从“老师傅经验”到“AI超级大脑”：工业智能引擎 ManuDrive破局10大工业场景 | 上海新“模”样

转载自：aims lab

中国智造的自主进化，靠的不是设备堆砌，而是决策范式的重构。

#前言#

当国外工业软件用“参数固化”锁死创新，中国制造的真正卡点，早已从硬件转向“智能决策内核”。上海交通大学人工智能与微结构实验室（aims lab）围绕数据智能与工业机理的深度耦合展开，以ai fde（前沿部署工程师）实现技术与产业的精准对接、fdr（前沿部署研究员）保障模型动态迭代的双轮驱动模式，通过“ai自控工程师”替代重复性劳动，释放人类工程师的创新潜能。其终极目标是构建ai工业智能操作系统，实现从生产流程优化到产品创新的全链条赋能，帮助企业提升生产产量、降低生产波动、提升良品率，为企业创造实实在在的经济价值，助力中国在生物、制造、高端装备等制造领域抢占全球制高点。

图1 aims-lab全栈自研的工业智能引擎manudrive的五大核心层

aims lab团队打造全栈自研的工业智能引擎 manudrive —这不是通用大模型的简单调用，而是专为复杂工业系统设计的可进化、可复用、可落地的专用ai智能操作平台，覆盖工业全链路，分为五大核心能力层：

manudrive perception（工业感知层）：通过动态数据清洗、图纸语义解析与结构感知，将杂乱工业数据转化为高质量、带物理约束的数字资产；

manudrive tuning（参数调优层）：以高维搜索+多目标优化+小样本迁移，把数月人工调参压缩至小时、甚至分钟级；

manudrive solver（决策生成层）：不止于优化，更能生成可执行方案—如管线排布逻辑、菌株代谢干预、菌群调控策略等；

manudrive edge（边缘执行层）：支持轻量模型毫秒级响应，通过“云-边协同+联邦学习”，保障实时性与数据安全；

manudrive evolution（进化闭环层）：依托ai fde-fdr 协同机制与crisp-ml落地框架，实现“现场问题→算法迭代→模块封装→跨域复用”的高速进化闭环。

manudrive平台将生物制造、材料加工、建筑设计、能源管理、污水处理、高炉模型等跨域调控规则与物理机理，拆解为数量还在陆续增加的 127 个可复用的 “智能积木”。每个模块都是一套独立算法，融合行业物理规律与数据驱动能力，像乐高一样支持灵活组合、跨域迁移，这才是我们能赋能几十个高价值工业场景，甚至更多未知需求的核心底气。

图2 aims lab全栈自研的工业智能引擎manudrive（人工智能智能积木agent体系） 的127个可复用智能模块。基于不同场景、不同功能，可实现跨领域复用。

127个ai模块，它们不是孤立的工具，而是可复用、可进化的工业智能“通用agent内核”。例如：fde（前沿部署工程师）在生物发酵项目中开发的“菌株代谢适配算法”，经模块化封装后，fdr（前沿部署研究员）在工业废水处理场景仅调整3个参数，即实现对不同降解菌群的精准调控—冷启动效率提升90%，吨水处理成本再降10%。一次开发，多域复用，让高价值ai能力低成本落地千行百业。

十大场景

十大场景深度破局

01

manudrive

人工智能生物发酵工程师

manudrive是人工智能生物发酵工程师：破解“经验黑箱”，提升生物发酵产量

核心技术：100+动态指标的非线性耦合关系构建模块，实时优化溶氧、ph、补料速率等核心参数，严格控制产品波动。

成果：提升生物发酵的生产产量、降低生产波动、缩短发酵周期、提升良品率和批次合格率，年增产值亿元。

迁移能力：同一框架快速适配疫苗细胞培养、蛋白质改造、农业环保等场景。

02

manudrive

人工智能工业建筑设计师

manudrive是人工智能工业建筑设计师：让设计即生产

核心技术：

（1）基于深度网络的图纸语义解析模块，自动提取几何约束、材料标注、工艺要求。

（2）云端协同平台支持结构-工艺-施工多角色实时批注，版本冲突自动检测。

成果：建筑类设计（如造船、房屋、搭台、桥梁等）—10秒生成符合建筑行业规范的设计方案，替代传统工业设计软件（如：sap2000）。国外工业软件设计周期长、年使用费高、且用在中国的建筑领域多项功能受限，我们的ai建筑设计师秒级生成建筑设计方案、完全适配中国建筑需求，返工率下降85%。

纵向打通：图纸标注自动下发至车间plc/机器人，实现“设计-执行”零转换损耗。

03

manudrive

人工智能cad图纸生成师

manudrive是人工智能cad图纸生成师：重构工业设计效率边界

核心技术：以参数化规则、多模态理解、实时协同优化引擎为核心，将1000+设计约束数字化，支持文本、草图等多形式输入转图纸。机械领域，液压组件设计周期缩短98%，分钟级生成合规图纸；汽车领域，车载支架设计效率提升40倍。可减少50%绘图岗位需求，图纸一次通过率99.8%，打通设计-生产数据闭环，解决“图纸能画、车间难产”问题。

成果：组件设计周期缩短98%，分钟级生成合规图纸。设计效率提升40倍，分钟级输出多套方案，图纸转量产周期缩短60%。自动匹配库存优化材料选型，设计图纸修改次数从几十/几百次降为0。

价值显性化：

（1）降本提效：减少50%基础绘图岗位需求，“需求-图纸”周期从天级压缩至分钟级。

（2）质量标准化：图纸一次通过率达99.8%，企业返工损失降低35%。

（3）赋能创新：降低设计门槛，推动产品迭代速度提升几十倍以上。

（4）数据闭环：打通设计-生产数据链路，解决“图纸能画、车间难产”痛点。

04

manudrive

人工智能工业焚烧控制师

manudrive是人工智能工业焚烧控制师：ai高炉模型

核心技术：借鉴生物发酵过程的动态调控逻辑，深度融合高炉冶炼全流程的温度场分布、炉内气流场梯度、炉料转速与配比、风压波动等数十项关键工艺参数，通过大数据挖掘、机器学习等数十种模块，构建起具备自感知、自决策、自优化能力的高炉冶炼 ai 动态优化模型。打破传统静态调控局限，能够精准捕捉炉内复杂的物理化学反应规律，实现对冶炼过程的精细化、前瞻性管控。

成果：毫秒级感知炉内熔融态铁水温度、炉渣黏度、煤气利用率等核心状态指标，调节鼓风风量、富氧率、布料矩阵、喷煤量等关键操作参数，形成 “感知-分析-决策-执行” 的闭环调控链路。实现铁水成分稳定性提升，能源利用效率优化，高炉生产产量与优质品率同步增长的多重效益。

价值显性化：助力钢铁企业实现吨铁焦比降低，高炉二氧化碳排放减少，降低生产成本，提升产量，为钢铁行业绿色低碳转型提供可复制、可推广的智能化解决方案，打造人工智能赋能传统高炉冶炼的行业标杆。

05

manudrive

人工智能智能排产师

manudrive是人工智能智能排产师：高维动态调度，告别“救火式生产”

技术方案：突破传统排产依赖人工经验、维度单一瓶颈，实时融合订单交期优先级、物料齐套率、能源峰谷价格波动、设备健康度与维保周期、产线工序衔接效率、人员排班状态等200 +维度的全链路生产数据。面对生产要素交织形成的级超大规模组合空间，精准求解出兼顾成本、效率、交付时效的帕累托最优排产方案，实现生产资源的全局最优配置。

成果：某汽车零部件厂：紧急插单的响应时效从传统模式下的小时级压缩至分钟级，实现订单敏捷化处理；产线综合效率大幅跃升，减少设备空转、工序等待等无效损耗，同时驱动产线月产能提升，在不新增硬件投入的前提下实现产能的跨越式增长，显著增强企业的订单交付竞争力。

关键创新：开创性构建“计划-执行-反馈-迭代” 的自进化智能调度闭环。当产线出现设备突发故障、物料延迟到库、订单临时调整等异常事件时，系统触发动态重调度机制，生成新的最优排产方案，让排产方案随生产场景的变化不断进化，从根源上杜绝 “救火式生产”。

06

manudrive

人工智能刀具规划师

manudrive是人工智能刀具规划师：让图纸即刀单

核心技术：

（1）基于深度学习的三维加二维特征自动识别引擎，精准解析零件几何形状与加工要求。

（2）融合多目标优化算法的智能刀具匹配模块，自动推荐最优刀具组合、切削参数。

成果：复杂零件加工工艺设计（如行星架、法兰盘、齿轮箱等）-秒级生成符合企业标准与机床约束的完整刀具清单与刀库矩阵，替代传统依赖工艺师人工查阅手册、反复试错的低效流程。传统方式周期长、成本高、一致性差，我们的ai刀具规划师秒级生成可执行方案、完全适配企业现有设备与刀具库存，将工艺规划效率提升300%。

纵向打通：标准化的刀具清单与工艺指令可一键同步至车间mes系统及数控机床，为后续的智能编程与寿命监控提供数据基础，实现“设计-准备-执行”的工艺数据无缝流转。

07

manudrive

人工智能数控编程师

manudrive是人工智能数控编程师：让模型即代码

核心技术：

（1）基于三维加二维特征与工艺知识图谱的智能决策引擎，自动规划最优加工策略与刀路轨迹。

（2）集成多品牌机床后处理器的自适应代码生成内核，一键将设计模型转换为可直接执行的精密加工程序。

成果：复杂零部件数控编程—将传统耗时数小时至数天的编程工作压缩至10分钟内自动完成。替代工艺人员手动操作ug、powermill等软件进行重复性刀路绘制的传统模式，解决国外软件学习成本高、编程效率低的核心痛点。我们的ai编程师实现编程效率提升95%以上，并保障代码的安全性与加工优化。

纵向打通：生成的优质nc代码可直接无缝传输至车间数控机床，同时加工结果数据可反馈至ai系统进行自我优化，形成“模型图纸-ai编程-机床执行-工艺进化”的智能闭环，真正实现设计到制造的端到端自动化。

08

manudrive

人工智能能耗调控师

manudrive是人工智能能耗调控师：将能源变为可编程资产

技术实现：通过边缘节点分布式部署，搭载“感知-运算-控制” 一体化混合模块，直连工业设备的能源监测终端，以秒级速度采集并处理电流谐波畸变率、热力场梯度变化、设备负载波动幅值、电压瞬态波动等50+项高敏感度能源信号。既规避了海量数据传输的延迟与带宽损耗，又能精准捕捉设备运行过程中极易被忽略的能源消耗细节，为能耗优化提供颗粒度极细的数据支撑。

动态优化：智能识别设备运行全周期内的“微空载窗口”。通过设备能耗与生产工艺的联动模型，系统可自动下发调控指令，联动变频器调节设备运行功率、协同电网调度系统匹配最佳用电时段，在不影响生产节奏与工艺稳定性的前提下，实现对微小能耗窗口的精准挖潜，让能源消耗始终与生产需求动态匹配。

成果：某钢厂吨钢能耗下降18%，年节电280万度，碳排下降1.2万吨。

进阶能力：将电价、碳价、产能目标作为多目标优化权重，实现经济-环保双目标协同。

09

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人工智能质量检测师

manudrive是人工智能质量检测师：从“缺陷识别”到“根因追溯”

核心技术：

（1）自研图像融合识别模块：对齐3d图纸公差带与实测点云，检测毫米级装配间隙。

（2）多模态融合：视觉+振动+声发射，提前识别微裂纹。

成果：3c产线漏检率从15%→0.05%，单线人力下降90%。

闭环价值：缺陷数据自动关联工艺参数库，驱动spc（统计过程控制）动态调优。

10

manudrive

人工智能高维工艺调优师

manudrive是人工智能高维工艺调优师：打破“黑箱试错”困局

架构：采用物理信息神经网络（pinn）模块 + 深度强化学习（drl）模块的双引擎融合架构，实现 “物理规律约束 + 智能迭代寻优” 的有机结合。其中，物理信息神经网络嵌入真实生产场景中的核心物理方程，确保算法优化始终贴合工业实际的工艺边界；强化学习模块则凭借强大的自主探索能力，在海量参数组合中快速定位最优解，二者协同构建起兼具科学性与高效性的工艺优化体系。

案例：航空发动机叶片精密铸造，仅用120组实验（传统方法1/5）即实现工艺收敛，良品率由68%跃升至92%，研发周期缩短65%。

自主可控：无需ansys/comsol许可证，自动生成可解释工艺报告（含仿真链路可视化）。

重构工业智能范式

manudrive 的核心优势，在于三大工业原生设计原则：

1. 机理嵌入：所有模型均融合物理方程、行业规范、设备特性，避免“纯数据幻觉”。

2. 闭环进化：从“感知→决策→执行→反馈→学习”形成自增强回路，这一闭环由fde与 fdr共同守护—fde确保技术“落地不悬空”，fdr保障系统“运行不僵化”。

3. 模块解耦：高维参数调优、边缘推理、协同平台等模块可独立部署、灵活组合，其底层127个“智能积木”源于fde-fdr在真实产线的协同沉淀，支持跨域迁移，让中小企业也能以低成本复用高价值ai能力。

2025

结语

这是一场静默而深刻的工业革命

在建筑类如风塔、火塔中，90%的效率提升已成常态；

在发酵罐里，10%的产量跃升正重写行业成本曲线；

在每张图纸、每度电、每吨废料中，80%的成本锐减正在转化为中国企业的硬实力。

但真正的变革，不止于技术本身，而在于让ai具备“生命”—它能感知产线变化，能自我修复，能跨域生长。这正是ai fde-fdr 体系赋予 manudrive 的“产业温度”与“进化基因”。

以manudrive为基座，中国智造正在走出一条自主、可信、可进化的智能跃迁之路。

当老师傅的经验升华为永不枯竭的算法，

当每台设备在数据流中自主协同，

中国制造，终将定义属于自己的未来。

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上观号作者：上海经信委