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AI赋能制造业效应凸显

来源:经济日报2025-06-10 09:30

AI赋能制造业效应凸显

  在东莞的广东拓斯达大岭山生产基地,工作人员在测试工业机器人产品。 新华社记者 邓 华摄

  人工智能(AI)技术发展日新月异,其在电子、原材料、消费品等行业加快普及,在研发设计、中试验证、生产制造、运营管理等环节得到广泛应用,赋能效应日益凸显。

  “制造业是人工智能技术产品应用落地的重要领域。”工业和信息化部总工程师谢少锋介绍,近年来,人工智能与制造业融合发展加速,国产厂商研发的AI手机、AI电脑、AI眼镜等智能产品已超百款,人工智能领域的国家级专精特新“小巨人”企业已经超过400家,产业生态持续优化。

  夯实技术根基

  人工智能发展,关键在于夯实技术根基。“目前,我国已经形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整产业体系,建成钢铁、煤炭等高质量行业数据集,培育出一批国产开源大模型,向全球展示了中国人工智能发展的速度和实力。”赛迪研究院电子信息研究所副研究员于萍说。

  近年来,工信部加快人工智能芯片、算法框架、大模型等攻关力度,支持创建具身智能、人形机器人、智能语音等国家制造业创新中心,加快前沿技术和关键共性技术突破。

  走进上海智元新创技术有限公司,工程师正在“教”一台人形机器人如何把外卖交到顾客手中。指节弯曲抓住手提袋,抬起胳膊并伸直,找到顾客所在位置张开手掌,这套看似非常容易完成的动作,在机器人身上要反复训练、调试多次。而工程师想要让机器人变得更聪明,得益于智元推出的一站式开发平台——Genie Studio,其具备数据采集、模型训练、仿真评测、模型推理等功能,可以解决开发者普遍面临的数据难获取、模型难训练、开发成本高等行业困境,让“训练机器人大脑”变得简单高效。此外,智元还在今年3月发布了智元启元大模型,具有人类视频学习、小样本快速泛化、一脑多形、持续进化等优势,有效提升机器人交互、作业智能化水平。

  大模型的训练、运行需要算力作支撑。目前,我国在用算力中心机架总规模超过900万标准机架,算力总规模达到280EFLOPS。但部署在不同芯片上的算力难以被协同使用,算力资源也呈现分散化、地域分布不均衡的特点,跨系统调度与利用效率不高,高性价比、高附加值算力仍存在供给缺口。

  为此,上海无问芯穹智能科技有限公司构建了一朵“异构云”,实现了多种大模型算法在多种芯片上协同部署运行,降低行业对单一芯片的依赖,增强产业链供应链韧性和竞争力。公司研发的跨机房训练技术,能够提升零散算力资源可用性,实现高价值数据资源本地处理,让算力与数据流通更高效,实现跨域算力资源共享和配置优化,助力算力资源与下游产业协同发展。

  “下一步,我们将组织人工智能赋能新型工业化‘揭榜挂帅’行动,加强通用大模型和行业大模型的研发布局,加快建设工业领域高质量数据集,夯实技术基础底座。”谢少锋说。

  加速柔性化改造

  大规模流水线生产模式已经无法适应复杂多变的市场需求,定制化柔性生产是制造业向高附加值攀升的发展方向之一,这其中数字技术将发挥更为关键的作用。

  在上海汽轮机厂叶片加工车间,AGV小车将零部件运送到一台台机床旁,在MES系统操作下,产线自动上料、切换道具、加工成型,不同型号的汽轮机叶片就这样被生产出来。

  汽轮机大多是定制化产品,有的型号甚至只会生产一台,对工厂的柔性化生产能力提出较高要求。“针对多品种小批量的生产特点,我们在2022年开始建设数字化车间。”上海汽轮机厂副总经理韩雷告诉记者,全新的智能制造体系融合物联网、人工智能等信息技术,全面提升叶片加工过程中的质量管控、成本管控、交付管控能力。数字化系统高效匹配叶片原材料、设计、工艺、数控程序、仓储等信息,精准到每一片叶片、每一道工序、每一项质检数据,实现叶片生产全生命周期的可管控、可追溯。智能排产系统采用先进算法,根据生产实际情况快速调度,实现多目标排产优化。“此前需要上百位计划专员根据订单安排生产,采购、结算、发货等都靠人工完成,有了这套系统,生产效率提升1倍以上。”

  “人工智能技术能够系统性提升产线应对定制化需求的能力,通过实时数据分析、生产设备自适应控制等方式,推动产线柔性化改造。”于萍认为,在生产规划环节,基于实时生产数据和市场需求信息,人工智能凭借数据处理能力动态调整工艺流程及生产计划,实现多品种、小批量生产的快速切换,提高资源利用率,显著压缩换线时间与库存成本。在供应链协同方面,人工智能促进企业间信息实时共享,保障定制化生产所需物料按时交付,增强供应链对柔性生产的支撑能力。

  提升生产效率

  提效率、降成本是企业在激烈市场竞争中赢得先机的有效手段,人工智能技术在这一过程中作用十分明显。

  一方面,人工智能、大模型技术通过数据驱动智能决策、流程自动化与系统性优化,提升企业生产效率、削减经营成本;另一方面,通过知识图谱技术整合多源信息,构建企业知识网络,加速产品迭代与服务升级。

  “随着新一代信息技术快速发展,我们将5G、AI、数字孪生等技术与制造业深度融合,推动工厂加快向数字化、网络化、智能化发展。”江苏亨通光纤科技有限公司总经理刘振华介绍,有一次,公司接到一笔紧急订单,客户要求在短时间内生产交付两种具备不同功能的特种光纤,且对质量要求很高。过去,研发人员要设计多套方案并在工厂逐一试验,直到指标达到要求为止,至少需要半年时间。现在,研发人员以智能集控系统积累的数据为基础,运用数字仿真技术模拟制造流程,再由AI分析测算生产结果,最终仅用半个月就确定了合适的工艺参数,大大提升研发效率。

  在柳钢集团冷轧厂的生产车间,生产技术室电气主任工程师朱旋向记者展示了基于DeepSeek开发的数智钢卷智能助理APP,“我们以高质量工业数据训练大模型,它能够对比不同机组生产效率,提供优化排产建议。例如,在生产冷轧低碳钢板时,一退火机组的冷却效率在3个机组中最快,加热罩升温速度更是比其他区域快20分钟。有了它的精准调控,生产成本降低了,设备运行更稳定了”。

  此外,员工们使用手机上钉钉AI助手,实时查看生产进度、成本、设备状态等。在酸轧生产线上,一块4毫米厚的原料带钢要变成1.5毫米薄钢板,需要经过10多道工序,涉及100多个参数,过去很难判断具体生产成本。现在,所有数据在手机上一目了然:0.8毫米厚度的钢板在二酸轧产线生产成本比其他规格低13元,1.2毫米以下的带钢排产选二酸轧产线更划算。这种透明化管理,不仅让员工们对生产线了如指掌,也促进了部门之间的沟通协作,有效推动精益管理深入实施。

  也要看到,大模型在制造业的应用仍处于早期阶段,适配工业复杂场景的模型有待被进一步开发,链接供需双方的中间服务环节较为薄弱。为此,于萍建议,持续推动模型适配和算力优化、培育壮大优质人工智能服务商队伍。此外,突出应用导向,加快推进解决行业普遍问题的大模型及公共服务平台建设,降低人工智能应用门槛和成本,以需求驱动创新、以场景反哺技术,推动制造业全流程智能升级。(本报记者 李芃达)

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