編者按：以大模型為代表的人工智能引發(fā)的新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革正向縱深發(fā)展，千行百業(yè)將面臨巨大的機(jī)遇和顛覆性的挑戰(zhàn)。在工業(yè)領(lǐng)域，人工智能是推進(jìn)新型工業(yè)化的關(guān)鍵變量，工業(yè)大模型的落地生根將為制造企業(yè)探索新型工業(yè)化提供全新路徑。中國(guó)電子報(bào)開設(shè)“人工智能賦能新型工業(yè)化”專欄，走進(jìn)一線、走進(jìn)工廠、走進(jìn)企業(yè)，全方位報(bào)道以大模型為代表的人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的生動(dòng)實(shí)踐。

工人師傅在屏幕上輕輕一點(diǎn)，工業(yè)機(jī)器人便被注入了“靈魂”，開始自動(dòng)搬運(yùn)貨物。在短短幾分鐘內(nèi)，一堆雜亂無序的貨箱就被擺放至合理的位置，組合出特定的“垛型”。4月10日，《中國(guó)電子報(bào)》記者走進(jìn)廣東拓斯達(dá)科技股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱“拓斯達(dá)”）。在這里，被譽(yù)為“制造業(yè)明珠”的工業(yè)機(jī)器人正借助AI大模型完成新一輪蝶變。

碼垛在三步之內(nèi)即可完成

對(duì)大多數(shù)工業(yè)搬運(yùn)場(chǎng)景而言，碼垛是一個(gè)避不開、繞不過的難題。想象中的碼垛只是將貨物整齊放置在一個(gè)空托盤上方便后續(xù)搬運(yùn)即可，然而通過此次采訪，記者才了解到這個(gè)看似簡(jiǎn)單的工序背后還有那么多“門道兒”。

“碼垛其實(shí)是一項(xiàng)非常復(fù)雜的任務(wù)，它有點(diǎn)兒類似于拼樂高，內(nèi)核是結(jié)構(gòu)工程相關(guān)的科學(xué)知識(shí)。”拓斯達(dá)總工程師張曉輝對(duì)記者說道。常見的垛型有上千種，在堆疊過程中不僅要考慮到貨箱的重量、體積、尺寸、形狀等特征，還要根據(jù)貨箱內(nèi)的物品類型判斷其易破損程度、承壓極限，甚至是保鮮期長(zhǎng)短等信息，同時(shí)還要考慮每一個(gè)貨箱放置的位置對(duì)整體垛型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性、安全性的影響，這需要更多的設(shè)計(jì)思維和技術(shù)能力。

現(xiàn)在有了AI大模型，這項(xiàng)工作只需要三步即可完成：首先是行業(yè)專家創(chuàng)建場(chǎng)景描述、SOP工藝流程、機(jī)器人API文檔及參考代碼等場(chǎng)景知識(shí)庫(kù)，讓大模型可以自動(dòng)獲取對(duì)應(yīng)場(chǎng)景的知識(shí)；隨后工作人員通過自然語言提出任務(wù)需求，大模型自動(dòng)生成執(zhí)行代碼，只需微調(diào)即可使用；最后現(xiàn)場(chǎng)的工人師傅只需要點(diǎn)擊“開始啟動(dòng)”按鍵，大模型就能自動(dòng)計(jì)算出不同貨箱的位置，工業(yè)機(jī)器人即可自動(dòng)完成碼垛。

拓斯達(dá)機(jī)器人常規(guī)測(cè)試區(qū)

據(jù)拓斯達(dá)首席技術(shù)專家陳金民介紹，以前在工業(yè)機(jī)器人使用過程中，數(shù)據(jù)散布在各個(gè)環(huán)節(jié)，機(jī)器人在物理世界中的狀態(tài)和運(yùn)動(dòng)軌跡的改變需要產(chǎn)線工人基于自己的經(jīng)驗(yàn)去判斷?，F(xiàn)在只需要把數(shù)據(jù)導(dǎo)入以阿里云通義千問大模型為底座開發(fā)的專用模型之中，大模型就能對(duì)人類的意圖進(jìn)行分析并向工業(yè)機(jī)器人下達(dá)指令，產(chǎn)線工人可以通過自然語言與工業(yè)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)交互，這在很大程度上也降低了工業(yè)機(jī)器人的使用門檻。

“通用大模型就像一個(gè)優(yōu)秀的工作助理，它基于龐大的互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練，已經(jīng)能解決日常場(chǎng)景中80%的常規(guī)問題。但具體到某一個(gè)特定的行業(yè)，比如工業(yè)機(jī)器人行業(yè)，由于數(shù)據(jù)零散分布在各個(gè)環(huán)節(jié)中，且有它獨(dú)特的工藝流程，只有在垂直領(lǐng)域進(jìn)行專門的訓(xùn)練，才能讓AI大模型更好地去解決剩下20%的專業(yè)問題。”陳金民表示。

他認(rèn)為，AI大模型的核心價(jià)值是能夠讓人與設(shè)備實(shí)現(xiàn)自然語言層面的交互。未來隨著AI大模型向多模態(tài)方向進(jìn)化發(fā)展，還可能實(shí)現(xiàn)語音、視頻等層面的交互，甚至是設(shè)備與環(huán)境之間的交互，屆時(shí)將打破工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用邊界，讓其走進(jìn)更多的工業(yè)場(chǎng)景。

工程師不用再為機(jī)器人編程“頭疼”

走進(jìn)拓斯達(dá)連平生產(chǎn)基地，一排排形態(tài)各異、功能多樣的工業(yè)機(jī)器人正在忙碌著，它們或在模擬組裝零件、或在模擬棋盤對(duì)弈、或在模擬分揀貨物，靈活的動(dòng)作彰顯著科技的力量。據(jù)拓斯達(dá)機(jī)器人工程師曾逸介紹，這些工業(yè)機(jī)器人在生產(chǎn)完成后，還需經(jīng)過通電測(cè)試、振動(dòng)測(cè)試、系統(tǒng)設(shè)定、原點(diǎn)校準(zhǔn)等多項(xiàng)測(cè)試與檢驗(yàn)，才能正式走上產(chǎn)線。

工程師通過AI大模型驅(qū)動(dòng)工業(yè)機(jī)器人執(zhí)行蛋糕裱花任務(wù)

在測(cè)試區(qū)，一個(gè)正在為蛋糕模具裱花的工業(yè)機(jī)器人吸引到了記者的注意。機(jī)器人工程師在電腦桌面上的對(duì)話框中輸入“蝴蝶”一詞，短短30秒，AI大模型便給出了4種不同風(fēng)格的設(shè)計(jì)方案，還能生成預(yù)覽樣圖。工程師點(diǎn)擊“確認(rèn)”后，被AI大模型驅(qū)動(dòng)的工業(yè)機(jī)器人便開始往蛋糕模具上裱花。

曾逸表示，這類六軸機(jī)器人原本主要應(yīng)用于3C、鋰電、光伏等行業(yè)，現(xiàn)在有了AI大模型的加持，它也有了更大的應(yīng)用空間，未來將逐漸走進(jìn)一些定制化、個(gè)性化需求較高的行業(yè)場(chǎng)景中。像在蛋糕裱花這樣的應(yīng)用場(chǎng)景中，AI大模型不只在用戶交互、圖案設(shè)計(jì)等方面找到了“用武之地”，還把工程師從機(jī)器人代碼編寫的基礎(chǔ)型工作中“解脫”了出來，讓他們得以去做價(jià)值更高的工作。

“原本工程師需要用20分鐘左右的時(shí)間去寫代碼，還需花費(fèi)大量時(shí)間和精力根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況做調(diào)試，現(xiàn)在只需要向大模型提出代碼需求，再做些簡(jiǎn)單修改，5分鐘之內(nèi)就能將機(jī)器人的程序調(diào)試好，既省時(shí)又省力，還能縮短工期?！痹莞锌?。

用AI大模型來為工業(yè)機(jī)器人編程看似簡(jiǎn)單，實(shí)際上并不容易?！耙婚_始我們不了解通用大模型的能力范圍，通過一段時(shí)間的研究與實(shí)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)，通用大模型對(duì)行業(yè)的滲透度不夠。涉及一些具體的問題，比如某款工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品的參數(shù)、工藝知識(shí)、編程要求等，其預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)并沒有涉及這些內(nèi)容，所以大模型也無法有效解決問題，后來選擇了與阿里云團(tuán)隊(duì)合作，訓(xùn)練出了一個(gè)專用于我們工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)品的模型。”陳金民回憶道。

AI大模型讓工業(yè)機(jī)器人的使用和學(xué)習(xí)成本得到了顯著降低。曾逸向記者介紹說：“以往工程師編寫程序時(shí)需要一頁(yè)一頁(yè)地翻看技術(shù)手冊(cè)、指令集和一些相關(guān)文檔，現(xiàn)在只需要通過自然語言與大模型對(duì)話，提出自己的需求，大模型就能給出相應(yīng)的答案。這讓原本需要一兩個(gè)小時(shí)的學(xué)習(xí)任務(wù)，現(xiàn)在只需要半個(gè)小時(shí)即可完成?！?/p>

陳金民認(rèn)為，傳統(tǒng)AI技術(shù)與AI大模型并非相互對(duì)立的關(guān)系，而是一種進(jìn)化、演進(jìn)的關(guān)系。在這一輪生成式AI浪潮之前，工業(yè)機(jī)器人行業(yè)就已經(jīng)采用了大量的人工智能技術(shù)，直至當(dāng)前在來料檢測(cè)、故障檢測(cè)、產(chǎn)品質(zhì)檢等多個(gè)環(huán)節(jié)中依然使用的是計(jì)算機(jī)視覺等傳統(tǒng)AI技術(shù)。不過，傳統(tǒng)AI應(yīng)用只是受限于數(shù)據(jù)、算力等方面的局限性而產(chǎn)生的臨時(shí)性的、成本相對(duì)較低的一種解決方案。未來隨著AI大模型的不斷進(jìn)化，其將在工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)得到更為廣泛的應(yīng)用。

AI大模型或成本土工業(yè)機(jī)器人破局關(guān)鍵

據(jù)國(guó)際機(jī)器人聯(lián)合會(huì)統(tǒng)計(jì)，中國(guó)2017—2022年工業(yè)機(jī)器人安裝量年均增速達(dá)到13%。中國(guó)已然成為世界上最大的工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)。然而，與欣欣向榮的市場(chǎng)盛況形成鮮明對(duì)比的是，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2022年、2023年中國(guó)規(guī)模以上企業(yè)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)量增速分別為-4.8%和-2.2%。工業(yè)機(jī)器人四大家族（瑞士ABB、德國(guó)庫(kù)卡、日本發(fā)那科、日本安川電機(jī)）市場(chǎng)銷量依然居前，企業(yè)份額占比分別為13.3%、7.4%、6.4%和6.0%。

圖片拓斯達(dá)機(jī)器人連平生產(chǎn)基地

受限于成本高昂、靈活性不足、安全難保障、專業(yè)人才少等問題，本土工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用空間尚未被完全釋放。AI大模型的出現(xiàn)或?qū)⒊蔀楸就凉I(yè)機(jī)器人破局的關(guān)鍵。

從曾經(jīng)以10萬元起家、名不見經(jīng)傳的一家小公司，到如今營(yíng)收超過45億元，產(chǎn)品及服務(wù)覆蓋亞、美、歐、非等50多個(gè)國(guó)家和地區(qū)的上市企業(yè)，拓斯達(dá)的成功或許很大一部分正是取決于其對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)的超前洞察和對(duì)自主創(chuàng)新技術(shù)破釜沉舟式的探索。

拓斯達(dá)財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)顯示，過去三年，其研發(fā)投入金額已超過4億元，研發(fā)人員占比接近總?cè)藬?shù)的一半。目前，拓斯達(dá)正在與阿里云合作，積極探索工業(yè)機(jī)器人與AI大模型的融合應(yīng)用空間?！敖裉欤谛滦凸I(yè)化的時(shí)代背景下，如果本土廠商能夠抓住這一輪生成式人工智能浪潮帶來的機(jī)遇，就有機(jī)會(huì)在特定行業(yè)、特定領(lǐng)域找到彎道超車的機(jī)會(huì)?！睆垥暂x坦言道。

一方面，以大模型為代表的生成式AI技術(shù)將大幅提高工業(yè)機(jī)器人的自主能力和認(rèn)知能力，使其能解決復(fù)雜場(chǎng)景的應(yīng)用難題；另一方面，它將極大地降低工業(yè)機(jī)器人的使用門檻，讓更多人有機(jī)會(huì)用上工業(yè)機(jī)器人，同時(shí)也將吸引更多高端人才涌入這個(gè)創(chuàng)新賽道，激發(fā)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。此外，AI大模型的加持，還將提升本土工業(yè)機(jī)器人廠商在全球市場(chǎng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展上爭(zhēng)奪更多話語權(quán)。

“我認(rèn)為，反而是在工業(yè)場(chǎng)景中，AI大模型會(huì)率先落地?！睆垥暂x表示。對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言，由于行業(yè)整體利潤(rùn)率較低，AI基礎(chǔ)模型訓(xùn)練所需的算力成本、人才儲(chǔ)備太大，要擁抱大模型光靠自己是不夠的；而對(duì)于IT企業(yè)而言，它們?nèi)狈?duì)工業(yè)場(chǎng)景、工藝流程的深層次理解，很難把垂直領(lǐng)域的大模型做深、做實(shí)，因此雙方協(xié)同合作是必然選擇。

阿里研究院副院長(zhǎng)安筱鵬同樣認(rèn)為，制造業(yè)應(yīng)該是AI大模型應(yīng)用的主戰(zhàn)場(chǎng)。他指出，AI大模型是重塑全球制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的新起點(diǎn)。未來所有的智能硬件都會(huì)被AI大模型所驅(qū)動(dòng)。無論是何種形態(tài)的機(jī)器人、無論是何種形態(tài)的終端，其核心競(jìng)爭(zhēng)力就在于它是被什么樣智力水平的大模型所驅(qū)動(dòng)。

“大模型生成代碼的價(jià)值，將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過生成文字、圖片、視頻的價(jià)值，但是這個(gè)價(jià)值被遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估了。”安筱鵬說道，“未來，中國(guó)完全有機(jī)會(huì)依托統(tǒng)一的消費(fèi)大市場(chǎng)、算力服務(wù)大市場(chǎng)和AI服務(wù)大市場(chǎng)，像當(dāng)年發(fā)展移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)一樣，再次實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的繁榮和全球領(lǐng)先。”

責(zé)任編輯：趙強(qiáng)