从一卷不锈钢板材到一台洗碗机下线，要经过上百道工序。应用人工智能(AI)视觉辅助人工质检，一次装机不良率下降至1.1%，品质提升50%

　　3月6日，《中国电子报》记者走进广东佛山美的厨热洗碗机工厂。AI视觉辅助人工质检，机器人成为产线上的熟练工，大模型为工厂装上智慧大脑人工智能技术正在改变着这家老牌家电厂商的下一个十年。

　　走进位于广东佛山的美的厨热洗碗机工厂，总装车间质检岗位一片繁忙。分配器是否正常运转，洗碗篮中的泡沫是否放置妥当，说明书是否完好无损美的厨热洗碗机工厂检验员曹平每个班次都要检查近1800台洗碗机。在以前，曹平总会担心因精神疲劳导致错检、漏检的情况发生，而现在，在新助手AI辅助检测的帮助下，她变得从容不迫。

　　“质检工作是个细致活儿。经常盯着机器看上8个小时，眼睛都看花了，最后一段时间里的工作质量和效率明显下降。而AI辅助检测会自动识别我们在检验过程中的不规范操作，及时进行预警提示，在减少检验失误率的同时，也进一步提升了我们技能的熟练度。”曹平手上动作不停，一边检查洗碗机外门，一边告诉《中国电子报》记者。

　　“质检的效率与准确度，直接影响着企业的生产效益。从一卷不锈钢板材到一台洗碗机下线，要经过上百道工序，人工检验难免会出现疏忽和遗漏。因此，我们在质检工序中引入中国联通大模型轻量化技术，把大量洗碗机检测的知识训练进去，形成标准化检测流程指引;同时，融合产线定位、产品定位、细微动作识别等多种算法技术，实时监测人员操作流程。如果检验员没有按照设定的标准操作，产线就会自动停下来，二次校准后再启动。”美的厨热洗碗机工厂数字化负责人熊涛介绍道。

　　记者了解到，像这样基于中国联通元景多模态大模型的生产合规视频检测技术，只需少量的工业场景数据便能实现针对各类场景解析的能力。大型深度学习模型还可以对生产线上的数据进行建模和全面分析，深入挖掘生产过程中可能存在的瓶颈和优化空间。在AI技术的赋能下，该工厂一次装机不良率下降至1.1%，品质提升50%。

　　不仅是质检工序，如今，AI技术已贯穿该工厂生产制造的各个环节。生产线上，机器人手臂整齐划一地装嵌部件，作业工人则熟练地对各项功能进行测试、校正，同时，在位于另一栋楼的数据化中心，AI中台正对此进行实时动态交互管理，生产进度、设备状态、加工制作等参数在大屏幕上“一目了然”。

　　美的厨热洗碗机工厂总经理刘玉龙告诉记者，工厂内部遍布上千个高精度检测仪器，可以实时获取产线状态，在此基础上建立基于工业机理和AI的智能模型，通过模型的不断自学习，获取最优的指导策略来指导生产。此外，厂区所有工业自动化设备，包括机器人、AGV、机器视觉相机、PLC控制器等等，均通过5G网络实时连接，实现“端到端”价值链全连接。

　　如今，这家工厂的洗碗机年产能达到近700万台，连续多年位居亚洲第一。通过将AI技术、5G技术和工业互联网技术相结合，工厂交付时间缩短41%，缺陷率降低51%，综合效率提高34%。

　　佛山美的厨热洗碗机工厂于2000年正式投产。从手工制造到智能“智造”，刘玉龙作为一名扎根行业20余年的“老兵”，见证了洗碗机工厂的一步步“蜕变”。

　　“传统工厂更依赖工人的熟练程度，这已经不能满足大规模生产的要求。”刘玉龙回顾说道，自2011年起，美的开展精益改善工作，在生产线上引入工业机器人，以更少的人实现更高的产值。如今，又导入AI、5G、大数据等技术，进一步提高工业机器人工作的质量和合理性，走向精细化发展。

　　在刘玉龙看来，大模型赋能工业生产的落脚点仍是回归业务场景。一是进一步减少工厂对人工技能的依赖;二是实现无人化生产;三是提高精准化管理，即快速、准确定位生产过程中存在的问题，减少浪费，实现全价值链的高效运营。

　　“未来，操作型工人会减少，技能型工人会变多，每个工人都可以成为工程师。他们不仅要懂设备管理，还要懂编程，包括掌握AI技术应用能力等。”刘玉龙说道。

　　在美的集团，像厨热洗碗机这样的智能工厂一共有五家。虽然它们生产着不同的产品，但是在先进制造领域却实现了“复制粘贴”的效果，而它们拥有同一位特殊的员工AI。

　　“家电是一个万亿元级产业。经过几十年快速发展，目前冰箱洗衣机空调等主要家电品类的保有量已超过30亿台，而大部分家电服役期为8至10年。可以预见，接下来将进入家电替换和升级爆发期。在这个过程中，美的也要改变生产方式，向高端、绿色化产品升级。”美的集团副总裁钟铮表示，目前，美的积极拥抱AI，正在内部加大力度尝试。不仅把AI技术用于检测中，也将ChatGPT技术应用于电商客服、文描等工作;美的旗下高端品牌COLMO，也主打AI高端科技。

　　中国轻工业联合会会长张崇和指出，家电行业若想实现可持续发展，必须推进产业数字化、智能化和绿色化的深度融合，加强工艺创新，实施流程再造，完善可持续制造体系，以数字技术赋能生产各环节提质增效。

　　“之前，业界更聚焦ToC的消费互联网大模型，而现在，ToB的产业互联网大模型特别是制造业大模型，吸引了越来越多的关注。”中国联合网络通信有限公司佛山市分公司党委委员、副总经理邓安民向记者表示，工业场景中的大模型应用通常需要处理大量的工业数据，对精确性和稳定性的需求较高，在数据的获取时也通常需要更专业的设备和人员。目前大模型的应用还处于发展阶段，缺乏统一的行业标准和规范，工业生产场景复杂多变，也导致大模型的应用存在风险和不确定性。

　　“工业领域多碎片化的微观场景，同时有非常深的行业碎片化知识，面对这些行业壁垒很高的应用场景，小模型的存在有其必要性，这与大模型的发展并不矛盾。”邓安民认为。

　　他进一步解释说：“大模型应用要想实现飞跃，主要靠海量数据，从数据里去学习，提高智能的能力。当每个行业、每个微观场景都形成小模型，积累了广泛的、多样的数据，并且准确率达到一定高度，就会形成全国规模的大模型。”

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　　“佛山以制造业著称，产业门类齐全，产业链上下游配套完善，在生产端积累了大量的高价值数据，结合中国联通在算网基础设施、丰富业务场景、广泛客户触点的优势，能够更好地理解垂直行业的具体需求，助力企业真正实现降本增效。”邓安民说道。