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

對大多數(shù)工業(yè)搬運(yùn)場景而言，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。”拓斯達(dá)總工程師張曉輝對記者說道。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，甚至是保鮮期長短等信息，同時(shí)還要考慮每一個(gè)貨箱放置的位置對整體垛型結(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)建場景描述、SOP工藝流程、機(jī)器人API文檔及參考代碼等場景知識庫，讓大模型可以自動獲取對應(yīng)場景的知識；隨后工作人員通過自然語言提出任務(wù)需求，大模型自動生成執(zhí)行代碼，只需微調(diào)即可使用；最后現(xiàn)場的工人師傅只需要點(diǎn)擊“開始啟動”按鍵，大模型就能自動計(jì)算出不同貨箱的位置，工業(yè)機(jī)器人即可自動完成碼垛。

拓斯達(dá)機(jī)器人常規(guī)測試區(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)動軌跡的改變需要產(chǎn)線工人基于自己的經(jīng)驗(yàn)去判斷。現(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、或在模擬棋盤對弈、或在模擬分揀貨物，靈活的動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)過通電測試、振動測試、系統(tǒng)設(shè)定、原點(diǎn)校準(zhǔn)等多項(xiàng)測試與檢驗(yàn)，才能正式走上產(chǎn)線。

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

在測試區(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)場景中。像在蛋糕裱花這樣的應(yīng)用場景中，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)器人編程看似簡單，實(shí)際上并不容易。“一開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、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?！标惤鹈窕貞浀?。

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)需要一頁一頁地翻看技術(shù)手冊、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、故障檢測、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)國際機(jī)器人聯(lián)合會統(tǒng)計(jì)，中國2017—2022年工業(yè)機(jī)器人安裝量年均增速達(dá)到13%。中國已然成為世界上最大的工業(yè)機(jī)器人市場。然而，與欣欣向榮的市場盛況形成鮮明對比的是，根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2022年、2023年中國規(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、德國庫卡、日本發(fā)那科、日本安川電機(jī)）市場銷量依然居前，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市場趨勢的超前洞察和對自主創(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。“今天，在新型工業(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)會在特定行業(yè)、特定領(lǐng)域找到彎道超車的機(jī)會?！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的核心競爭力，在產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展上爭奪更多話語權(quán)。

“我認(rèn)為，反而是在工業(yè)場景中，AI大模型會率先落地。”張曉輝表示。對于工業(yè)企業(yè)而言，由于行業(yè)整體利潤率較低，AI基礎(chǔ)模型訓(xùn)練所需的算力成本、人才儲備太大，要擁抱大模型光靠自己是不夠的；而對于IT企業(yè)而言，它們?nèi)狈I(yè)場景、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。他指出，AI大模型是重塑全球制造業(yè)競爭格局的新起點(diǎn)。未來所有的智能硬件都會被AI大模型所驅(qū)動。無論是何種形態(tài)的機(jī)器人、無論是何種形態(tài)的終端，其核心競爭力就在于它是被什么樣智力水平的大模型所驅(qū)動。

“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，中國完全有機(jī)會依托統(tǒng)一的消費(fèi)大市場、算力服務(wù)大市場和AI服務(wù)大市場，像當(dāng)年發(fā)展移動互聯(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?！?/p>