观察：从数字化迈向智能化，工业AI探寻最佳落地方式

9月23日，第25届中国国际工业博览会（下称“工博会”）于上海开幕，“AI智能制造”成为今年展馆里最为醒目的主题。“工业 + 具身智能”“AI驱动，让算法更智能”“数智融合”等与AI智能制造相关的标语随处可见。从能与人实现对话交互的协作机器人，到工业具身智能柔性生产线在展会现场演绎一条产线“永不停歇”，AI正以前所未有的密集程度出现在工业制造的舞台。人工智能技术正推动着行业的数字化转型和智能化发展，AI已成为影响工业企业发展的重要因素。

然而，眼下产线的稳定性和AI落地后的成本问题，仍是难以绕过的两大门槛。

AI超级生产队

在工博会现场，微亿智造携手捷勃特发布了工业具身智能柔性生产线“创TRON”新产线。这条工业具身智能柔性生产线由8台机器人组成，既能完成生产过程中的物料上下料，还能进行检测和装配。一旦有机器发生故障，临近的机器设备会自动分担任务。微亿智造董事长兼CEO张志琦将其形容为“24小时不间断标准化生产的超级生产队”。

张志琦认为，要让AI很好地赋能生产，关键在于让AI吸收人类老师傅的经验，把人类几十年的制造智慧转化为模型。“过去是师傅带徒弟，现在是师傅教AI，AI再去组织生产。”

在本届工博会上，英特尔以工业AI为核心概念，携手多家生态合作伙伴，对外展示了在具身智能、人形机器人、工业AI与大模型、工业机器视觉、工业控制等领域的前沿解决方案与算力平台，还发布了基于英特尔® 酷睿™ Ultra平台的具身智能工厂落地案例。

根据英特尔发布的《智启边缘：英特尔软硬件一体化赋能产业AI应用实践白皮书》（以下简称《白皮书》），预计到2028年，中国工业企业AI支出将达到900亿元人民币，复合年增长率（CAGR）为37.7%。利用先进的算法和强大的计算能力，AI和大模型能够优化生产流程、提高产品质量、降低成本，并增强供应链管理。

微亿智造提出一种可能性，未来工厂生产线70%仍将保持传统自动化，20%由具身智能补足，10%留给人创造更大价值。张志琦称：“具身智能不会让工人都下岗，而是释放人力，将其从繁重重复劳动中解放出来。”

微亿智造携手捷勃特发布工业具身智能柔性生产线“创TRON”新产线。

高成本与“不稳定性”的担忧

AI正逐步渗透进工业制造，但算力、数据、成本和生态的现实瓶颈，决定了其发展不可能一蹴而就。

业内人士判断，未来工业领域AI智能化的趋势是让机器人能够自主判断要抓取的物体、要焊接的工件，而这一过程需要5到20年才能实现。

在工博会现场，上海松川远亿机械设备有限公司展示了一款具备AI语音交互功能的协作码垛机器人操作。该公司工作人员黄云龙介绍，操作员可以用语音对话唤醒机械臂抓取，但目前还未正式投入产线使用。

英特尔中国边缘计算事业部行业解决方案总经理李岩在接受澎湃科技采访时指出，工业制造领域本身是一个高度讲究可靠性、准确性的场所，对新技术、新产品的接受度一定不会太激进。企业必须看到数据验证结果，算清投资回报率（ROI），确认有实效，才会真正部署，“这就是我们常说的‘最后一公里’问题”。

眼下，企业普遍担心AI落地后的高成本和产线稳定性问题。

据黄云龙介绍，不加AI语音功能的码垛机器人，一台售价在3万到4万元，一旦搭载了AI功能，单价会明显上涨。对于多数工业制造企业而言，加入AI功能必须算得过一笔账，一台设备替代两个人工，若两年内收不回成本，就不可能投入生产线。

产线的稳定性同样关键，机器一旦出问题，停一条产线的损失，远比少几个人力大。另有参展商告诉澎湃科技，工业机器人加入AI功能，具备自主判断的“智能抓取”还处于展示阶段，到真正应用还需一定的时间。

AI落地工业制造离不开算法、算力和硬件的支撑。

英特尔技术专家介绍，工业现场很多场景无法依赖云端算力。视觉检测和机器人控制都要求毫秒级响应，只能在端侧部署。因此，如何在功耗和成本受限的边缘设备上运行AI，成为关键挑战。对此，英特尔提供的解决方案覆盖从边缘端到数据中心的全链算力平台，包括酷睿Ultra处理器、Xe内核与MXM矩阵加速引擎显卡系列等产品，满足从机器视觉到大模型部署的多类需求，旨在帮助客户加速工业AI大规模落地。

张志琦称，具身智能和AI时代，很多传统自动化理论和经验已经被颠覆。市场需要一个认知过程。就像自动驾驶经历了从“全自动”到“辅助驾驶”的回调，工业AI也在寻找最合适的落地姿态。

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