江苏
“全无人产线”常被视为智能制造的理想图景，但在真实工厂中，它究竟还有多远？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现场，通过对柔性工序、质量追溯和工业AI的调研，对这一问题形成了更加具体的认识。
企业工作人员介绍，标准化程度高、动作重复的工位更适合优先自动化，而线缆、密封、注油等精细柔性工序仍较依赖熟练人员。其原因既有技术因素，也有成本因素。机械装备和视觉系统要达到人工在复杂细节上的适应能力，需要更高的软硬件投入；如果产品更新速度快，设备改造还可能面临使用周期短、复用率低的问题。
因此，企业推进智能化往往并不是一次性“把人全部撤掉”，而是逐步改造。生产数据先实现实时记录和追溯，标准工位逐步自动化，复杂工序则保持人机协同，并等待感知、执行和算法能力进一步成熟。这样的路径看起来没有“全无人”那么醒目，却更符合制造企业对稳定性和投入产出的要求。
工业AI的应用也体现出相似逻辑。AI可以辅助文档处理、流程审核和部分编程工作，但涉及设备控制时，工程人员仍需承担校验责任。制造系统必须对安全、质量和连续运行负责，算法输出不能只追求速度，还必须能够被验证。
实践团由此认识到，“全无人”并不是衡量制造业先进程度的唯一标准。真正重要的是生产系统能否在保证质量和安全的前提下，以合理成本提高效率、适应产品变化。未来随着具身智能、机器视觉和柔性执行技术的发展，更多复杂工位可能逐步实现自动化，但人机协同仍会在相当长时间内存在。
对青年工科学生而言，这一过程也意味着新的能力要求。未来工程师既要懂机械和工艺，也要能够理解控制、软件和数据，并承担对智能系统结果进行判断和验证的责任。
（通讯员 胡博昊）
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