江苏
2026年7月，中国矿业大学机电工程学院“紫金智控·制造兴邦”实践团走进汇川技术相关生产与交流现场，围绕柔性装配、数字化追溯和工业AI应用展开调研。面对“为什么有些工位仍离不开人工”这一问题，实践团把目光从宏观的智能化概念落到了具体工艺细节上。
企业工作人员介绍，线缆、密封、注油等部分工序具有较强的柔性和精细操作要求，熟练工人能够根据材料状态和装配反馈及时调整，而现阶段设备和视觉系统还难以在合理成本下完全复刻这种能力。与此同时，全自动化改造需要投入新的机械结构、传感器、视觉系统和算法，若产品更新过快，固定方案还可能面临较短的使用周期。因此，企业通常优先改造标准化程度高、收益明确的工位，再逐步向复杂环节延伸。
现场的数字化质量管理同样给成员们留下深刻印象。部分工序通过系统录入条码、尺寸等信息，并对外观细节进行留档，使生产过程具备更完整的追溯能力。过去依靠人员记忆和分散记录的问题，可以通过数据链条定位到更具体的环节。实践团意识到，很多智能化升级并不是一步跨到“机器自主决策”，而是先实现数据可记录、过程可追溯，再逐步提升分析和自动控制能力。
谈及工业AI，企业采取了较为务实的态度。AI可以在文档、流程和部分编程辅助工作中提高效率，但涉及设备控制和工业代码时，仍需要工程人员检查和确认。制造现场对结果的可靠性和安全性要求远高于一般内容生成，任何错误都可能影响设备运行和产品质量。
人才能力的讨论也与这些生产特点紧密相关。企业更看重应届生能否在信息不完整、时间有限、条件复杂的情况下分析并解决实际问题。对于机械类学生而言，专业基础仍然重要，但同时需要理解电气、软件和数据工具，与不同岗位人员协同完成项目。
此次走访使实践团进一步认识到，人机协同并不是自动化“不够先进”的表现，而是技术成熟度、工艺特征和投入产出共同作用下的现实选择。真正的制造智能化，需要让机器擅长的稳定重复与人擅长的灵活判断形成更合理的配合。
（通讯员 胡博昊）
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