这两天，特斯拉Robotaxi（无人驾驶出租车）揭开“面纱”。神奇的是，这款车没有方向盘，也没有踏板，甚至在行驶中可以不依赖高精地图。这种完全自动驾驶能力，基于特斯拉建立的大模型技术。

无人驾驶，正是“AI+制造业”融合而来的新场景之一。

今年6月，国家发改委、国家工信部等四部门印发国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版），应用层着重突出“AI赋能新型工业化”。

《深圳市加快打造人工智能先锋城市行动方案》等市级政策也指出，要推动人工智能赋能新型工业化，鼓励企业建设大模型赋能中心，打造一批具有引领性的行业大模型。

记者近日走访发现，在深圳的工业大区、智造高地宝安，AI+制造业的创新空间正进一步打开，垂直大模型在各行各业“落子不断”。

在制造业底层依托的AI技术上，宝安一批创新企业在机器视觉、深度学习等方向逐步形成领跑优势，推出面向制造领域的“ ChatGPT”。

在应用层，也有老牌制造名企以AI融入自动化设备，建立自己的大模型技术，让产线自己“跑”起来。

从技术创新到实践落地，深圳正发挥超大规模市场、雄厚供应链基础、海量数据资源、丰富应用场景的独特优势， 加快打造“AI+制造业”高地。与此同时，业内人士对深圳的政策保障、基础创新均寄予厚望。在重重的机遇与期待之下， AI正加速赋能先进制造业，成为推动新质生产力发展的“加速器”。

在个元科技（UnitX ）光学系统实验室里，一组装载有上千个灯珠的相机正在对样品进行高速拍摄，在工业视觉系统的“火眼金睛”下，短短一秒，就完成了10-12个样品的缺陷检测。

受访者供图

“一个小小的汽车变速箱齿轮，缺陷多达几十种，生锈、柱孔，或是凹坑、划痕，都逃不过系统的‘眼睛’。”个元科技COO杨振熙说。

个元科技位于宝安泰华梧桐岛，是一家初创AI机器视觉公司，团队来自斯坦福大学等全球顶尖高校以及谷歌、苹果等科企。基于机器视觉、深度学习的技术，公司向垂直大模型发力，其自研的视觉系统，可以适应缺陷的变化和不同的产品。

“工业视觉系统可对产品进行打光成像，并将图像上的缺陷标注出来，转变为芯片上的电子信号，再经由算法去识别缺陷。”杨振熙说。

受访者供图

不同于“死板”的标准设置，经过“深度学习”的AI可以自主学习缺陷，大大降低工程师和工人的工作量。“按一天8小时算，这套系统可替代两个人工，完成6天的工量，达到0漏判，0.5%以内误判。”

“目前，公司业务板块聚焦于新能源电池、汽车制造、3C电子等细分领域，在多个场景中落地。”依托专业的AI技术和业务积累，个元科技的创新产品已进入特斯拉、宁德时代等行业头部企业的供应链。

一盏台灯，除了照明，在不同亮度、色温、色调的搭配下，还可以护眼、互动甚至对话。实现这些功能，其关键部件就是安装在台灯中的电路板。

按照传统的生产路径，一块电路板从设计到打样往往需要15-60 天，而有了AI的加持后，这个时间缩短到了3-5天。

在短时间内完成复杂的电路板设计，AI如何做到？

宝安企业指数科技自研的AFH （AI for Hardware）平台向记者小露了一手样本生成能力：只需要将需求添加到对话框，几秒内，一张电路板设计图便自动生成。

受访者供图

“AFH 是以工业预训练大模型为核心的生成式 AI平台，能为电路板设计生成高质量的内容。”指数科技相关负责人介绍。

据了解，指数科技是国内唯一一家AI 技术生成硬件的电子方案设计自动化提供商，聚焦AI生成电路板的技术研发。 “想要灯具备什么功能，就用相应的专业语言给AI模型‘投喂’，模型便会在不断的'调教'中，不断强大功能，最终生成越来越精确的产品。”

一批新锐创新企业向AI领域发力的同时，宝安的多家老牌制造业名企，也借助AI，持续助推企业升级。

走进欣旺达的数智化工厂，电池正负极配料、涂布、制片等工序“暗中”运转，少数工人在生产线后，操作鼠标、键盘，发出指令，等待产品被生产出来。

欣旺达扎根深圳宝安27年，是锂离子电池领域的领军企业。近年来，依托自研的智能产线，欣旺达生产效率和产品质量双双跃升。

“以前是几十个工人一起作业，AI技术嵌入到生产设备后，只需两位技术人员就能全部搞定。”欣旺达电池制造工程部高级经理吴俊钦表示。“公司基于多模态数据开展设备预测性维护，已应用到全国50多个车间、1000多个线体。”

智能产线设计之外，AI 生成内容能力在自动排程上也有很大的潜力：一张张产品订单涌入系统，与存货数据交汇后，一键完成“排队”。“不到4分钟就能完成一块手机锂电池的生产，24小时内就能装车向外发运。”

宝安制造业企业众多，数智化转型需求高，AI技术则是他们从“制造”到“智造”的关键变量。未来，AI技术不仅将在现代制造业中发挥关键作用，还将与传统工业相结合，推动产业升级。

例如，在汽车制造业中，智能座舱、智能驾驶是大模型“上车”的重要应用场景。业内人士分析，在大算力、大数据的支撑下，用海量数据去训练系统，智能驾驶端到端模型或将成就一位“超级AI司机”，“人车交互”将更自由灵活。

而不久的将来，这样“聪明”的车有望在宝安落地。去年5月，深圳法雷奥将智能制造中心落在宝安，布局了涉及舒适及驾驶辅助系统事业部旗下的众多产品线，现正积极申报“灯塔工厂”（代表着全球智能制造的最高水平）。

法雷奥是世界领先的汽车零部件供应商，在近日举行的2024 年巴黎车展上，该企业在智驾智舱领域的创新应用“Valeo Racer”亮相，通过连接车载无线网络的手机/平板电脑，乘客可“一键”享受沉浸式的扩展现实(XR)游戏体验。

此外，宝安还集聚着航盛电子、镭神智能等多家智能网联汽车领域的领先企业，未来将进一步推动“AI+智能驾驶”应用落地。

宝安的“AI+制造业”为何能呈现较大活力？业内人士总结出两大原因：

——高质量工业数据让 AI 释放生产力。

宝安作为深圳的工业大区，遍布着5万多家制造业企业，丰富的应用场景为AI技术的快速落地注入新动能。“只有大量且高品质的工业数据才能训练出可靠的工业模型，可基于当地沉淀的海量真实行业数据，构建一批工业知识库和数据集。”业内人士表示。

——全球闻名的硬件供应链中心让AI加速落地。

宝安及深圳作为全球闻名的硬件解散地，其雄厚的工业基础和完善的产业链条，可以更低的成本、更快的速度去迭代和制造产品。“我们离供应链的工厂很近，一般响应周期在1个月以内。”个元科技相关负责人说，“公司扩大了硬件团队，接下来还将基于深度学习大模型研发机械臂方向的产品。”

同时，相关人士表示，AI要大面积应用到工业领域，依然面临着模型、数据、算力等方面的挑战。

要训练出适配更多工业场景的深度学习模型，算力、算法的瓶颈有待突破。“尽管深圳在应用层面表现活跃，但在核心算法的研发上，与国际顶尖水平仍存在一定差距。 ”

业内人士指出，深圳、宝安已形成一定的AI人才集群，但在软件研发领域，尤其是前沿的深度学习模型的研发及产品化，仍相对欠缺。“老牌的科企长期驻扎在北京、上海，导致相应的人才一直在北京、上海流转。”

业内人士看来，一方面，需要政府给产业积极正向、开放包容的政策环境，充分发挥中国丰富场景优势加速落地；另一方面，政府要鼓励企业自主创新，尽快在关键技术上实现自主可控。

解决行业“痛点”正是宝安的发力方向。未来，宝安区将以“应用场景”为引领、以“AI赋能新型工业化”为核心抓手，联动前海先进资源，夯实算力、数据、算法等要素基础支撑，加速AI赋能千行百业应用示范工程，力争打造人工智能应用创新集聚区。

撰文：罗维维

海报：文海燕

摄影：何俊（除标注外）

策划/统筹：崔洁

【作者】 何俊

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端