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2025深圳国际智能制造及工业机器人展览会
时 间:2025年8月26-28日
地点:深圳国际会展中心(宝安新馆)

制造业百年剧变

制造业百年剧变!AI工厂觉醒,全行业AI化正照进现实

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智东西
作者 程茜
编辑 漠影

DeepSeek横空出世,无疑为行业添上了浓墨重彩的一笔。它加强企业和个人的智能体验,在多个科技前沿领域掀起变革波澜。

人形机器人、智能汽车、AI PC、AI芯片……每一个制造环节中都凝聚着顶尖技术与工艺,其背后的工厂,无疑是将科技构想转化为实际产品的关键所在。工厂正在开启史无前例的重磅升级——新物种“AI工厂”诞生。

这正驱使制造业发展迎来质变,其先决条件是让AI普遍可用。联想集团与英伟达推进的混合式人工智能解决方案,正带来着工厂的数智化转变。联想集团同步与DeepSeek的合作,带来的低成本高效率的方案,让看似遥远的行业AI化照进现实,AI 工厂,触手可及。


此外,AI需要真正理解物理世界,其解法正是物理AI的出现,让AI从海量几何材质、力学、表面等相关数据中提取特征与规律,在虚拟空间定义光粒子,精准描述物体的三维关系。这使得AI工厂在理解空间、力学关系方面获得质的飞跃。


造就AI工厂关键底层技术——数字孪生,将制造业的物理实体逐步、精准地复刻至虚拟空间,最大程度发挥出数据的能量,最终成长为与物理实体生长、衰老、死亡的新型数字孪生,呈现动态的、实时自演化特性。数据不再是孤立、静止的信息片段,而是能服务于产品生产制造全流程,提供科学决策的依据,为制造业升级提供真实助力。


以上对数字孪生、物理AI的科普,均来自一支硬核科普视频。伴随2024/2025财年Q3财报,联想集团发布《Game of AI》系列知识科普视频的第三集《AI工厂:数字孪生如何改造物理世界?》,以第一人称桌面电影视角,打开壮观的数字孪生的未来世界。

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伴随科技树的明暗线角逐,带领观众首次身临其境的感受到数字孪生驱动工厂AI化历程。AI工厂已经成为“预见和优化世界梦想的真正起点”,让制造业的效率革命在AI时代焕发出新的生机。










一、百年效率革命进化史,现代世界工厂造

百年历史角逐至今,制造业历经了从手工劳作到超高速自动化生产的非凡跨越,工厂已经成为集先进技术、高效管理和精密制造于一体的复杂系统,从深刻改变人们沟通、娱乐和获取信息方式的智能手机,改变人们出行方式的汽车,再到能源工厂的风力发电机等,对我们所处物理世界至关重要的产品,无一不都是从工厂中诞生,然后渗透到生活的每一个角落。


将时间的指针拨回制造业发展初期,跟随智能体科技历史学家李约瑟的视角,来到科技树起点,看到未被效率统治的世界——生产设备简单、依赖手工技艺、场地规模小、产量低……

到1913年这样的制造场景被改变。视频中机械制造场景的老照片,让观众瞬间置身百年前的工厂。美国汽车品牌福特首次将传送带系统及装配线引入汽车工厂,实现了8倍的效率提升,开启了汽车的批量生产时代。

科普视频将历史浓缩进桌面窗口中,清晰丰富的呈现了制造业的角逐演进。


机械手臂承担了产线上的汽车涂装,操作流程规范、可持续作业、误差小、安全可靠的工业机器人在产线上逐渐被广泛使用。可编程逻辑控制器(PLC)的出现,让工厂的产线效率迈上新的台阶,PLC可以让生产线的工作逻辑和运行步骤按需修改,工厂能根据需求切换到不同产品的生产工艺,应对多样化的生产需求。这样一来,面对瞬息万变的市场时,企业能及时调整生产策略,生产出符合市场需求的产品。


接下来,波音747的量产飞行,为制造业的效率革命埋下了质变的种子。视频通过与李约瑟视频通话的形式,引出了制造业历史中颇具转折意义的一步。


曾保持全世界载客量最高飞机纪录长达37年,被外界誉为“空中女王”的波音747,在1970年量产前经历了近十年之久的研发过程。这是由于机翼的气动性能和结构强度问题是飞机保持飞行稳定应对复杂飞行条件的关键,但彼时,工程师只能通过制造实物样本、实际测试才能获得最准确数据。


工程师制造了数千个机翼样本并经过严格全面的测试流程,才得以找到最优设计。伴随着波音747走上历史舞台,曾在工业研发中占据核心地位的试错法,因需投入大量时间、人力、物力,而让工程师开始思考新的路径。

在此背景下,单纯从物理世界已经很难找到革命性的突破口。因此制造业以效率为王奋勇向前的同时,一条暗线也正在拔节生长——数字孪生正式接管战场,推动工厂向AI转型。

二、从单一环节迈向全生命周期,数字孪生如何精准复现物理世界

当我们探讨数字孪生技术的落地时,一个关键问题浮现:它为何要以工厂作为起点?

全球市研机构德勤的报告显示,全球制造业每年产生的数据量高达1812PB,远超通讯、金融、零售等行业。如此庞大且涵盖工程技术、系统工程、计算机科学、化工等各种垂类学科的数据,想要被整合并加以合理利用,同时,产品在物理世界的设计、验证面临成本高、效率低、周期长的难题,工厂为维持生产,对效率、精度与良率有着极高要求,亟需模拟高度复杂的物理世界。而这一切难题的破局之道,都指向了数字孪生技术。