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憑借“深度思考”和“高情商對話”DeepSeek已在全球AI領(lǐng)域，引發(fā)廣泛關(guān)注。小編也忍不住問了問 DeepSeek，如何用AI突破工業(yè)場景“最后一公里”，推動AI從實驗室走向產(chǎn)線。

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【小編】人工智能賦能制造業(yè)需要哪些關(guān)鍵要素？

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【DeepSeek】人工智能（AI）賦能制造業(yè)的關(guān)鍵要素涉及數(shù)據(jù)、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施、生態(tài)協(xié)同等多個維度。以下是實現(xiàn)AI與制造業(yè)深度融合的核心要素：

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一、數(shù)據(jù)要素

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高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集

○ 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）：通過傳感器、PLC、智能設(shè)備實時采集設(shè)備運行、生產(chǎn)流程、環(huán)境參數(shù)等數(shù)據(jù)。

○ 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式（如OPC UA協(xié)議），確?？缭O(shè)備、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)互通。

○ 數(shù)據(jù)標(biāo)注與治理：對生產(chǎn)缺陷、設(shè)備故障等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、標(biāo)注，構(gòu)建高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

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二、技術(shù)能力

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AI核心技術(shù)與算法

○ 計算機視覺：用于缺陷檢測（如表面劃痕）、物料分揀（如3D視覺引導(dǎo)）。

○ 機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)：優(yōu)化排產(chǎn)計劃、能耗管理、供應(yīng)鏈預(yù)測。

○ 數(shù)字孿生：通過虛擬模型模擬物理產(chǎn)線，實現(xiàn)工藝仿真與優(yōu)化。

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三、基礎(chǔ)設(shè)施

○ 柔性產(chǎn)線：支持可重構(gòu)的機器人、AGV（自動導(dǎo)引車），適應(yīng)多品種小批量生產(chǎn)。

○ 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：作為核心基礎(chǔ)設(shè)施，連接設(shè)備、系統(tǒng)與供應(yīng)鏈，實現(xiàn)端到端數(shù)據(jù)流（如MES、ERP集成），支持設(shè)備互聯(lián)互通（如5G、IoT網(wǎng)關(guān)），為智能制造提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

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四、集成平臺與生態(tài)系統(tǒng)

○工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺：在集成應(yīng)用層面，集成各類工業(yè)應(yīng)用和服務(wù)，提供統(tǒng)一的接口和數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，打破信息孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的貫通。

○生態(tài)系統(tǒng)合作：與上下游企業(yè)、科研機構(gòu)、政府等建立合作關(guān)系，共同推動技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地。

○系統(tǒng)集成與互操作性：確保不同廠商的設(shè)備、軟件和系統(tǒng)之間能夠?qū)崿F(xiàn)無縫集成和互操作，打破信息孤島，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)流程的貫通。

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……

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（以上內(nèi)容由AI生成，僅供參考）

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AI賦能制造業(yè)需以數(shù)據(jù)為燃料、工業(yè)場景為引擎、商業(yè)化應(yīng)用落地抓手，核心是通過AI實現(xiàn)效率提升、質(zhì)量躍遷和模式創(chuàng)新，最終推動制造業(yè)從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。

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01

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)沉淀

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數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的“燃料”。工業(yè)AI依賴大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，長期積累的行業(yè)數(shù)據(jù)有助于提升AI模型的精度和可靠性。

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拓斯達(dá)近20年積累的工業(yè)場景數(shù)據(jù)，可以反哺大模型訓(xùn)練，為機器學(xué)習(xí)算法的持續(xù)優(yōu)化提供了堅實基礎(chǔ)，使機器人能夠由單一任務(wù)向多種任務(wù)、復(fù)雜和專業(yè)任務(wù)拓展的發(fā)展趨勢，進(jìn)而可以加速人形機器人向商業(yè)場景和家庭場景的拓展。

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02

核心技術(shù)與算法突破

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人工智能大模型技術(shù)將通過機器人打破虛擬世界與物理世界的邊界，重塑整個制造業(yè)的格局。采用適合工業(yè)場景的AI算法，如深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等，持續(xù)優(yōu)化模型以提高預(yù)測精度和響應(yīng)速度。

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拓斯達(dá)在2021年開始和國創(chuàng)工軟合作，基于歐拉操作系統(tǒng)（openEuler），開發(fā)了新一代X5機器人運動控制平臺。該平臺在智能與具身結(jié)合過程中起到類似“小腦及脊椎”的聯(lián)接作用，通過與大模型廠商建立深度合作，確保在算法、算力和數(shù)據(jù)層面的持續(xù)迭代和生態(tài)協(xié)同，為人工智能技術(shù)與物理世界的結(jié)合提供關(guān)鍵支持。

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03

精密制造與硬件支撐

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作為人工智能在工業(yè)場景的重要載體，智能機器人的運動精度與使用壽命直接取決于其本體和核心零部件的質(zhì)量。

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為解決客戶對精度、負(fù)載、速度的三方需求，依托控制、伺服、視覺三大底層技術(shù)，現(xiàn)擁有自主研發(fā)的“六邊形戰(zhàn)士”——TRH系列SCARA，“超凡戰(zhàn)士”TRV系列桌面型小六軸。

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同時，基于對行業(yè)挑戰(zhàn)和市場需求的深刻洞察，拓斯達(dá)以應(yīng)用需求為導(dǎo)向，與合作伙伴共同推出了“機器人+”工作站。工作站具備高柔性、多規(guī)格配置、易用穩(wěn)定、靈活部署等特點，能夠快速響應(yīng)市場需求，成功應(yīng)用于3C、玩具、包裝、家用電器等行業(yè)，為解決企業(yè)生產(chǎn)瓶頸提供有效途徑。

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04

多元場景應(yīng)用落地

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人工智能在多元工業(yè)應(yīng)用場景中的拓展，依賴于技術(shù)創(chuàng)新、行業(yè)需求驅(qū)動以及生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展。

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拓斯達(dá)在機器人及自動化、注塑、CNC等多個工業(yè)領(lǐng)域深度布局，發(fā)揮鏈主企業(yè)作用，整合廣東制造業(yè)生態(tài)資源，打造工業(yè)場景下的專家級模型。以碼垛應(yīng)用為例，拓斯達(dá)機器人控制平臺與通義大模型結(jié)合，通過三步即可完成碼垛任務(wù)，整個過程完全實現(xiàn)智能化，全新的開發(fā)模式大幅縮減場景交付與調(diào)試的成本和時間。

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05

商業(yè)化預(yù)期

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以AI技術(shù)賦能現(xiàn)有場景，顯著提升生產(chǎn)效率和智能化水平，逐步拓展至更多工業(yè)應(yīng)用場景，覆蓋更廣泛的客戶群體。

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通過技術(shù)與場景的深度融合，持續(xù)完善具身本體技術(shù)，拓斯達(dá)正計劃推出具備更高靈活性和智能水平的智能機器人，通過人工智能技術(shù)在多種場景進(jìn)行訓(xùn)練，使機器人從“能干活”變得“會干活”，爭取成為“最懂工藝的智能機器人”。同時，研發(fā)團(tuán)隊正在驗證更靈活、更智能的雙臂機器人，積極探索人形機器人在多樣化場景中的應(yīng)用，助力產(chǎn)業(yè)向更高階的智能化、柔性化方向發(fā)展。

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