觀察｜從數字化到智能化，工業AI正在尋找最佳落地姿勢

9月23日，第25屆中國國際工業博覽會（下稱“工博會”）在上海開幕，“AI智能制造”是今年展館里最醒目的主題：“工業+具身智能”、“AI驅動，讓算法更智能”、“數智融合”等與AI智能制造相關的標語隨處可見，從能與人實現對話交互的協作機器人，到工業具身智能柔性生產線在展會現場演繹一條產線“永不停歇”，AI正以前所未有的密度出現在工業制造的舞臺。人工智能技術正在推動行業的數字化轉型和智能化發展，AI正成為影響工業企業發展的重要因素。

但眼下產線的穩定性和AI落地后的成本問題，仍是繞不過的兩大門檻。

AI超級生產隊

在工博會現場，微億智造攜手捷勃特發布工業具身智能柔性生產線“創TRON”新產線。這條工業具身智能柔性生產線由8臺機器人組成，既能完成生產過程中將物料上下料，還能進行檢測和裝配，一旦有機器發生故障，臨近的機器設備會自動分擔任務。“這是24小時不間斷標準化生產的超級生產隊”。微億智造董事長兼CEO張志琦這樣形容。

張志琦認為，要讓AI很好地賦能生產，關鍵是讓AI吸收人類老師傅的經驗，把人類幾十年的制造智慧轉化為模型。“過去是師傅帶徒弟，現在是師傅教AI，AI再去組織生產。”

在本屆工博會上，英特爾以工業AI為核心概念，攜手多家生態合作伙伴，對外展示了在具身智能、人形機器人、工業AI與大模型、工業機器視覺、工業控制等領域的前沿解決方案與算力平臺，還發布了基于英特爾? 酷睿? Ultra平臺的具身智能工廠落地案例。

根據英特爾發布的《智啟邊緣：英特爾軟硬件一體化賦能產業AI應用實踐白皮書》（以下簡稱《白皮書》），預計到2028年，中國工業企業AI支出將達到900億元人民幣， CAGR（復合年增長率）為37.7% 。利用先進的算法和強大的計算能力，AI和大模型能夠優化生產流程、提高產品質量、降低成本，并增強供應鏈管理。

微億智造則提出一種可能性，未來工廠生產線70%仍將保持傳統自動化，20%由具身智能補足，10%留給人創造更大價值。“具身智能不會讓工人都下崗，而是釋放人力，從繁重重復勞動中解放出來。”張志琦稱。

微億智造攜手捷勃特發布工業具身智能柔性生產線“創TRON”新產線。

高成本與“不穩定性”的擔憂

AI正在逐步滲透進工業制造，但算力、數據、成本和生態的現實瓶頸，決定了它不可能一蹴而就。

未來工業領域AI智能化的趨勢是讓機器人能夠自主判斷要抓取的物體、要焊接的工件，業內人士判斷，這一過程需要5到20年才能實現。

在工博會現場，上海松川遠億機械設備有限公司展示了一款AI語音交互功能的協作碼垛機器人操作。該公司工作人員黃云龍介紹，操作員可以用語音對話喚醒機械臂抓取，但目前還未正式投入產線使用。

英特爾中國邊緣計算事業部行業解決方案總經理李巖在接受澎湃科技采訪時指出，工業制造領域本身是一個高度講究可靠性、準確性的場所，對新技術、新產品的接受度一定不會太激進。企業必須看到數據驗證結果，算清ROI（投資回報率），確認有實效，才會真正部署，“這是我們常說的‘最后一公里’問題”。

眼下，企業普遍擔心AI落地后的高成本和產線穩定性問題。

據黃云龍介紹，不加AI語音功能的碼垛機器人，一臺售價在3萬到4萬元，一旦搭載了AI功能，單價會明顯上漲。對于多數工業制造企業而言，加入AI功能必須算得過一筆賬，一臺設備替代兩個人工，兩年內若收不回成本，就不可能投入生產線。

產線的穩定性同樣關鍵，機器一旦出問題，停一條產線的損失，遠比少幾個人力大。 另有參展商告訴澎湃科技，工業機器人加入AI功能，具備自主判斷的“智能抓取”還處于展示階段，到真正應用還需一定的時間。

AI落地工業制造離不開算法、算力和硬件的支撐。

英特爾技術專家介紹，工業現場很多場景無法依賴云端算力。視覺檢測和機器人控制都要求毫秒級響應，只能在端側部署。因此，如何在功耗和成本受限的邊緣設備上運行AI，成為關鍵挑戰。對此，英特爾提供的解決方案覆蓋從邊緣端到數據中心的全鏈算力平臺，包括酷睿Ultra處理器、Xe內核與MXM矩陣加速引擎顯卡系列等產品，滿足從機器視覺到大模型部署的多類需求，就是為了幫助客戶加速工業AI大規模落地。

張志琦稱，具身智能和AI時代，很多傳統自動化理論和經驗已經被顛覆。市場需要一個認知過程。就像自動駕駛經歷了從“全自動”到“輔助駕駛”的回調，工業AI也在尋找最合適的落地姿態。