北京
2025年11月，南极熊获悉，PIX Moving湖州数字制造工厂于10月28号正式投产运营。作为PIX在中国的首个量产基地，湖州工厂是继贵阳中试工厂、日本茅崎机器人工厂之后，PIX全球布局的第三座智能制造工厂。湖州工厂主要承担RoboBus与Beastie等核心产品模块的量产。
与传统汽车装配厂不同，PIX湖州数字制造工厂融合了大量的以AI算法驱动的设计和制造工艺，建立了金属3D打印（WAAM-电弧增材制造）、复合材料工作站、RTM渐进成型工作站，使制造具备柔性化、实时化与自学习能力。工作站通过智能化的PAM算法平台与先进的数字制造系统协同，使零部件数量减少70%、模具成本降低90%，在无人驾驶汽车制造领域迈出了从概念验证到规模化量产的关键一步。
数字制造工厂：融合AI算法与3D打印的智能产线
PIX Moving成立于2017年，是全球城市机器人开创者。公司自研的PAM（PIX Algorithm Modeling）AI算法平台与RTM（Real-Time Manufacturing）实时制造系统构成了完整的数字化制造工具链，使“设计—工程—制造—量产”全过程在同一生态中实现闭环。
湖州数字制造工厂正是基于“AI原生制造”理念的实体化落地。工厂内配置了多种自研算法驱动、集成化的3D打印设备，，其中WAAM金属3D打印工作站与复合材料编织工作站构成了核心生产力单元。依托自研算法，PIX能够实现复杂结构的快速设计研发、仿真验证与制造落地。，从而在极短时间内完成无人驾驶车辆的结构优化与研发迭代。
PIX向南极熊表示，该数字工厂的投产是“面向未来出行的智能制造场”，通过WAAM金属3D打印与复合材料编织打印协同制造，PIX在车体轻量化、结构一体化和成本控制方面均实现了突破性进展。这一制造体系为智能出行产品的规模化量产提供了坚实基础，也为未来城市出行的智能化发展奠定了核心制造能力。
WAAM金属3D打印：大尺寸、低成本的工业制造利器
WAAM（Wire ArcAdditive Manufacturing）是一种以金属丝为原料、以电弧为热源的定向能量沉积技术。相比传统粉末床熔融（LPBF）工艺，WAAM具有成本低、效率高、成形尺寸大的显著优势，尤其适合制造大型金属结构件与复杂骨架结构。
同时，PIX的WAAM系统不仅支持钢、不锈钢、铝合金、钛合金等多种材料，还可通过AI算法进行结构拓扑优化和打印路径自动补偿。整个制造过程从设计建模到成型加工均实现数字化闭环，大幅缩短了零部件的交付周期。
算法驱动的制造系统：从设计到制造的一体化革新
与传统CAD/CAM流程不同，PIX的PAM平台是一个由以AI算法驱动的设计-工程-制造-量产一体化平台。设计人员可在PAM中利用AI生成模型、执行力学模拟与装配优化，并通过云端协同功能实现多人协作。系统会自动评估模型的制造可行性，进行打印仿真与误差分析，再将执行文件直接传输至工作站与机器人控制端。
无人驾驶车辆的快速制造与结构创新
在PIX湖州工厂中，WAAM金属3D打印技术与复合材料编制打印已经应用于自动驾驶展车、底盘结构、车身骨架与功能模块的制造。通过PAM算法生成的轻量化结构可在保证强度的前提下最大限度减少材料使用量，同时通过算法调整实现各传感器、动力与控制系统的快速集成。
例如，在PIX自主研发的微型电动车Beastie项目中，采用WAAM打印的一体化车身骨架不仅实现了轻量化和模块化，还极大地简化了装配工序。过去需要数百个焊接部件才能完成的框架，如今通过单次打印即可获得整体结构。
通过这种数字制造方式，PIX的车辆开发周期缩短超过60%，生产模具成本下降90%，真正实现了从“设计即制造”的敏捷开发模式向“算法驱动制造”的新工业范式转变。
在南极熊看来，PIX Moving的数字制造体系通过AI建模与3D打印的结合，实现了高柔性化的生产方式，从而避免了传统供应链对模具、工装和外协加工的依赖。工厂的产线具备弹性配置能力，同一设备可根据算法指令快速切换不同产品的生产任务，实现真正意义上的分布式制造。这种模式不仅有助于提升企业的全球响应能力，也符合可持续发展的工业趋势。PIX的WAAM工艺金属利用率极高，几乎没有材料浪费；同时，数字化设计与本地化生产的结合减少了运输环节的碳排放，为低碳制造提供了现实路径。
南极熊点评
随着湖州数字制造工厂的投产，PIX Moving不仅为无人驾驶汽车产业提供了可复制的智能制造模板，更展示了AI+3D打印融合的第三代制造模式的潜力。WAAM金属3D打印与PAM算法平台的结合，使复杂产品从设计到落地的周期被极大压缩，也让工业制造真正走向智能、自适应与可持续。
未来，PIX计划继续完善全球分布式制造网络，将WAAM金属3D打印工作站与复合材料编制打印系统推广至海外工厂，实现“数字设计、全球制造”的新生态。可以预见，随着PIX制造模式的成熟，3D打印技术将在汽车产业中从试验性应用走向规模化生产，成为推动全球智能制造变革的重要力量。
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