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邢台万能胶生产厂家 倪军：智能制造，未来可期
2026年初，AI Agent的出现将人工智能的应用场景进到新度，人工智能不仅可以完成对话、问答等简单任务邢台万能胶生产厂家，还可以自主执行些复杂的任务。与此同时，我国具身智能产业也迎来新的突破，不少汽车生产车间已经引入了人形机器人“员工”。
今年3月发布的“十五五”规划《纲要》提出，要“入实施‘人工智能+’行动，动科技创新和产业创新度融，加快形成新质生产力”、“坚持智能化、绿化、融化向，加快建设制造强国、质量强国”。
在我国制造业中，人工智能的应用是否已经开始创造价值？企业能否率先实现真正的智能驾驶？绿能源加人工智能，将如何赋能制造？《2026下半年经济展望》，对话上海交通大学溥渊未来技术学院院长、宁德时代席制造官倪军。
财经：近年来，人工智能快速渗透各产业，在智能制造域，有多少企业已经将AI嵌入生产底座？从AI应用到价值创造，中间的落差又有多大？
倪军：先从我的个人经历，回顾下AI的发展进程。在1983年，我去到美国留学，1984年我接手了个研究生课题，是美国通用汽车的个项目。当时他们有个非常有经验的工程师要退休了，他的名字叫查理，美国通用汽车希望能把查理作为个工程师的经验和知识，能够用计机把它传承下来，希望能做成个“数字工程师”。但是那时候的计能力，包括数据的获取式都非常困难，我们当时也用经网络，但是很简单的三层经网络，节点也比较少，但在当时已经是个“人工智能”的小峰。
但是后来就有落差了，因为大对它充满期待，但是如何能把查理的知识获取下来？如何通过些传感器的信号去预测行为？如何像查理样去思考？其实这里面有很多挑战。
慢慢到2000年前后，又有波人工智能浪潮，三波“浪潮”，但这次人工智能真的来了，现在各企业CEO其实都很慌，不知道这波新的 AI来了以后，对企业和行业，甚至对整个产业，会造成怎样的冲击？他们如何拥抱AI？
我个人认为，AI在数字媒体域，在数据比较多的环境下，它能够迭代得非常快，落地应用的速度也非常快，但是在工业界，其实没那么乐观。先，工业界的数据量非常有限，我们每个行业、每企业都不愿意把自己的数据分享出去，我们的核心工艺、核心的Know-how（隐知识）、核心的参数，不可能在公开网上能够训练到的，这就形成了非常多孤立的数据岛，每企业的内部也有不同的部门、各个环节所产生的数据，甚至同条产线上不同设备产生的数据，可能都不定能通。在这种情况下，工业界的 AI应用就还是比较有限。
我把 AI在工业界的应用分成四，和自动驾驶样，L1，L2二，L3三、L4四。L1，现在很多企业已经在做了，就是进行简单的问答、知识的寻找，还局限于信息搜索，这在各行业都比较普遍地应用了。
二就需要进行数据分析和数据处理。如何把这些孤立的数据岛屿的信息通？通过开发些Agent（智能体），把数据拿来做些相关分析，做些模型的建立、预测未来。这是二个，不少企业也已经在做了。
进入三层的企业就越来越少了，三不仅是能够分析张图表，看看数据曲线和数据比例，三需要做到的是能够荐决策案。比如在产品制造的过程中，参数应该如何调整？是应该把它调点，还是降下来点？这种决策就是三，对这个模型的可靠、准确、及时都提出了非常的要求。现在很多自动驾驶公司说自己是L2.9，他不说L3，因为真正达到L3还是非常难的。
再的L4是我们真正希望看到的。目前的AI模型都还是让法来模拟人的完整业务流程，把人做的事，让机器做得快。但我希望看到的L4，是能够实现Go Beyond Human Capital（越人类的认知边界），能够提出创造的、新的想法，不只是针对个局部的生产工艺的优化，而是能做全局的优化。
财经 ：为什么机器能够越人类的智慧？
倪军：人类有自身的局限，般人类很难想象过三维以上的空间，参数变量旦变多了，我们就很难从变量里找到它的因果关系或者未来趋势。另外，人类对数据的记忆回溯没有机器快，机器的回溯很快，所以机器有很多先天的优势，我希望它能过人类的能力边界，但是这个现在没有人在做，整体技术发展还没到。
现在基本上只要是个企业，有这个意识的都已经自下而上的在做，比如个员工把经常做的、重复的工作，写成个“.skill”或者个小的Agent智能体，来提升工作率。
些企业已经开始走到二，就是有个整体的架构，有些自上而下的、系统化的规划，比如做 AI的目的是什么？想达到什么样的果？包括把整个业务流都写出来，然后让它可以自动执行。
但真正达到三邢台万能胶生产厂家，现在的挑战还有很多。个是工业界对模型的可解释和它的可信度、及时要求其，假设我在个核电发电站机组，用个AI来管理，AI荐把阀门的调节调小点，你敢不敢采用？这种决策面临着非常重大的后果。在制造业里，很多都是这样的场景，像炼钢炉，锅铁水在里面，你如何处理？参数调得不好，锅铁水可能就废掉了。所以这里面的决策点就很难实现，这就是L3模型的验证，它对透明度、可视度、准确度和及时的要求。
走到L4四，就像智能驾驶车企，现在还没有哪个车企说能够实现在全气候、全路径、全域、全温度下都可以自动驾驶。但这个也是我们大奋斗的个目标。虽然我们现在只有L2.9不到L3，但很多企业已经认为自己肯定能够达到L4。
但真正的率提升和价值创造，我认为定要走到L3才能真正实现。因为人的决策还是凭经验，这个经验还是比较有限。
财经：我们看到越来越多的人形机器人被应用到工厂中，您怎么看这个趋势？又如何评估它的现实价值？
倪军：人形机器人现在非常火，大都期待着它走进工厂，但目前其实还是在探索阶段。虽然整个行业发展非常迅猛，尤其是的人形机器人，参加马拉松赛跑、春晚表演、武术斗等等，但真正走进工厂，要干活、要率、要准确度，其实人还是有对优势的。比如我们抓个东西很简单，但让人形机器人去抓，他们需要大量的数据来训练。据说现在国内有五十几个城市都建立了自己的具身智能机器人数据采集工厂，雇些人戴上传感器来做动作，然后机器再学，这样去教它们，这是个非常庞大的工程，即使这样，数据还远远不够，和互联网的这种大模型相比，数据规模不是个量的。
有些技术手段通过C2R (Coarse-to-Real)技术，从个模型模拟产生数据，把人教的数据和模拟计机模型产生的数据，仿真数据和真实数据融在起，训练这个大模型。但即使这样，它的机器人的泛化能力，也就是我在这个场景安装螺丝钉，换个场景要撕胶带的这种举反三的能力，我们叫泛化能力，还是具有挑战。
其实我认为在工厂这个场景，不定要让机器人走起来，因为个人形机器人光站着就在消耗能量，让它走起来续航能力短，让他干活续航能力再折，也不能让人形机器人都拖个电线、电缆，这也不现实。这背后有非常多的技术需要突破。我认为短期内，底座可以就用非常稳健的轮式底盘，上面有双臂或多臂，有视觉，可以做些上下料这种简单的工位，已经很多工厂里都在尝试，但是它的率目前还是比不上人。
财经：“十五五”时期，新质生产力是动经济增长的重要引擎和抓手。在智能制造和能源转型这两个域，您是否已经看到以人工智能为代表的新技术，对于经济增长的支撑作用？
倪军：是的，作为个学者，我调研过非常多的产业，我看到大都在拥抱智能制造和能源转型，比如新能源汽车、电池、储能等等，虽然拥抱的程度各有不同，我们也已经看到这两个域的企业近几年的迅猛发展，也在舞台上形成了有竞争力的态势。
财经：展望未来，是否还能继续依托我们在能源和制造的体系优势，继续保持或者进步扩大我们的竞争优势？
倪军：改革开放四十年以来，制造业已经形成了非常显著的优势，包括工业化能力和供应体系，pvc管道管件胶非常强大，还有我们在基础设施、交通、能源各面的优势，综起来造就了我国制造业特的优势。现在，在AI革命上，也占据了世界上比较先的地位。同时，还有人才优势，每年培养七八百万工程理工类的毕业生，这是个非常大的基数。所以，企业具备了非常好的机会。因为未来，我认为产业的发展就是智能化和绿碳化两个向，恰恰在这两个向都具备了非常显著的优势。所以，所有企业要发展、要生存，就须拥抱智能、碳，这两个大的趋势。
财经：近些年，全球多数国和地区都已经意识到制造业的重要，些国在大力行制造业回流，会利用税收等优惠政策来吸引制造业企业的进入，各国可以说使出了浑身解数去吸引制造业。您怎么看，未来制造业的竞争优势在哪里，我们何以制胜？
倪军：制造业不是个短期内能快速改变或者回流的产业。先，原来的工业基础就不错，再加上改革开放以后，把世界上的技术和各种生产管理的式都慢慢吸引到，当时以市场换技术这个思路还是非常有成的，经过过去近三、四十年的发展，把我国制造业整体能力都提上来了，比如汽车产业，在改革开放之初，路上跑的全是外国的汽车，但是近十年，突然有很多国产新势力出来造车，如何能实现？因为这个能力的建立是经过漫长的积累，供应链各个部件都慢慢到。
其实全球要争取制造业回流也好，其他的举措也好，都是在争取外国直接投资（Foriegn Direct Investment），它带来的不仅是资本，它还带来新的技术、管理、供应体系和整个生态。通过外国直接投资FDI，就把当地的产业能力慢慢提起来。
所以汽车行业，经过了三十多年外国直接投资的进入，把全世界好的供应链都建在了，这时候国内的造车新势力们就可以自己造车，因为我们自己有底盘的供应、有车身的供应、有自己的电池企业，所以我们的产品迭代周期就非常快了。任何事情只要迭代的速度能加快，竞争力就能不断地提升。包括AI技术，谁能快速地在某个行业、某个域进行迭代、完成闭环，进步就会非常快。
“速度”是个关键变量，另外个“创新”，哪个国、哪个行业、哪个企业，能够不断地引创新，就可以立于不败之地。
财经：当前，很多工厂的人类员工数量已经减少了，展望未来，这个趋势还会演烈吗？将来人和机器人的互动关系是怎样的？
倪军：从历史来看，任何次工业革命的到来，都会对现有产业、社会和经济体系带来次冲击，这个冲击会取代些旧的产能和能力，同时也会创造出非常多的新的机会，很多新的产业会应时而出。比如过去工厂里很多手工操作的岗位已经被机器人替代了，因为人的手工操作的致法达到精的质量要求，这种情况须要用机器来替代。
这次工业革命也是同样的，这波AI来了之后，同样有些人法地做判断，尤其是在复杂的制造体系和工业体系里，中控室里有非常多仪表盘和显示器，非常多的参数，人很难把控，这个时候AI可以承担这种复杂的、对人力要求负荷比较重的这种工作，把人从中解放出来，人就可以考虑做多的有创造的工作了。所以短期会对就业有波的冲击，但随之而来可能会有多新的机遇。
财经：就像您前面说的，企业比较普遍地已经进入了L1和L2这两个阶段，被寄予厚望的是后面的L3阶段和L4越人类认知水平的阶段，到那个时候，我们如何定义人类的人才？您也是大学的教授，在您看来，如何能够培养未来的人才？
倪军：上海交大在五年前创建了上海交大溥渊未来技术学院，我们也面临着同样的问题，在内部也做了多轮的讨论和变革，就是未来当AI变成这么强大了，我们如何定义未来的人才？他应该具备什么样的知识结构来驾驭AI？而且我们不仅是定义什么是未来人才，还要重新挑战如何教这种人才？这个学生在这种新的环境下如何学？重要的是，我们如何评价个学生，他到底是不是我们未来的格的未来人才？未来十年或十五年，当新兴技术、新兴产业和新型岗位不断涌现，我希望我们的学生能够引未来，不只是适应未来，我们要引未来。
在这种情况下，我们对人才能力有个综的画像：我们不看考分、绩点，不因为考试考得好，就代表你能够成为非常优秀的人才，我们要看他的综能力。
，我们看他的系统思维能力Critical Thinking，这个能力是非常稀缺的，同样是驾驭智能体，不同的是你如何思考。因为你才是Master（主体），智能体只是你的Slave（仆从），是工具。
比如当你遇到个问题，如何把这个问题剖析分解成可解的、简单的问题，然后驾驭智能体去帮你完成任务，其实系统思维非常重要。
二，创新的意识。人不是天生就能创新的，需要在平时培养他的兴趣好、他的好奇心、他的探索能力，以及很重要的提问题的能力。因为提问的背后其实有系统的思考，般遇到1个问题，如果能够系统地提问，问得好的话，大概问3个4个问题，几乎答案的半都能被问出来了，所以提问题的能力是非常重要的。其实我们不缺乏解问题的人，我们缺的是能够识别问题、能够洞察问题、能够提出价值的问题的人，提出这些问题以后，怎么解题，其实有很多式，包括AI可以去完成。
三，未来都是多学科融的，不是单学科。不再像过去学了机械，未来辈子只能走机械这条路，未来的突破点，往往是在交叉域，需要几个人的业的协同才能解个问题，因为简单的问题都已经解决完了，真正的机会都在那种比较难突破的地，未来要引世界的话，肯定要追求这种新的突破点。
本期节目
编 官悦
制片人 尹淑荣 举报 文章作者
官悦
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