AI赋能制造业智能化绿色化发展

来源：滚动播报

（来源：新华日报）

□ 刘丽娟

当下，以人工智能（AI）为代表的新一代信息技术，正引发工业领域生产方式、组织形式和商业模式的根本性变革。推动AI深度赋能生产过程优化与工业碳减排，已成为我国培育新质生产力、实现“双碳”战略目标的实际需求。在工业机器人向智能化跃升的关键阶段，AI与工业机器人的深度融合，借助全局优化、精准控制，为工业领域系统性碳减排提供了现实可行的技术路径，成为产业变革和绿色发展的战略性力量。

优化顶层设计，构建融合发展生态体系

这是AI驱动绿色智能制造的根本前提。需立足战略高度，前瞻性地开展规划布局，营造技术创新、产业应用与市场机制良性互动的政策环境和发展生态。要研究制定专项行动计划，明确重点支持行业、核心技术突破方向和分阶段的能效与碳减排目标，为行业发展指引方向。鼓励各地结合产业实际，建设一批“AI+机器人+低碳”的示范园区和标杆智能工厂，推广数字孪生全流程能耗动态优化、自适应柔性产线集成控制等先进方案。

在激励措施上，对运用AI技术实现能效提升、工艺减碳成效显著的企业，给予绿色信贷、税收优惠等切实支持政策，并探索设置绿色发展基金，引导社会资本投向关键技术研发与产业化。建立多部门统筹推进机制，保障相关政策有效衔接、信息畅通，最终形成技术支持、应用场景开放、标准研制、资金调动以及监管服务一体化的保障生态。

聚焦核心技术，突破智能减排关键瓶颈

针对冶金、化工等典型工业生产过程中的高能耗、高排放痛点，推动AI模型与算法、机器人本体及控制系统的协同创新。面向复杂工业过程，研发融合物理化学机理模型与数据驱动方法的混合智能算法，实现反应过程动态全局最优控制、能源精准调度等，并借助高精度工业机器人的精准调节与保持工艺参数。

同时，聚焦机器人本体节能技术与自主协同智能两大方向，突破新材料研发、高效驱动、能源回收等关键部件的技术瓶颈，研制新一代高能效工业机器人；深化多机器人集群自主任务分配与协同作业算法研究，从单体和系统层面综合提升能效，构建云协同的智能减排闭环系统。

依托工业互联网部署智能传感网络实现数据实时采集，借助边缘计算完成局部实时优化，利用云端AI平台开展深度数据分析与策略下发，形成智能闭环优化体系，实现感知、决策、执行和评估一体化。上述系列技术突破的实现，需推行以行业需求为导向的创新联合体模式，采用“龙头企业出题、产学研协同答题”的方式，集中力量攻克一批引领行业发展的关键共性技术。

深化场景应用，加速解决方案规模化落地

从真实产业需求与减排痛点切入，积极开放并拓宽各类应用场景，推动AI、机器人技术从能用、好用向广用稳步演进。在技术应用层面，在生产运营与管理维度，大力推动相关技术应用在特定场景中发挥作用，利用AI视觉识别技术操控机器人进行精准装配与在线无损检测，显著提升产品一次检验合格率，从根源上减少物料浪费与返修耗能，采用机器学习法实现设备预测性保养，提前预知潜在异常并由机器人精确看护，降低无计划停机概率与高能耗运转情况；运用智能优化算法控制物流机器人编队行动，实现厂内物流线即时优化与存货适配，削减仓储耗能与不必要传送。

在行业升级方面，打造全产业链减碳标杆。重点在汽车行业大力推行智能化焊接参数优化、机器人智能喷涂路径规划等应用，大幅降低能耗和物料损耗；在电子信息领域广泛推广微型机器人、AI质检系统，实现高效绿色生产。行业主管部门与协会应遴选AI工业减碳最优案例和方案目录，定期举行行业交流活动，推动成熟模式在产业链上下游快速推广。

完善人才体系，筑牢可持续发展智力根基

推动AI、机器人技术与工业碳减排的深度结合，亟须一支规模庞大、素质优良的跨学科人才队伍。高等院校和职业院校应打破学科壁垒，设置“智能制造与低碳工程”“工业智能与可持续系统”等交叉专业方向，开发模块化、项目化课程体系，将企业真实的减排场景融入教学科研全过程，深化产教融合与校企协同。行业领军企业要与高水平院校联合建设现代产业学院和实训基地，全面推行企业产业导师与院校学术导师共管的双导师制。

健全人才评价与激励机制，在职称评审及技能认定时，着重从技术减排实际贡献、能效改进成果等绿色指标进行考量。企业可在内部设立“绿色智能制造工程师”等新型职位序列，实施股权奖励、项目分红等中长期激励措施。同时，实施专项引才计划，面向全球招募AI算法、机器人控制、碳管理等领域高层次人才。重视企业现有产业工程师队伍的能力建设，通过线上学习平台与线下专题工作坊等形式，全方位开展数字技能与绿色知识培训，推动产业队伍能力持续提升。

在AI与工业机器人融合发展的新时代，绿色智能制造正加速落地。绿色智能制造涉及生产理念、生产组织方式及产业生态变革的生产方式系统性变革。需以战略引领坚定信念，以技术突破赢得主动，以场景深耕实现效益，以人才培育积攒能量，将技术融合优势转化为产业整体优势，才能充分激发AI与工业机器人组合创新的潜能，推动工业生产过程持续优化、碳减排效益持续提升，进而筑牢坚实的产业根基。

（作者为陕西国际商贸学院副教授；本文系2020年教育部新农科研究与改革实践项目〈2020010〉、陕西省职业技术教育学会研究课题〈2023SZX361〉阶段性成果）