工廠裏的AI“打工人”，幹得咋樣

工人在亨通集團綠色光纖預製棒智慧製造生産車間忙碌。新華社發（亨通集團供圖）

科沃斯機器人股份有限公司展廳內，一台台機器人拿出看家本領，炒菜、掃地樣樣精通；思必馳科技股份有限公司展廳裏，智慧攝像頭識別會議發言人位置並自動追蹤，實時生成會議紀要……這是科技日報記者近日參加工業和信息化部“新型工業化媒體調研行”華東站活動時看到的場景。

如今，人工智慧（AI）走入車間、走上核心崗位，深刻改變着生産方式。AI賦能千行百業的美好願景正逐步成為現實。

AI加速落地輕工業場景

一杯牛奶，從牧場到消費者手中的每個流程，都能通過AI實現追溯。在光明乳業股份有限公司（以下簡稱“光明乳業”）華東工廠中控中心，記者切身感受AI給牛奶産業帶來的變化。

“每袋鮮奶涉及54個關鍵節點。”光明乳業數字化中心高級經理徐劍華介紹，依託AI算法和可穿戴設備，奶牛健康狀況可實時更新，系統甚至能提前24小時預測奶牛發情期，將配種效率提升15%。

光明乳業正在將AI深度嵌入産業鏈各環節。在飼喂環節，TMR（全混合日糧）精準飼喂系統可根據奶牛進食數據自動優化飼料配比，將飼料利用率提升12%，年節省成本近800萬元；在生産環節，AI智慧溫控系統將巴氏殺菌溫度從85℃優化為75℃，在節能9%的同時，保留更多營養活性物質；在冷鏈運輸環節，該公司位於全國各地的58座倉庫依託AI算法動態規劃配送路徑，使冷鏈車日均配送效率提高35%。

不僅是生産端，消費端同樣依託AI實現提質增效。通過智慧化系統中350萬個家庭訂閱數據，公司可自動優化産品配比，使低溫奶復購率增長40%。依託AI支撐的高度柔性供應鏈，用戶可隨時變更配送時間、品類與頻次，日産量2600噸的工廠能精準執行上百種定制化訂單。“我們現在不僅是‘賣奶’，更是基於AI為用戶量身打造鮮食生活方案。”徐劍華説。

數智化浪潮下，輕工業迎來更多變革機遇。

記者了解到，工業和信息化部等部門2025年3月印發的《輕工業數字化轉型實施方案》提出，到2027年，重點輕工企業數字化研發設計工具普及率達到90%左右，關鍵工序數控化率達到75%左右，打造100個左右典型場景，培育60家左右標杆企業，制修訂50項左右國家標準、行業標準，形成一批數字化轉型成果。到2030年，規模以上企業普遍實施數字化改造，形成“智改數轉網聯”數字生態，高端化、智慧化、綠色化發展水平顯著提升。

柔性智造提升生産效率

工業和信息化部總工程師謝少鋒介紹，製造業是人工智慧技術産品應用落地的重要領域。

如今，AI正迅速向製造業滲透，提升生産效率。

位於蘇州市昆山市的三一重機股份有限公司微挖智慧工廠，能靈活製造200余種微型挖掘機，實現“少批多樣”的柔性智造。依託AI、工業互聯網等技術，該工廠實現從設備控制到産品全生命周期管理的高度自動化。該公司運營本部副總經理何鵬飛介紹，工廠日均可下線100—120台設備，物料分發、組裝過程均可由系統獨立完成。

“工廠搭載了我們自主研發的智慧化系統，可以有序調度機型切換。”何鵬飛解釋，生産流程通常是相對固定的，切換環節耗時費力。但其自主研發的數據大模型“消化”100多條諸如“何種條件下物料配送更方便”的約束條件後，在智慧製造研發小組“智囊團”的調試下，可實現操作任意切換。

“這條裝配産線上，一個單班1個月就能生産3000台挖機，從全球看都是領先的。”何鵬飛説。

位於蘇州市吳江區的全球光通信行業首個“燈塔工廠”——江蘇亨通光纖科技有限公司光棒智慧製造工廠內，光棒以時速180公里高速被拉製成光纖。工廠的智慧集控系統配備強大的“算力引擎”，不僅能自動根據需求調度設備生産，還可對照生産結果自主優化設備工藝參數，確保其自主研發的超大尺寸光纖預製棒可連續拉絲6天、總長度達上萬公里。

“目前光纖行業的智慧化程度已經比較高了。”亨通集團有限公司董事局副主席錢建林認為，産業鏈上游的智慧化程度提升，生産效率才能更高。

“智慧大腦”重塑業務流程

華東地區聚集了眾多機器人生産研發企業。記者在調研中發現，一個個“智慧大腦”正讓人形機器人變得更“聰明”。這些“智慧大腦”背後，都有AI的身影。

走進上海智元新創技術有限公司，工程師正在教一台人形機器人如何把外賣交到顧客手中。只見機器人手指緩緩彎曲，抓取手提袋，隨後調整手臂角度定位顧客方位，最終張開手掌完成遞送動作。一套動作看似不難，機器人卻需要反復調試、訓練。

對此，該公司推出一站式開發平臺——Genie Studio。平臺具備數據採集、模型訓練、倣真評測、模型推理等功能，可以解決開發者普遍面臨的數據獲取難、模型訓練難、開發成本高等困境，讓訓練機器人大腦變得簡單高效。公司在今年3月發佈的智元啟元大模型，具有人類視頻學習、小樣本快速泛化、一腦多形、持續進化等優勢，有效提升機器人交互水平和作業智慧化水平。

在張江科學城，深圳晶泰科技有限公司上海總部也構建了一套“AI+機器人”實驗體系，可全天候採集實驗數據，並通過AI生成優化路徑。該公司副總裁王明泰介紹，這套系統廣泛用於新藥合成、中藥篩選、新材料開發等領域，大大加快了科研節奏。

“智慧大腦”不僅應用於機器人産業，也在多個行業“落地開花”。

在上海電氣電站設備有限公司汽輪機廠，年輕技工戴着增強現實眼鏡，跟隨系統指令進行操作。該公司副總經理韓雷説：“我們原本依賴經驗豐富的老師傅。如今借助數字平臺，系統能根據材料自動規劃最佳切削路徑，將效率提升超三成。通過動態切削優化，大型轉子加工節能18%，年節省電費超300萬元。”

在蘇州華興源創科技股份有限公司實驗室裏，工程師正使用AI視覺系統對電子基片進行高精度掃描。屏幕上，細微缺陷被系統自動圈出。與人工方式相比，該系統檢測效率提高40倍，並通過良率算法幫助客戶將産品合格率提升12%。蘇州華興源創先進技術研究院副院長韓傳雲介紹，借助深度行業數據，公司已訓練出多種垂直工業模型。在面板檢測等複雜工序中，以往更換産品時，工程師需耗時一週手動改寫代碼，如今只需在平臺上進行一次算法訓練即可完成適配。

作為蘋果主要設備供應商的博眾精工科技股份有限公司，也正把AI技術深度嵌入産品設計流程。該公司副總經理余軍介紹，集成AI後，設計平臺可自動生成標準公差和建模草圖，大幅提升研發效率。

智慧化潮起，産業競逐時。謝少鋒表示，工業和信息化部下一步將組織人工智慧賦能新型工業化“揭榜挂帥”行動，加強通用大模型和行業大模型的研發佈局，加快建設工業領域高質量數據集，夯實技術基礎底座。