凭借“深度思考”和“高情商对话”DeepSeek已在全球AI领域，引发广泛关注。小编也忍不住问了问 DeepSeek，如何用AI突破工业场景“最后一公里”，推动AI从实验室走向产线。

 

【小编】人工智能赋能制造业需要哪些关键要素？

 

【DeepSeek】人工智能（AI）赋能制造业的关键要素涉及数据、技术、基础设施、生态协同等多个维度。以下是实现AI与制造业深度融合的核心要素：

 

一、数据要素

 

高质量数据采集

○ 工业物联网（IIoT）：通过传感器、PLC、智能设备实时采集设备运行、生产流程、环境参数等数据。

○ 数据标准化：统一数据格式（如OPC UA协议），确保跨设备、跨系统的数据互通。

○ 数据标注与治理：对生产缺陷、设备故障等关键数据进行清洗、标注，构建高质量训练数据集。

 

二、技术能力

 

AI核心技术与算法

○ 计算机视觉：用于缺陷检测（如表面划痕）、物料分拣（如3D视觉引导）。

○ 机器学习与深度学习：优化排产计划、能耗管理、供应链预测。

○ 数字孪生：通过虚拟模型模拟物理产线，实现工艺仿真与优化。

 

三、基础设施

○ 柔性产线：支持可重构的机器人、AGV（自动导引车），适应多品种小批量生产。

○ 工业互联网平台：作为核心基础设施，连接设备、系统与供应链，实现端到端数据流（如MES、ERP集成），支持设备互联互通（如5G、IoT网关），为智能制造提供数据基础。

 

四、集成平台与生态系统

○工业互联网平台：在集成应用层面，集成各类工业应用和服务，提供统一的接口和数据交换标准，打破信息孤岛，实现数据和业务流程的贯通。

○生态系统合作：与上下游企业、科研机构、政府等建立合作关系，共同推动技术创新和应用落地。

○系统集成与互操作性：确保不同厂商的设备、软件和系统之间能够实现无缝集成和互操作，打破信息孤岛，实现数据和业务流程的贯通。

 

……

 

（以上内容由AI生成，仅供参考）

 

 

AI赋能制造业需以数据为燃料、工业场景为引擎、商业化应用落地抓手，核心是通过AI实现效率提升、质量跃迁和模式创新，最终推动制造业从“经验驱动”向“数据智能驱动”转型。

 

01

高质量的数据与数据沉淀

 

数据是人工智能发展的“燃料”。工业AI依赖大量高质量的数据进行训练和优化，长期积累的行业数据有助于提升AI模型的精度和可靠性。

 

拓斯达近20年积累的工业场景数据，可以反哺大模型训练，为机器学习算法的持续优化提供了坚实基础，使机器人能够由单一任务向多种任务、复杂和专业任务拓展的发展趋势，进而可以加速人形机器人向商业场景和家庭场景的拓展。

 

02

核心技术与算法突破

 

人工智能大模型技术将通过机器人打破虚拟世界与物理世界的边界，重塑整个制造业的格局。采用适合工业场景的AI算法，如深度学习、强化学习等，持续优化模型以提高预测精度和响应速度。

 

拓斯达在2021年开始和国创工软合作，基于欧拉操作系统（openEuler），开发了新一代X5机器人运动控制平台。该平台在智能与具身结合过程中起到类似“小脑及脊椎”的联接作用，通过与大模型厂商建立深度合作，确保在算法、算力和数据层面的持续迭代和生态协同，为人工智能技术与物理世界的结合提供关键支持。

 

03

精密制造与硬件支撑

 

作为人工智能在工业场景的重要载体，智能机器人的运动精度与使用寿命直接取决于其本体和核心零部件的质量。

 

为解决客户对精度、负载、速度的三方需求，依托控制、伺服、视觉三大底层技术，现拥有自主研发的“六边形战士”——TRH系列SCARA，“超凡战士”TRV系列桌面型小六轴。

 

同时，基于对行业挑战和市场需求的深刻洞察，拓斯达以应用需求为导向，与合作伙伴共同推出了“机器人+”工作站。工作站具备高柔性、多规格配置、易用稳定、灵活部署等特点，能够快速响应市场需求，成功应用于3C、玩具、包装、家用电器等行业，为解决企业生产瓶颈提供有效途径。

 

04

多元场景应用落地

 

人工智能在多元工业应用场景中的拓展，依赖于技术创新、行业需求驱动以及生态系统的协同发展。

 

拓斯达在机器人及自动化、注塑、CNC等多个工业领域深度布局，发挥链主企业作用，整合广东制造业生态资源，打造工业场景下的专家级模型。以码垛应用为例，拓斯达机器人控制平台与通义大模型结合，通过三步即可完成码垛任务，整个过程完全实现智能化，全新的开发模式大幅缩减场景交付与调试的成本和时间。

 

05

商业化预期

 

以AI技术赋能现有场景，显著提升生产效率和智能化水平，逐步拓展至更多工业应用场景，覆盖更广泛的客户群体。

 

通过技术与场景的深度融合，持续完善具身本体技术，拓斯达正计划推出具备更高灵活性和智能水平的智能机器人，通过人工智能技术在多种场景进行训练，使机器人从“能干活”变得“会干活”，争取成为“最懂工艺的智能机器人”。同时，研发团队正在验证更灵活、更智能的双臂机器人，积极探索人形机器人在多样化场景中的应用，助力产业向更高阶的智能化、柔性化方向发展。