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多元場景下,中國工業(yè)機器人走出差異化 AI 路徑

http://www.debgrams.com 2025-11-07 14:38 來源:第一財經(jīng)

對于當前的工業(yè)機器人來說,AI是不是越多越好?

在11月6日舉行的第八屆虹橋論壇智能制造分論壇中,第一財經(jīng)記者了解到,相比于海外機器人企業(yè),中國的工業(yè)機器人企業(yè)正在依托國內(nèi)多樣的供應鏈場景,探索更貼近工廠實際需求的路徑。

中國工業(yè)具身智能企業(yè)微億智造聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席運營官潘正頤表示,未來智能制造的升級,既需要在供給端強化底層數(shù)據(jù)的利用,也需要在需求端重新思考執(zhí)行層的柔性與效率平衡。

潘正頤指出,目前制造業(yè)的執(zhí)行端主要依靠兩種方式,自動化設備或人工操作。“自動化設備雖然效率高,但在面對產(chǎn)品頻繁更換或小批量定制時,固定的產(chǎn)線往往缺乏足夠的靈活性。”潘正頤說,人工操作雖然能靈活應對變化,但在生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制上又難以保證一致性。如何在兩者之間找到平衡,正是AI工業(yè)機器人需要面對的課題。

一位汽車零部件工廠的工程師告訴第一財經(jīng)記者,目前工廠中的工業(yè)機器人在完成質(zhì)檢、裝配、上下料、打磨等工序時,仍需要人工參與調(diào)試。比如,同一臺機器人在生產(chǎn)不同產(chǎn)品時,從A產(chǎn)品切換到B產(chǎn)品,往往要由工程師重新生成軌跡和動作點位,過程煩瑣且耗時。

“針對這個需求,加入視覺算法等AI部署,就是很好的解決方案。”潘正頤告訴第一財經(jīng)記者,AI的引入并非“越多越好”,關鍵在于與實際場景的融合。他表示,通過結合視覺算法、控制數(shù)據(jù)和軌跡生成算法,工業(yè)機器人能夠識別工件與動作邏輯,還能在不斷學習中自主優(yōu)化操作流程。

“AI不在多,有用則靈。”潘正頤說道。

一位海外工業(yè)機器人企業(yè)的技術負責人告訴第一財經(jīng)記者,海外企業(yè)通常傾向于出一些“標品”方案。比如在某一些機器人解決方案中針對AI和大數(shù)據(jù)預留通訊接口。“我們可以通過這個方法來幫助工廠提升部署效率,但同時也需要工廠上下游的數(shù)據(jù)和我們自身的系統(tǒng)對接。”但這也意味著,企業(yè)對場景的適配度有限。該負責人表示,如果客戶工廠的產(chǎn)品線較多,或是設備的數(shù)據(jù)格式、通訊協(xié)議不統(tǒng)一,AI算法很難快速遷移或復用。

潘正頤認為,這是現(xiàn)階段國內(nèi)工業(yè)機器人的潛在優(yōu)勢。“中國制造業(yè)的多樣性給了工業(yè)機器人企業(yè)天然的發(fā)展優(yōu)勢。”他告訴第一財經(jīng)記者,從3C電子到汽車零部件,再到新能源電池,幾乎每個行業(yè)都有不同的裝配邏輯和操作節(jié)拍,這給算法模型的泛化能力提供了豐富的數(shù)據(jù)訓練和場景支撐。“相比于海外的工業(yè)機器人,更靠近場景是中國工業(yè)機器人更大的優(yōu)勢。”

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