未來(lái)AI研究的方向，一個(gè)是工廠技術(shù)的繼續(xù)迭代，另一個(gè)會(huì)發(fā)力家庭端。

文｜《中國(guó)企業(yè)家》記者 梁宵

編輯｜米娜

圖片來(lái)源｜受訪者

打一個(gè)螺絲，需要幾步？

對(duì)于一名熟練的技術(shù)工人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)無(wú)需多想的慣性操作；但如果是機(jī)器人，就需要將此拆解為多維度的能力：精準(zhǔn)識(shí)別孔位、判斷螺絲型號(hào)、掌握松緊力度……尤其是在柔性生產(chǎn)或者混流生產(chǎn)的時(shí)候，前一秒是某個(gè)產(chǎn)品機(jī)型，緊接著又是一個(gè)全然不同的——這意味著所有操作參數(shù)都要發(fā)生變化。所以，即便是自動(dòng)化、無(wú)人化程度很高的工廠，總裝的流水線上還是有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的工人在打螺絲。

就像呂宏志說(shuō)的，打螺絲已經(jīng)成為美的工廠改造的一個(gè)“執(zhí)念”。他從2024年開(kāi)始接手管理美的洗衣機(jī)荊州工廠——這是美的最新一代的5G全連接工廠，引入了最先進(jìn)的智慧物流系統(tǒng)和自動(dòng)化生產(chǎn)線，很多工種都交給了工業(yè)機(jī)器人代勞，理論上來(lái)說(shuō)，庫(kù)卡的機(jī)械臂可以打螺絲，但是遇到混流生產(chǎn)，實(shí)際效果并不理想。

庫(kù)卡icco正在給洗衣機(jī)打螺絲。

2025年，最新研發(fā)下線的庫(kù)卡icco協(xié)作機(jī)器人被派到荊州工廠，最初希望它完成的任務(wù)就是——連續(xù)給不同型號(hào)的洗衣機(jī)打螺絲。這個(gè)看似簡(jiǎn)單的人工操作對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)，是一個(gè)高級(jí)別的挑戰(zhàn)——用專業(yè)的話來(lái)講就是“多模態(tài)解決方案”——“首先尋孔靠視覺(jué)，甚至遇到特別小的孔洞，就是靠觸覺(jué)或者力反饋；打孔的松緊力度，靠的也是力反饋……”美的集團(tuán)AI研究院院長(zhǎng)徐翼對(duì)《中國(guó)企業(yè)家》說(shuō)，“這幾項(xiàng)能力需要一起提升，技術(shù)要求很高?！?/p>

徐翼在2025年2月加入美的，之前負(fù)責(zé)亞馬遜的人工智能項(xiàng)目，在他看來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)巨頭的優(yōu)勢(shì)在于通用大模型的研發(fā)，而像美的一樣的企業(yè)在制造端和商品端擁有豐富的場(chǎng)景，這正是AI應(yīng)用、自我進(jìn)化最好的訓(xùn)練場(chǎng)。

幾乎和icco同期進(jìn)入工廠上班的人形機(jī)器人“美羅1號(hào)”，更“空降”成為“車間主任”：可以在工廠做安全巡檢、設(shè)備巡檢——給需要的機(jī)器加潤(rùn)滑油；品質(zhì)的首檢工作也可以交給它——把剛生產(chǎn)出來(lái)的產(chǎn)品搬到智能首檢臺(tái)，數(shù)據(jù)合格，機(jī)器就繼續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，反之則報(bào)警提示；在一些簡(jiǎn)單的狀況下，它甚至可以自行“思考”，對(duì)機(jī)器直接進(jìn)行微調(diào)。

“之前的智能工廠是被動(dòng)的，需要人去調(diào)取數(shù)據(jù)，做出決策；現(xiàn)在AI賦能之后，相當(dāng)于有了‘大腦’，把不同的智能體連接在了一起，從局部智能化到了全局智能化。”呂宏志說(shuō)。他們對(duì)未來(lái)工廠的想象，有個(gè)很簡(jiǎn)單的畫(huà)面：以前工廠管理是應(yīng)到N人，實(shí)到N人；未來(lái)的工廠就是應(yīng)到N人，實(shí)到一個(gè)機(jī)器人?！斑@還只是一個(gè)工廠內(nèi)的連接，未來(lái)美的幾十家工廠，50多年的制造經(jīng)驗(yàn)都連接起來(lái)，會(huì)是怎樣的一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)力？”

革自己的命

套用一句已經(jīng)被現(xiàn)實(shí)驗(yàn)證的口號(hào)：所有的傳統(tǒng)行業(yè)，都可以通過(guò)數(shù)字化重做一遍——AI時(shí)代也將如此。

拿工廠里的質(zhì)檢環(huán)節(jié)來(lái)說(shuō)，以前需要質(zhì)檢員對(duì)照原始設(shè)計(jì)圖進(jìn)行人工判斷，每次需要半個(gè)小時(shí)到一個(gè)小時(shí)，不僅枯燥乏味、耗時(shí)費(fèi)力，遇到不熟練的“新手”，出錯(cuò)的概率也會(huì)很高；現(xiàn)在，荊州工廠把這部分工作交給了AI眼鏡，經(jīng)過(guò)一個(gè)流程：拍照—讀取—調(diào)出生產(chǎn)訂單—對(duì)照設(shè)計(jì)圖紙和生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，以及歷史數(shù)據(jù)庫(kù)中的易錯(cuò)點(diǎn)——判斷是否合格，看起來(lái)過(guò)程并沒(méi)有簡(jiǎn)化，甚至數(shù)據(jù)對(duì)比有所增加，但時(shí)間縮短到了幾秒鐘，正確率達(dá)到100%。

AI賦能的效果似乎不言自明，但對(duì)于一家企業(yè)來(lái)說(shuō)，從AI技術(shù)到AI應(yīng)用，中間隔著一道無(wú)形但堅(jiān)固的厚墻。一位企業(yè)家就對(duì)《中國(guó)企業(yè)家》提到，雖然AI、大模型的研發(fā)已經(jīng)有了很大突破，但應(yīng)用落地的速度很慢，這不僅是因?yàn)榧夹g(shù)能力的問(wèn)題，還涉及組織結(jié)構(gòu)的矛盾。比如，絕大部分的公司CEO都希望推動(dòng)AI應(yīng)用，但到中層就不一定會(huì)真正落實(shí)，“他們會(huì)琢磨AI到底會(huì)不會(huì)最終把自己的位置替代了”。

呂宏志也有過(guò)這樣的擔(dān)心，“原來(lái)數(shù)字化系統(tǒng)是輔助我們工作的，但引入AI智能體、推動(dòng)工廠自主決策之后，我們可能就要退居幕后?！彼麄?cè)趦?nèi)部討論的時(shí)候曾半開(kāi)玩笑地提到，打造這樣一個(gè)工廠，實(shí)際上是要革自己的命，把原有的崗位定義全部推翻。但他們也明白，“未來(lái)趨勢(shì)就是這樣，既然如此，還不如變被動(dòng)為主動(dòng)，如果干好了，或許還能在中國(guó)制造的變革畫(huà)布上留下一筆?！?/p>

趨勢(shì)是無(wú)法阻擋的，那些試圖以領(lǐng)先者的地位對(duì)抗趨勢(shì)的企業(yè)，無(wú)一例外地成為時(shí)代的棄卒，曾經(jīng)顯赫的柯達(dá)如此，諾基亞也是同樣。

歷史專業(yè)出身的方洪波對(duì)這些“前車之鑒”并不陌生，他常提醒內(nèi)部“以自我革命的決心迎接挑戰(zhàn)”，也不忘在各種會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，“數(shù)字化、智能化是未來(lái)方向”。

人形機(jī)器人加入之后，荊州工廠開(kāi)始有了“大腦”。

過(guò)去，美的啟動(dòng)了多輪數(shù)字化轉(zhuǎn)型，最艱難的一次發(fā)生在2012年，內(nèi)部把這次變革命名為“632項(xiàng)目”，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是將當(dāng)時(shí)擁有10個(gè)事業(yè)部、十套系統(tǒng)的美的融合為“一個(gè)美的、一個(gè)體系、一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)”，這個(gè)前所未有的大工程，也成為美的后續(xù)增長(zhǎng)的加速器。

“首先一把手要重視，而且是真的重視，真的投入?！泵赖募瘓F(tuán)IT總監(jiān)周曉玲對(duì)《中國(guó)企業(yè)家》說(shuō)，這一點(diǎn)是數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠成功的先決條件。根據(jù)美的集團(tuán)提供的數(shù)字，過(guò)去十余年，美的在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的投入超過(guò)200億元。

AI技術(shù)引發(fā)的新變化，也將把美的變革帶入一個(gè)新階段。

最初還只是試水。早在2023年，ChatGPT剛剛面世不久，美的就在內(nèi)部推出AI助手，輔助員工進(jìn)行文案、制圖、培訓(xùn)等方面的工作，這在一定程度上也拉通了各個(gè)部門對(duì)AI應(yīng)用的共識(shí)；差不多一年之后，AIGC（生成式人工智能）上升為美的集團(tuán)戰(zhàn)略，成立了長(zhǎng)期改革項(xiàng)目組——集團(tuán)數(shù)字化部門、幾大事業(yè)部的制造部門、中央研究院、AI研究院、庫(kù)卡公司等幾大板塊的負(fù)責(zé)人都被拉了進(jìn)來(lái)。

一把手發(fā)話了，項(xiàng)目組也成立了，但項(xiàng)目卻可能遲遲落不下去——很多來(lái)美的“取經(jīng)”的公司CEO都提出這樣的困惑。周曉玲知道其中的痛點(diǎn)所在，因?yàn)檫@也是美的曾走過(guò)的彎路。她2006年加入美的，歷經(jīng)公司大大小小的各種數(shù)字化變革，但在“632”之前，數(shù)字化部門牽頭推進(jìn)的很多項(xiàng)目，盡管事前與業(yè)務(wù)部門溝通過(guò)需求，但做出來(lái)的結(jié)果卻得不到后者認(rèn)可，項(xiàng)目推不下去，業(yè)務(wù)部門的理由就是——“這不是我想要的”。

“很多企業(yè)把數(shù)字化做成了IT項(xiàng)目——這樣一定做不成；數(shù)字化其實(shí)是一個(gè)業(yè)務(wù)變革項(xiàng)目?！敝軙粤嵴f(shuō)，不同的定位決定了不同的組織形式，前者是IT部門牽頭，后者就應(yīng)該業(yè)務(wù)部門領(lǐng)銜，比如做供應(yīng)鏈集成項(xiàng)目，組長(zhǎng)是供應(yīng)鏈部門負(fù)責(zé)人，IT負(fù)責(zé)人只能是副組長(zhǎng)，“組織形式非常重要，‘632’就是這么做的，才有可能成功?！币舱窃谀侵?，周曉玲發(fā)現(xiàn)了一個(gè)重要的變革規(guī)律，“一定要考慮到組織里的人性，否則用再大的力氣都撬不動(dòng)。”

AIGC項(xiàng)目組也依此設(shè)立，從2024年9月開(kāi)始進(jìn)行工廠改造以來(lái)，已經(jīng)研發(fā)出了14個(gè)業(yè)務(wù)智能體，但也只是量上的積累，到了2025年5月份，人形機(jī)器人加入之后，工廠開(kāi)始有了“大腦”，按照呂宏志的說(shuō)法，工廠改造才真正迎來(lái)了破局的時(shí)刻。

從0到1

過(guò)去一段時(shí)間，荊州工廠成為美的內(nèi)部，甚至外部制造企業(yè)的“打卡點(diǎn)”，也成為美的新一代工廠的參考藍(lán)本，據(jù)呂宏志透露，11月份投產(chǎn)的無(wú)錫高端工廠，就是在荊州智能體工廠1.0的基礎(chǔ)迭代而出的2.0版本；但他也直言，“并不是所有的工廠都滿足改造條件?！?/p>

AI工廠運(yùn)行離不開(kāi)海量數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)。此前，荊州工廠每日數(shù)據(jù)存儲(chǔ)已經(jīng)超過(guò)10TB的規(guī)模——通俗來(lái)講，這相當(dāng)于6666部高清電影的總量（假設(shè)1080P高清電影大小約1.5GB），借用DeepSeek的回答，“每天看一部，這些電影夠你連續(xù)看18年不重樣”；引入人形機(jī)器人之后，隨著實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)交互陡增，每日數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量已經(jīng)迅速飆升到了30TB；另外，要打造AI工廠，首先要完成最基本的精益化生產(chǎn)和現(xiàn)場(chǎng)管理的改造，舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子，如果物流搬運(yùn)區(qū)還是人來(lái)人往，機(jī)器人就很難派上用場(chǎng)。

如果說(shuō)，這是一些自動(dòng)化基礎(chǔ)薄弱的工廠AI化，所要邁過(guò)的門檻，那么智能化進(jìn)展更快的工廠則有可能遇到另一個(gè)“先發(fā)”障礙。

美的洗衣機(jī)荊州工廠是美的最新一代的5G全連接工廠。

比如荊州工廠，當(dāng)時(shí)建造的時(shí)候力求“最先進(jìn)”的裝備，引入的都是最新的云物流、懸掛鏈、無(wú)人叉車，找的也是各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)最前沿的供應(yīng)商。過(guò)去，各個(gè)場(chǎng)景自成一派，倒也沒(méi)什么問(wèn)題；但如今工廠“大腦”啟用之后，弊端也隨之顯現(xiàn)，由于各個(gè)供應(yīng)商的協(xié)議規(guī)則不一樣，不同機(jī)器之間連而不通；這就好比一整隊(duì)的精兵強(qiáng)將，但是來(lái)自五湖四海，語(yǔ)言不通，無(wú)法協(xié)同作戰(zhàn)。

“之前沒(méi)想到還會(huì)有一個(gè)‘大腦’，現(xiàn)在我們慢慢打通這些智能體間的壁壘，過(guò)程還是挺痛苦的?！眳魏曛菊f(shuō)，但同樣在這個(gè)過(guò)程中，庫(kù)卡機(jī)器人也摸索出了一套新的智慧化物流解決方案，形成了新的協(xié)議規(guī)則。如今，荊州工廠的物流車不僅限于在固定的路線按程序搬運(yùn)，還可以識(shí)別周圍環(huán)境情況，并隨時(shí)上報(bào)給系統(tǒng)，成為工廠管理的一個(gè)信息觸角。

同樣的，荊州工廠的改造效果也隨著各個(gè)智能體間連接的加強(qiáng)而逐步顯現(xiàn)。

效率改善是最直接的，按照測(cè)算，荊州工廠核心場(chǎng)景效率提升達(dá)到了80%；另外一個(gè)重要的應(yīng)用場(chǎng)景是對(duì)異常情況的處理：經(jīng)過(guò)十幾年自動(dòng)化、智能化的改造，美的工廠的生產(chǎn)效率不斷刷新，現(xiàn)在一臺(tái)洗衣機(jī)的生產(chǎn)流程已經(jīng)壓縮到了10s，甚至更短——這是正常狀態(tài)，一旦出現(xiàn)問(wèn)題就會(huì)帶來(lái)生產(chǎn)停頓，要等專家檢查后才能重啟，而整合了專家系統(tǒng)的AI卻可以在幾秒之內(nèi)完成異常診斷，保證生產(chǎn)的穩(wěn)定性；更進(jìn)一步，當(dāng)這樣的數(shù)據(jù)整合量越來(lái)越大、整合度越來(lái)越高的時(shí)候，就能形成更快、更優(yōu)的決策。

事實(shí)上，一些超出項(xiàng)目組預(yù)期的跡象正在出現(xiàn)，比如，之前處理線下問(wèn)題，工廠會(huì)按照傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)流程——“七步法”來(lái)進(jìn)行，最初他們把這七步導(dǎo)入AI，但逐漸地，AI將七步并作了一步，一下子就生成了最終處理方案。用呂宏志的話來(lái)說(shuō)，“已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了從0到1的突破，現(xiàn)在的機(jī)器不僅是執(zhí)行者，更是進(jìn)化者。”

某些方面來(lái)看，當(dāng)初他所“擔(dān)心”的事情正在慢慢成為現(xiàn)實(shí)，原本屬于專業(yè)人員的一些重要工作，比如生產(chǎn)計(jì)劃，現(xiàn)在已經(jīng)部分被計(jì)劃智能體取代，比如計(jì)劃專員要花上幾個(gè)鐘頭來(lái)做的事情，機(jī)器幾秒鐘就給出了答案；不過(guò)目前，這些機(jī)器所依賴的數(shù)據(jù)更多還是基于人工經(jīng)驗(yàn)，最后的結(jié)果也要再經(jīng)過(guò)人工審核。但或許只是時(shí)間問(wèn)題，《失控》里早就提過(guò)，人工智能的涌現(xiàn)是一種躍進(jìn)，“在這里，2+2并不等于4，甚至不可能意外地等于5。在涌現(xiàn)的邏輯里，2+2=蘋果”。

不過(guò)，在人工智能專家徐翼看來(lái)，目前工廠的AI進(jìn)化才剛剛開(kāi)了個(gè)頭，未來(lái)至少有三方面的難關(guān)要跨越：

第一是單點(diǎn)專業(yè)度，比如移動(dòng)能力雖然解決了，但性能表現(xiàn)還不夠，“技術(shù)突破也有二八規(guī)則：前80%相對(duì)容易，后20%才是更難的。”第二是泛化性，也就是技術(shù)的可復(fù)制性和普遍性；第三是速度。在徐翼看來(lái)，未來(lái)要實(shí)現(xiàn)機(jī)器的自主進(jìn)化，最重要的就是各個(gè)專業(yè)維度足夠的數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，比如工人打螺絲，之前沒(méi)有攝像頭把這個(gè)行為軌跡記錄沉淀下來(lái)，類似的數(shù)據(jù)缺失也是工廠AI化的一個(gè)重要挑戰(zhàn)。

“從AI應(yīng)用方面，美的已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，也可以說(shuō)是無(wú)人區(qū)了，下一步的探索工作會(huì)更難?！毙煲碚f(shuō)，在他看來(lái)，荊州項(xiàng)目的重要性也正在于此，“這樣才可以在場(chǎng)景中建立技術(shù)反饋鏈路，反復(fù)學(xué)習(xí)、不斷迭代，才能形成技術(shù)突破?！?/p>

商業(yè)化野心

面向未來(lái)的AI競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)拉開(kāi)序幕。在這場(chǎng)集聚了大量資本、人才的軍備競(jìng)賽中，互聯(lián)網(wǎng)巨頭已經(jīng)一馬當(dāng)先，像美的這樣的傳統(tǒng)企業(yè)，又該如何參與其中？

“互聯(lián)網(wǎng)頭部公司主要是做通用能力方面的建設(shè)，美的優(yōu)勢(shì)在于場(chǎng)景足夠豐富，所以我們更適合做垂直模型，投入可控，價(jià)值產(chǎn)出也會(huì)更明顯?！敝軙粤嵴f(shuō)，這也是美的AIGC戰(zhàn)略之初就明確的一點(diǎn)，不僅要工具化，也要真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、規(guī)模化、市場(chǎng)化。

但另一個(gè)問(wèn)題緊接著來(lái)了，美的是一家多場(chǎng)景、價(jià)值鏈很長(zhǎng)的企業(yè)，那么優(yōu)先在哪個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行AI化？徐翼坦言這也是一個(gè)充滿壓力的決策，“行業(yè)變化這么快，如何在正確的地方投入正確的資源？否則不僅效果有限，更錯(cuò)過(guò)了其他機(jī)會(huì)?！?/p>

現(xiàn)在，這些物流車可以識(shí)別周圍環(huán)境情況，并隨時(shí)上報(bào)系統(tǒng)。

最終他們選擇了工廠的制造場(chǎng)景，原因之一是制造屬于美的獨(dú)有優(yōu)勢(shì)，市場(chǎng)上早已出現(xiàn)了通用大模型，但還沒(méi)有生產(chǎn)制造大模型，這是一個(gè)好機(jī)會(huì)；第二，工廠場(chǎng)景多樣，而且相對(duì)家庭場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)更為結(jié)構(gòu)化，這樣既滿足了技術(shù)迭代的需求，也更具迭代條件；第三，很重要的一點(diǎn)，工廠技術(shù)具有一定的通用性，相對(duì)成熟之后可以溢出到其他領(lǐng)域，比如現(xiàn)在，美的就把工廠改造過(guò)程中迭代而成的AI技術(shù)應(yīng)用到了樓宇科技上，給樓宇創(chuàng)建一個(gè)智慧“大腦”。換言之，在所有場(chǎng)景中，美的選擇了一個(gè)資源稟賦更強(qiáng)、進(jìn)化環(huán)境更優(yōu)、撬動(dòng)效力更大的。

波士頓咨詢公司（BCG）董事總經(jīng)理、全球資深合伙人David Martin曾分享過(guò)一個(gè)研究，他們對(duì)上千家企業(yè)展開(kāi)調(diào)研，發(fā)現(xiàn)只有5%的企業(yè)從生成式AI的投資中獲益，70%則沒(méi)有看到收益。失敗案例呈現(xiàn)出幾個(gè)共性特點(diǎn)：首先，未能集中力量辦大事；其次，很多企業(yè)在投資時(shí)僅僅是在投資“AI技術(shù)”本身，并沒(méi)有制定明確的盈利目標(biāo)和計(jì)劃；第三，企業(yè)在選擇AI應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)，沒(méi)有與現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施配套，兩者沒(méi)有整合；最后，企業(yè)必須儲(chǔ)備人才來(lái)幫助他們大規(guī)模地應(yīng)用生成式AI。

從目前來(lái)看，美的似乎避開(kāi)了這些“陷阱”。周曉玲透露，美的旗下的數(shù)字化業(yè)務(wù)平臺(tái)美云智數(shù)已經(jīng)接到了一些智能體的需求訂單。“AIGC這部分真正商業(yè)化，還是會(huì)有很長(zhǎng)的路要走，很多技術(shù)要攻克，但現(xiàn)在至少能看到，商業(yè)化已經(jīng)邁出了一小步?！?/p>

這或許也能成為美的B端業(yè)務(wù)的一個(gè)新增量。在家電消費(fèi)市場(chǎng)更多趨于存量競(jìng)爭(zhēng)的情況下，美的一直在加強(qiáng)第二曲線to B業(yè)務(wù)的投入。2024年，美的B端業(yè)務(wù)收入首次突破千億元，2025年前三季度，這部分業(yè)務(wù)同比增長(zhǎng)18%，已經(jīng)有三個(gè)板塊收入達(dá)到300億元上下，與此同時(shí)，美的對(duì)B端業(yè)務(wù)的分拆上市也在逐步推進(jìn)中，而早在2022年，“數(shù)字美的2025戰(zhàn)略”中就提到，未來(lái)數(shù)字創(chuàng)新業(yè)務(wù)中將孵化1~2家上市公司。

如今，這個(gè)目標(biāo)尚未達(dá)成，AI的加持或許會(huì)打開(kāi)一個(gè)新的局面。徐翼介紹，未來(lái)AI研究的方向，一個(gè)是工廠技術(shù)的繼續(xù)迭代，另一個(gè)會(huì)發(fā)力家庭端，新產(chǎn)品不僅面向場(chǎng)景創(chuàng)新，更會(huì)進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新。他甚至不無(wú)自信地說(shuō)，“美的擁有大量的數(shù)據(jù)，如果能利用好，在AI時(shí)代，一定能跟互聯(lián)網(wǎng)公司有得一拼。”