錯過四次話語權競爭，中國用一座“有生命力”的工廠重新贏得主場

作者 | 斯絲

中國正在謀劃一場全工業產業的“制造覺醒”。

不同于最簡單的數字化轉型，讓冰冷的機械設備聽令于規則代碼。

它指向的是一次由AI重構的產業革命，要讓傳統智能工廠成為一個可感知、會思考、敢決策、能執行的行為主體。

從中央到地方，集結的號角已經吹響。

• 6月，工業和信息化部、發改委、財政部、國資委、市監總局和國家數據局聯合下發通知，要開展2025年度

  智能工廠

  梯度培育行動。

• 7月，全國工業和信息化主管部門負責同志座談會上，明確將“培育一批工業

  智能體

  ”列為下半年工作重點，要推動“

  人工智能+

  制造”行動走深走實。

• 8月，上海市發布《加快推動“

  AI+

  制造”發展實施方案》，要提升工業模型基礎能力、突破智能前沿技術，推動

  智能體

  在研發、生產、供應鏈全鏈路落地。

為什么官方對智能工廠的轉型升級如此迫切？

因為這不僅關乎社會生產力水平的迭代，也關系到未來智能工業最高話語權的爭奪。

這一話語權，中國已經錯過了四次。

如今AI技術的爆發，是中國后發而至最關鍵的機會。

但生產力革命總是自下而上。

頂層設計為中國工廠轉型升級描繪好藍圖的同時，湖北荊州，美的智能體工廠已經將藍圖變成了現實。

總裝車間里，工程師正在進行產品質檢。

戴上AI眼鏡，對著產品拍張照，工廠大腦就能在3秒內給出識別結果，品質智能體收到檢驗內容后生成報告，就完成了質檢閉環。

相對于之前工程師需要找圖紙、打印圖紙、實物比對、錄入報告等需耗時15分鐘，檢驗效率大幅提升。

工廠里38個場景里的智能體覆蓋，一舉打破了WRCA世界紀錄，美的洗衣機荊州工廠也成為了“世界卓越的首個多場景覆蓋的智能體工廠”。

同時，作為美的綠色工業的重要組成部分，智能體工廠也是美的向B端轉型的縮影。2025年上半年，美的實現營收2523億元，同比增長15.7%。

以美的醫療、美的能源、美的綠色工業等為代表的商業及工業解決方案業務，同比增長了20.8%至645億元。

其中，美的綠色工業已經賦能了60w+工業企業，彰顯了“科技美的”在工業數字化轉型領域的標桿地位。

而智能體工廠的認證落地，則進一步體現了，由美的主導的生產范式重構正在建立新的制造業規則。

這一AIGC時代下的“中國方案”，更標志著中國制造從“跟隨”到“定義”全球智能工業標準的偉大躍遷。

兩次流轉、四次缺席

在這之前，全球智能工業標準的定義權，經過了兩次流轉。

兩次流轉，都不是中國的主場。

以智能工業最小組成單元的工廠為例，人類對工廠的改造可以劃分為五個階段。

1771年，瓦特改良蒸汽機獲得專利的第三年，一名英國理發師理查德·阿克萊特，在德比郡建立了第一個水力紡紗廠，人類開始進入“大工廠時代”。

后來，蒸汽機的規?；瘧萌〈S，大型設備的集中布局摧毀了分散的家庭作坊式手工業，現代工廠制度、工業城市和階級關系隨之形成。

彼時掌握全球智能工業標準定義權的，毫無疑問是壟斷了蒸汽機技術的英國。

直到百余年后，福特第一次成功試驗了一條裝配飛輪磁石電機的裝配線。

T型車流水線，就成為了智能工業標準的新代表。

美國也從英國手中接過權柄，開啟了對全球工業標準新一輪定義掌控。

再到1946年，美國賓夕法尼亞大學研制出了第一臺通用電子計算機ENIAC，世界開始進入現代計算機時代。

隨著生產效率和質量提升的要求，信息技術也開始瘋狂鉆進傳統工廠，為自己找到了存在的意義。

比如，美國MIT與帕森斯公司合作研制出了全球第一臺三坐標數控銑床、通用電氣（GE）推出了首批商業化數控系統、Modicon（莫迪康）公司推出首臺PLC——Modicon 084，實現了柔性邏輯控制。

這一時期，定義全球智能工業標準的力量，同樣來自于美國。

電氣電子工程師學會（IEEE）主導定制了DNP3協議（分布式網絡協議），成為電力、石化行業的全球通用標準。

美國普渡大學提出5層架構模型（設備-控制-車間-工廠-企業），成為流程工業控制的國際范式 。

美國儀表學會（ISA）制定的ISA-95標準，全球80%的工業軟件都在遵循使用。

但此時的工廠設備，要么是未連網的“啞設備”，連上網也只是一個小小的數據孤島。

設備與設備、場景與場景間的壁壘，讓整座工廠看起來像是張被戳了無數洞的網。

直到2012年，通用電氣提出了“工業互聯網”的概念。

被孤立的設備、被隔絕的機器才被有意識地匯聚到一張可量化、能夠追蹤溯源、還能相互聯動的網絡之上。

美國首創這一概念后，全球積極響應。

德國工業4.0的核心CPS，目的就是要實現智能工廠的橫縱聯動。

日本2015年提出的工業4.1J技術，重點就在于實現海外工廠與本土的實時監控和協同管理。

中國在提出“中國制造2025”計劃后第三年，“發展工業互聯網”寫進了政府工作報告。

細數一下，從1913年福特T型車流水線誕生，到2012年通用提出“工業互聯網”，美國剛好掌握了100年全球智能工業標準的定義權。

這期間，人類對現代工廠改造了三次，美國就重塑了三次生產范式。

那么，中國彎道超車的契機在哪里？

一道關鍵后門

現代工廠的第五次改造，就給中國留下了一道關鍵后門。

前四次進化，人類用機械改造了手工制作，用流水線改造了生產秩序，用信息技術改造了生產管理，又用工業互聯網改造了產業鏈。

第五次改造，最終將用AI重塑現代工廠的“認知-決策-執行”全自動閉環。

過程并非一蹴而就。

就像信息技術進入工廠，也經歷了從單個機器上網，到工業互聯網全面打通的進階式跨越。

AI改造工廠，同樣需要兩步走。

入門級的一步，是用AI升級生產機器和設備。

比如，富士康在iPhone生產線上部署AI視覺檢測系統，手機外殼缺陷的檢測效率提升了80%，漏檢率從5%降低到0.1%，每年節省的質量成本超過2000萬元。

施耐德電氣工廠里，維修人員戴著AR眼鏡獲取設備參數，加上大語言模型的實時解析，將故障處理耗時縮減了30%，形成了人機黃金30分鐘響應機制。

不過，單場景的AI滲透已經不是新鮮事。

IDC預測，工業領域IT基礎設施或IT終端的AI滲透率，將在2028年達到25%。

但AI從感知到決策，再到執行的閉環打通，卻還是一片無人之境。

而真正的AI工廠，就需要實現從“自動化”升級為“自治化”。

比如，未來的硫磺制酸車間，當振動傳感器和紅外熱成像儀發現異常后，邊緣計算節點瞬間激活，將危機情況傳輸到了AI診斷中樞。

緊接著，大模型化身“老師傅大腦”，判定故障問題后同步給出了解決方案。

收到指令的AGV小車、協作機器人、人形機器人帶著工具精裝上陣，迅速修復故障，全程無人踏足現場。

最后，故障數據回流到AI大模型，系統自己寫下留言，便完成了一日工作匯報。

可以說，若能率先走通這條復雜的閉環，中國便能奪得全球智能工業標準的最高話語權。

但閉環的實現，需要多產業的配合。

AI大模型、協作機器人、人形機器人、AR眼鏡，都將是未來工廠的重要“員工”。

為了打造這個協同發展的天平，政策端已經架好了橫梁。

今年，“具身智能”和“智能機器人”首次被寫入《政府工作報告》，強調要建立未來產業投入增長機制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未來產業。

也要大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備。

這種轉向既是對全球科技競爭格局的反應，也是對中國自身發展階段的清醒認知。

體現了我國科技制造領域，從數字技術賦能向“智能+實體”融合方向的演進。

而與此同時，美的荊州智能體工廠已經集結了關鍵員工，率先實現了生產“自治化”。

比如，干衣機生產線上，庫卡最新研發的iico多關節協作機器人，正在飛快地給機器背面擰上螺絲。

它是工廠工人的最新“工友”，可以和工人們并肩工作，不需要圍欄圈著。

而且它不只會打一種螺絲。

傳感器和智能大腦的接入，讓這臺協作機器人變得能學習和思考，也可以自動學會打更多螺絲，進行更豐富的作業，實現真正的“柔性生產”。

這種“全要素自我進化”的生產模式，不僅為中國智能制造升級轉型樹立了標桿，積極響應并體現了大國智造的政策高度與戰略方向。

更具價值的是，他為全球制造業提供了一個可復制的未來工廠新范式。

而和當前智能工廠生產范式對比，美的智能體工廠最核心的優勢在于，多了一層生命力。

“有生命力”的智能體工廠

什么是美的智能體工廠的生命力？

相對于只聽得懂固定指令的生產設備，智能體工廠的生命力表現在，內部的AI系統和機器設備，能像老工程師一般自動思考、像外科醫生一般自主執行、也像學生一般自覺進化。

把這座工廠看成一個人，決定他如何思考的就是“工廠大腦”，決定他如何工作運行的，就是包括AI眼鏡、機械臂、AMR在內的各種具身終端。

顯然，工廠大腦是“靈魂”與“中樞”，他是智能體工廠生命力的根本來源。

所謂工廠大腦，采用了高可用、高可擴展的分布式多智能體架構。

它不僅是系統，更是融合物理世界與數字世界的“超腦”。

正得益于這一工業“超腦”，美的洗衣機荊州工廠拿下了WRCA世界紀錄認證的“世界卓越的首個多場景覆蓋的智能體工廠”。

考察結果表明，這套系統在多個核心場景效率提升超過80%，在關鍵環節實現100%防錯，并在能源管理、質量控制、生產計劃、物流及設備維護等領域實現多智能體間的無縫協作。

在工廠大腦的智慧帶領下，所有智能體才有了聯動的意識，美的智能體工廠才能突破傳統工廠的三重局限。

第一層突破，多智能體協同解決了傳統工業場景里，AI難以全流程覆蓋的問題。

從能源到人形機器人，美的智能體工廠，通過Agent-to-Agent（A2A）通信協議，能讓14個智能體在能源、排產、物流、品控、運維等38個場景中既獨立決策又協同工作。

第二層突破，專業垂類大模型，實現了傳統工業軟件無法做到的自主決策。

以前的傳統工業軟件只能發現問題或診斷問題，但美的智能體工廠，融合工業大模型作為推理引擎，讓AI系統能做出超越傳統工業軟件規則庫的決策。

比如，當人形機器人“美羅”執行首檢送檢任務時，會將注塑成型的后桶搬運至智能首檢臺，由集成的高精度3D相機進行尺寸外觀檢測。

質檢數據實時同步至品質智能體，品質智能體再融合AI識別、定位及檢測算法，實現問題區域、崗位、責任人及根因的全自動精準分析。

最后，智能體還能生產改進對策，并進行3D效果驗證和數據反饋，形成“感知-分析-決策-執行-驗證”的完整品質流程閉環。

這套自主決策系統，提高了返修錄入的效率、準確率，單次提效80%。

第三層突破，創造出了一套“系統自治”的新模式。

美的智能體工廠最大的特色，就是實現了“全流程無人干預、全要素自我進化“的可復用的智能體工廠新范式。

核心就是以“系統自治”代替經驗依賴，用實時閉環優化取代事后補救，通過跨場景智能體協同驅動生產效率、柔性化水平和品質管控的范式升級。

其中最突出的表現，就是把人形機器人納入智能體體系，打通了智能體工廠的“最后一公里”。

在注塑車間，美的自研的人形機器人美羅，能把一個剛注塑成型的9公斤重洗衣機后桶搬送到3D質檢站。

質檢之外，它上午還在消防裝置面前，彎腰檢查起了消防栓。

下午則自己來到注塑機前，采集起了噪音分貝。到了晚上，美羅又要巡查注塑機油液，負責設備保養。

正如WRCA認證評語中表示：類人機器人在日常運營中的常態化應用，標志著美的智能體工廠構建了真正意義上的自主工業生態。

這一生態的構建，來自于美的強大研發實力的底層依托。

2025年上半年，美的研發投入88億元，同比增長14.4%。

美的庫卡工業機器人銷量在中國市場占有率提升到了9.4%，庫卡中國收入全球占比提升至近30%。

持續的研發投入和領先的科技水平，賦予了工廠大腦的超高智商。

加上具身終端的超強執行力，讓這座智能體工廠超越了傳統數字化工廠水平。

其核心突破，在于它不再是零星的“無人化”或“自動化”技術展示，而是構建了一個全域協同、自主決策、持續進化的智能生態。

它通過多智能體架構重構了生產邏輯，用大模型賦予了系統“大腦”，最后通過具身智能體賦予了系統“手腳”，從而真正實現了從數字世界到物理世界的全面閉環。

結語

當然，在未來智能工業話語權爭奪上，我們還具備更廣闊的優勢。

1983年，當第一座生產蘋果的Macintosh個人電腦的工廠在加利福尼亞落成時，喬布斯驕傲地說，“這是一臺美國制造的機器”。

28年后，時任總統奧巴馬曾問過喬布斯，“需要做什么，才能讓iPhone回美國生產？”

喬布斯毫不猶豫的回答：“那些工作不會回來了”。

分流而走的工作和制造產能，在全球產業的轉移分工下，紛紛進入了中國。

時至今日，我們也是唯一一個擁有最完善工業體系、最多元運營場景和最豐富使用數據的國家。

在智能工業話語權競爭場上，這將是中國最寶貴的隱形資產。它們決定了未來工廠，能自主進化到什么高度。

我們缺少的，是制造了流水線標準的福特、定義了工業互聯網的GE。

他們用輸出標準的方式掌握著對全球制造工業的定義權，是一種高于技術和制造能力的范式競爭。

中國因歷史因素，一度都是模仿和跟隨者。

但美的智能體工廠的落地和概念輸出，讓全球制造業有了新的產業引領者。

中國也將借由智能體工廠的基座，首次以“生產范式開創者”身份參與全球制造規則定義，將產業規模、技術優勢升維為智能工業時代的認知框架主導權。

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