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多元場(chǎng)景下,中國(guó)工業(yè)機(jī)器人走出差異化 AI 路徑

http://www.debgrams.com 2025-11-07 14:38 來(lái)源:第一財(cái)經(jīng)

對(duì)于當(dāng)前的工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō),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(cái)經(jīng)記者了解到,相比于海外機(jī)器人企業(yè),中國(guó)的工業(yè)機(jī)器人企業(yè)正在依托國(guó)內(nèi)多樣的供應(yīng)鏈場(chǎng)景,探索更貼近工廠實(shí)際需求的路徑。

中國(guó)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(yùn)營(yíng)官潘正頤表示,未來(lái)智能制造的升級(jí),既需要在供給端強(qiáng)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?jī)煞N方式,自動(dòng)化設(shè)備或人工操作。“自動(dòng)化設(shè)備雖然效率高,但在面對(duì)產(chǎn)品頻繁更換或小批量定制時(shí),固定的產(chǎn)線往往缺乏足夠的靈活性。”潘正頤說(shuō),人工操作雖然能靈活應(yīng)對(duì)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(jī)器人需要面對(duì)的課題。

一位汽車(chē)零部件工廠的工程師告訴第一財(cái)經(jīng)記者,目前工廠中的工業(yè)機(jī)器人在完成質(zhì)檢、裝配、上下料、打磨等工序時(shí),仍需要人工參與調(diào)試。比如,同一臺(tái)機(jī)器人在生產(chǎn)不同產(chǎn)品時(shí),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(dòng)作點(diǎn)位,過(guò)程煩瑣且耗時(shí)。

“針對(duì)這個(gè)需求,加入視覺(jué)算法等AI部署,就是很好的解決方案。”潘正頤告訴第一財(cái)經(jīng)記者,AI的引入并非“越多越好”,關(guān)鍵在于與實(shí)際場(chǎng)景的融合。他表示,通過(guò)結(jié)合視覺(jué)算法、控制數(shù)據(jù)和軌跡生成算法,工業(yè)機(jī)器人能夠識(shí)別工件與動(dòng)作邏輯,還能在不斷學(xué)習(xí)中自主優(yōu)化操作流程。

“AI不在多,有用則靈。”潘正頤說(shuō)道。

一位海外工業(yè)機(jī)器人企業(yè)的技術(shù)負(fù)責(zé)人告訴第一財(cái)經(jīng)記者,海外企業(yè)通常傾向于出一些“標(biāo)品”方案。比如在某一些機(jī)器人解決方案中針對(duì)AI和大數(shù)據(jù)預(yù)留通訊接口。“我們可以通過(guò)這個(gè)方法來(lái)幫助工廠提升部署效率,但同時(shí)也需要工廠上下游的數(shù)據(jù)和我們自身的系統(tǒng)對(duì)接。”但這也意味著,企業(yè)對(duì)場(chǎng)景的適配度有限。該負(fù)責(zé)人表示,如果客戶(hù)工廠的產(chǎn)品線較多,或是設(shè)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(fù)用。

潘正頤認(rèn)為,這是現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人的潛在優(yōu)勢(shì)。“中國(guó)制造業(yè)的多樣性給了工業(yè)機(jī)器人企業(yè)天然的發(fā)展優(yōu)勢(shì)。”他告訴第一財(cái)經(jīng)記者,從3C電子到汽車(chē)零部件,再到新能源電池,幾乎每個(gè)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(xùn)練和場(chǎng)景支撐。“相比于海外的工業(yè)機(jī)器人,更靠近場(chǎng)景是中國(guó)工業(yè)機(jī)器人更大的優(yōu)勢(shì)。”

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