分类：行业新闻

今年的北京冬奥会上，智能机器人成为了最受瞩目的“工作人员”，承担起物流输送、交通引导、餐食制作等多种工作职能，为来自全球各地的参赛人员提供便利的生活服务，同时降低了比赛期间人员接触的频率。然而智能机器人的用途远不止这些，在2021年神舟十二号飞船进入空间站后，智能机器人又化身成为大负载、大范围转移功能的机械臂，帮助航天员完成两次出舱任务。被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，智能机器人的制造和应用正成为衡量一个国家科技创新和高端制造水平的重要标志。

我们正步入一个与智能科技和谐共处的新世界，人类与科技的关系也从利用、合作走向融合。在这其中，我们的年轻一代也正逐渐成长为智能技术研发的核心力量。他们研发出的具有开创性的科研成果，正在促进着人类智慧与人工智能的交互融合，帮助我们重新想象、设计和创造一个更美好的世界。

从科幻到现实，设计优化让机器人应用场景不断拓展

从1920年捷克科幻作家恰配克在《罗索姆的万能机器人》中第一次提到“Robot”开始，机器人就已经拥有了与人类密不可分的关系。作为模拟人类或其他生物行为的机械（如机器狗、机器猫等）的存在，发展至今的机器人已经成为人类代劳的绝佳帮手，机器人研发、迭代也成为全球科研最热门的论题之一。

智能机器人研发设计的第一步是原始模型的建立，也是最重要的一环，决定了机器人最终的实际功能。例如，在建立仿人机器人下肢原始模型时，首先需要参考人体下肢骨骼系统的结构和行走步态；其次根据机器人的重量和平地行走步态，通过步态仿真获得各零部件的主要受力情况。不断的参考、仿真、模拟是机器人迭代优化过程中的必经之路。

浙江大学仿人机器人团队在设计、模拟、验证的全过程中，利用数字化技术设计和创造的智能机器人便是绝佳案例之一。团队使用拓扑优化方法（加载单种工况）和Autodesk产品支持的衍生式设计（可以加载多种工况）进行结构优化设计，为了达成最贴合产品的极致设计方案，设计团队使用Autodesk产品对衍生式设计模型进行晶格结构优化，并根据晶格结构的表皮、支柱截面、节点尺寸对模型强度的影响，从这三个方面对模型细节进行修改，在达到轻量化的同时，使模型达到强度和刚度要求，加强仿人机器人的运动能力和灵活性。之后对模型进行 3D 打印仿真，验证模型的可制造性，设计小型疲劳试验机来评估机器人下肢的疲劳寿命。最终，团队制造的机器人下肢单腿质量仅为6.46kg，重量减少了54.6%，且工作电流更小，对于双足机器人的运动性能提高与减少能量消耗有着显著效果。目前，相关的论文成果《基于点阵结构的仿人机器人下肢轻量化研究》和《基于衍生式设计的双足机器人下肢结构轻量化设计及实验研究》均获得发表。

在研发和制造机器人的过程中，云台的重要性不可小觑，而设计迭代、减重和强度要求是机械设计中主要面临的3项挑战。使用传统制造方式会导致机器人云台部件多、重量大、速度慢、强度不足。华南理工大学团队另辟蹊径，使用增材制造技术，这使得机器人复杂结构的设计拥有了无与伦比的硬件自由度。而后通过Autodesk产品支持的衍生式设计技术，根据不同工况和极限条件，探索不同材料、加工方式的产品形态和性能，软件快速的设计、反馈让团队减少了80%的迭代设计研发成本。最终，团队创造出一个轻盈、快捷的机器人云台，尽管将多达27个零部件组合为一体，但最终重量仅为170克，重量减轻了42%。团队利用华曙FS271M金属激光烧结技术制造的AlSi10Mg铝合金机器人云台以其优异的机械强度、耐用性和表现，在面向世界大学生开展的全球首个射击对抗类的机器人比赛——机甲大师赛中脱颖而出，获得2019年区域锦标赛的第一名。

智能工具正在发挥科技普惠的重要价值

早在1960年，美国动态模拟研究室科学家就提出赛博格（Cyborg）的概念，人类与高科技机械工具之间的结合成为科幻小说常见的未来想象。随着人工智能发展，在2016年举办的巴西残奥会上，德国运动员丹妮斯·辛德勒更是成为首个使用3D打印假肢参加自行车比赛的奥运选手。

聚焦国内，郑州轻工业大学在脊柱侧弯患者外骨骼的生成设计与仿真项目中，进行了独特的矫正支架设计。Autodesk工业级的三维建模软件使团队的模型设计具有极高的自由度，最终使矫正支架从整片状简化为镂空根状，外观大大简化，整体的机械外骨骼也变得更加轻便，且不受人体身高的限制，实现了辅助工具与人类身体的更好结合，帮助患者更好进行康复，成果论文《Elderly Health Services and Remote Health Monitoring》已在世界上最大的科技出版社springer上出版。

机械手臂似乎已成为科幻小说和超级英雄电影中常见的装置。事实上，现实中的仿生义肢也可以为众多残疾人口带来福音。根据抽样数据统计，中国大约有2400万肢体残疾人口，但成本高、耗时长、手术并发症高成为了关键难题。欧特克展翼计划提出了解决方案，用3D打印技术为手部残障儿童提供经济、简易功能型义肢辅具。根据提交的肢残照片和数据，设计师将在3D建模软件上设计、修改模型，并利用 3D打印技术制作义肢，通过建模设计实现义肢的高度定制化，且制作简单，外形美观，并且通过手腕或肘部的弯曲传动，实现其最基本的抓握能力，同时锻炼其手部肌肉，为日后做手部矫形手术、使用高级仿生义肢提供帮助。该计划已成为创业者、3D打印平台、3D打印从业者、机械工程专业大学和学生、肢体整形外科医生、肢体残疾患儿家长的交流互助平台，并联合高校校园志愿者举办工作坊，在社交平台科普3D打印知识，力图将开源技术引入中国，完成机械及电动义肢的升级。目前展翼计划每年寄出百余只机械手，面向手部残疾儿童，提供安全、低成本、制作简易、适配性高、具有实用性的义肢解决方案。

数字化技术将传统产业与先进科技衔接起来，逐步走向可视化模拟、数据化预测、智能化分析以及自动化操控，这是新一轮科技革命和社会变革的焦点，也预示着人类历史上又一次新的革命已然到来。在这个新世界里，人和机器不可分割，相辅相成，由此所带来的产业和社会面貌的改变正在发生。在这样的变革浪潮中，年轻人将引领的技术创新，把科幻未来创造为现实。

制造商们正在利用这些突破性技术来优化效率、提高生产力和保障安全性，进而取得长足进步。

本文译自Industry Today，作者Zohair Mehkri（伟创力工程总监）

制造业市场竞争激烈已是该行业从业人员的共识。企业也因此面临着如何以更快、更安全、更经济的方式交付新产品的压力，并且需要将资源和材料的浪费降到最低。

质量和效率是制造业成功的核心，也是满足以上这些需求的关键。尽管一直存在的技术差距、日益严重的劳动力短缺情况和供应链受限，已经威胁到了生产的质量和效率，但新兴技术正在帮助制造商们在变化的时代中保持竞争力。

制造业的新发展

目前制造业的数字化转型将有助于克服越来越多的障碍，尤其值得注意的是数字领域的最新技术进步——扩展现实（XR）技术。

扩展现实技术是一个包罗万象的术语，指的是由计算机技术产生、真实和虚拟环境的结合以及人机交互。它的代表形式包括增强现实（AR）、混合现实（MR）和虚拟现实（VR）等。

扩展现实技术作为一种突破性创新，正在所有领域取得长足的进步，尤其是在制造业和工业环境中。该技术已步入应用阶段，应用领域涵盖从工厂车间到会议室，帮助制造商实现更高的效率、精确性和生产力。

以下是扩展现实推动制造行业发展的三种方式：

一、设计和开发

制造业正在利用扩展现实技术来构建更全面和协作的环境，帮助团队协同合作设计、生产线设置和优化思路，并与世界各地的机器交互。

实际上，一些制造商正在尝试将模拟和虚拟现实结合起来。这样可以使团队能够对工厂进行模拟观察，通过将其移植到虚拟现实眼镜中，获得对车间整体的身临其境般的体验。通过足够精密的编码，扩展现实技术可以使数字可视化元素的呈现更加逼真。

像这样的智能技术可以帮助制造商在探索新的设计和功能过程中，实时计算发现可能存在的问题和缺陷，从而节省时间和成本。例如，鉴定生产线布局是否与产品设计协同匹配，或发现在制造过程中是否存在遗漏的步骤。

二、培训和合作

传统制造业的场地设施会受到地理、组织结构和巨大工作量的限制。这种结构将导致“知识孤岛”的形成，并阻碍有价值的专业知识的传播。

扩展现实技术能够使制造业领导者跨地域、跨团队、跨部门和跨职能传播“内部知识”，实现专业知识的“民主化”。虚拟和增强技术可以超越文字或视频搭载的内容限制，拥有能够使参与者身临其境的能力，即看到、听到并体验到在工厂车间里使用机器工作。通过打破物理条件的限制，更多的工人可以远程参与这种培训项目。此外，这种独特的沉浸式体验还极大地提高了参与度。

扩展现实技术的应用还可以帮助工人避免许多危险的工作情况。通过在进入车间之前接受虚拟的、多种模式的培训，工人们有了实际操作的经验，知道机器之间是如何相互运作的，并了解了需要规避的潜在问题。

三、维护和配置

如今，留住和聘请高级专家的挑战性越来越大。企业需要这些专家对日益复杂的制造机器进行编程，这些机器往往配备了先进的控制装置、传感器和网络功能。扩展现实技术的出现改变了制造业从业人员获取信息和与现实物质环境互动的方式，使得那些需求量高的专家可以使用扩展现实技术来诊断和排除所有的故障，从而在进行更高效的执行时减少更多错误的发生。

AR和VR的未来前景

和过去几年的许多行业一样，制造业不断地发生着改变，使得提高运营效率比以往任何时候都更加重要。劳动力退休、专业劳动力短缺和全球瓶颈带来的挑战，促使制造业迫切需要加快提升数字化转型能力。

扩展现实技术被证明是一项革命性的创新，它可以帮助制造业应对运营中的挑战。但是，制造商必须意识到应用该技术潜在的挑战——从虚拟内容创建和硬件限制到最终用户采用和案例采用。

现在正是AR和VR的关键时期。虽然这两项技术已经存在了一段时间，并且它们的价值在过去两年也得到了认证，但仍需继续创新。未来，XR技术将会带来更加沉浸式的体验和空间感，并将模拟、数字孪生、供应链和其他车间技术紧密地结合在一起。

行业领先企业将继续研究并应用扩展现实技术，以获得连接工厂和工人的新方式，并利用虚拟技术更加快速、高效、安全地制造实体商品。

使用变频器时，绝不能使用漏电保护器。这是变频器使用的一大原则。

有些客户在使用变频器时，为变频器选了相应的漏电保护器。最后的结果是：变频器一起动，漏电保护器就动作，系统根本无法运行。

为什么呢？

漏电保护器的原理是，零序电流为零。而使用变频器时，零序电流不可能为零。

变频器输出侧为PWM波，电机电缆与大地之间有长电缆的电容效应，使用带屏蔽层的电缆时，电容效应更加明显。在变频器工作时，电容在充放电，有电流通过电容流入大地，并从进线侧的接地线再流回变频器，形成电流回路。如果在进线侧使用了漏电保护器，那么它会动作，切断系统运行。

SO，不要为你的变频器配漏电保护器了。如果要保证安全，做好设备接地就行了。

案例：

问：一台18.5KW锅炉引风机安装一台18.5KW的变频器，变频器安装好后一起动，配电房分闸就跳。

原来配电房每路都安装了漏电保护器（200mA动作，30mA脉冲）。

要求客户拆除漏电保护器遭拒绝，后将载波频率调到1KHz，改变变频器启动方式仍未能解决。

最后怀疑电机的电源线有漏电，因其长度有20米左右且埋于地下，要求客户更换也有困难（其原先工频使用正常）。

请问有没有什么简单有效的解决方法？

答：由于漏电保护器一般检测到三相不平衡度为20%以上就会跳保护，当安装变频器后三相不平衡度一般会超过50%以上，所以漏电保护器肯定会跳。

下面给出几种方法：

方法1：漏电保护器上一般会有一个调节器，把调节器调大即可；

方法2：把漏电保护器更换为变频器专用漏电保护器，市面上有卖的变频器专用漏电保护器；

方法3：增大设备负载，也就是马达负载，变频器在启动时漏电流就不会很大了。

方法4：把漏电保护器短接掉。

2022年8月8日——全球决策AI领导品牌讯能集思（Synergies）于近日推出全新5G智能网关Odin，并宣布其全球首创的决策AI平台JarviX 发布3.0版本。讯能集思以一站式设备管理软硬件整合方案为制造业提供数字化新动力——赋能“零IT”企业，即通过决策AI平台帮助制造业企业突破人才短缺与数据困境，特别是赋能IT薄弱企业与数据分析薄弱企业，实现进一步降本增效，实现数字化转型升级。

讯能集思创始人兼CEO张宗尧表示：“讯能集思以赋能‘零IT’为愿景，致力于降低制造业数据挖掘与AI决策的门槛。特别强调的是‘零IT’并不是否定IT部门的价值，而是希望将IT团队从重复性工作中解放出来，专注于更有价值的事情。同时我们也帮助OT（运营技术）人员提升数据分析能力，并赋能企业全员运用决策AI平台应用分析，高效解决业务场景中的各种问题。”

有效的数字化转型，是制造业在多变的经济环境中提升竞争力的一大关键。讯能集思通过一站式的设备管理软硬件整合方案，打通数据收集、治理和分析全流程，让原本缺乏资源和技术能力的企业也能够轻松达到智能经管，实现设备预测性维护、库存优化、AI生产排程、良品率优化、动态报价智能优化等智能化升级，最终运用运营数据实现降本增效。

全球首创JarviX对话式决策AI平台结合全新智能网关Odin，整合数据治理全流程

讯能集思于2016年创立，并推出JarviX对话式决策AI平台。JarviX基于增强分析技术，是面向工业制造业的下一代数字化决策管理平台，其核心价值主张是“由无代码数据分析平台驱动智能制造，为每一家企业提升10倍以上的分析价值与决策效率”。通过JarviX平台，制造业从业者只需用中文输入后即可使用差异分析、分群分析等方法，快速找到影响良率的关键因子。同时，该平台也能关联制程、设备、人员、工单等数据，通过数据可视化提供运营优化建议，实现“指示型”数据分析。

讯能集思此次全新发布的JarviX 3.0版本将推动企业实现数智化愿景，完成从一般制造业迈向高端制造业的转型升级。JarviX 3.0新增加的功能包括用“拖拉点拽”的无代码操作方式，完成数据标准化、数据清洗、以及特征工程等数据处理工作，从而加速从数据转换到洞察分析的过程。由此，企业基于JarviX 3.0将能实现五大数智化应用：完整记录分析架构、自动推荐分析建议、快速获得优化解、快速建立知识库、团队共享知识库，真正实现不受制于工具，不受制于数据孤岛，不受制于人才困境，以数据应用的方式实现企业整体效率的提升，实现数字化的转型升级，实现企业竞争力的增强。

为了帮助制造业企业突破数据治理挑战，讯能集思推出了即插即用型支持5G网络的智能网关Odin，支持工业设备的预测性维护，打通工业设备数据收集、传输、处理的全过程。Odin的安装简便快速，更可以无缝连接JarviX平台，成为一站式设备管理软硬件整合方案，从而降低数据的导入及运维成本，提升数据传输及分析能力，推动实现产线效率的最大化以及生产系统状况的最优配置。

讯能集思推出即插即用型支持5G网络的智能网关Odin，打通工业设备数据收集、传输、处理全过程

讯能集思的对话式决策AI平台JarviX已获多家全球500强制造企业采用，助力降本增效。其企业用户涵盖电子加工、汽车零部件和制鞋等行业，支持大幅提高产品良率、订单达交率、报表效率等。讯能集思于2021年在Gartner《增强分析市场指南》中获评全球前40供应商，并于同年成为唯一入选《大中华区AI新创市场指南》的工业AI分析新创企业。

人口老龄化与少子化背景下，“机器换人”，由机器人替代重复性及危险性的工作，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障，其意义不言而喻，同时也已是老生常谈的话题。

但是随着产业转型不断向前迈进，机器人产业快速发展的同时，数字化高技能人才的需求缺口却越来越大，尤其在机器人专业领域的人才需求更为凸显。

如何培养合格的机器人专业人才？教育问题始终是重中之重。面对当下产学研的人才培养不匹配，大族机器人与合作伙伴基于前沿VR、AR及数字孪生技术，共同开发“数字孪生机器人教学平台”，实现机器人教学效率的倍增，培养机器人操作的高级技能型人才。

1. 痛点：产学研供需不匹配

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，不仅是在减速器，伺服电机，关节模组及其他如机器人视觉等领域的研发难度高，其操作难度也非同一般，一个熟练的机器人操作员需要在企业生产车间内多次锻炼，理论与实践相结合，才能培养得到。

但在当下许多高校的普遍培养现状中，或受限于机器人实验室配置高昂无法满足多数学生的实践需要，或囿于陈旧的机器人专业培养模式而忽视实践教育，这些都导致如今机器人专业技术人才的稀缺，并已经成为亟待解决的现实问题。

2. 解决方案：数字孪生机器人教学平台

Q

什么是数字孪生？

A

数字孪生是在数字世界中建立与物理实体的性能完全一致，且可对其进行实时仿真的模型。利用安装在真实系统上的传感器数据作为该仿真模型的边界条件，实现数字孪生体与物理实体的同步。

2.1 数字孪生机器人教学平台-硬件

——单工位数字孪生机器人硬件操作台

其主体由VR机器人实训操作一体机，大族协作机器人Elfin、VR头盔（1套），VR操作手柄（2对）定位器，1台Pad，1套追踪器等设备组成。

学生通过显示屏进入实训系统后，用户可选择戴上头盔或直接在Pad上通过虚拟示教器或者通过手柄拖拽的方式操作机器臂，用户同时可以体验不同品牌单个机器人工作站的焊接、搬运、码垛、上下料等任务训练，以及实现虚拟协作机器人和实体协作机器人的虚实互控、虚实互动。

2.2 数字孪生机器人教学平台-软件

——虚拟现实技术（VR）

数字孪生机器人教学平台软件充分利用虚拟现实技术（VR），在虚拟环境下实现对机器人的知识学习和体验真实环境应用。

并利用数字孪生技术，在虚拟仿真技术基础上依托并集成其他技术以实现精准映射、虚实互动，让教学和实训更高效，操作方式包括虚拟示教器操作、手柄拖拽机器臂方式、实体示教器和Pad触摸式。

平台提供了大族机器人多行业（如：焊接、码垛、搬运、上下料、切割、喷涂等）应用场景。

3. 一起探索更好玩的机器人操作体验

不止于VR，大族机器人不断探索以前沿技术赋能机器人学习与使用。

我们与合作伙伴开发基于AR实现绝佳的机器人操作体验，让生产环节更简易，快和大族机器人一起探索更多实用、安全、简单、好玩的工作新模式。

工业机器人是工业4.0的热门话题,也是工业制造到智造升级转型的重要角色。未来几年随着下游产业需求的提升，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人需求依然旺盛。IFR预计到2023年，我国工业机器人市场规模将突破100亿美元。

那么,工业机器人的产业链,大家了解多少呢?今天UR机器人就和你一起了解吧。

一、上中下游简介

上游：主要是3大部件“减速器、控制系统和伺服系统”制造商。

中游：机器人本体制造商。即机座和执行机构，包括手臂、腕部等，按照结构形式，本体可以划分为直角坐标、球坐标、圆柱坐标、关节坐标等类型。

下游：用上中游资源组装并针对性二次开发的系统集成商。以自动化设备生产商（即系统集成商）为主，涵盖焊接、机械加工、装配、搬运、分拣、喷涂等生产领域。终端客户包括汽车、电子、金属、塑料、食品、生化等行业。

二、上游：三大主要零部件说明

上游核心零部件是技术上的核心和难点，成本占工业机器人总成本约70%，其中减速器占整机成本约35%，伺服占整机成本约20%，控制器占整机约15%，而本体和其他部分各占整机的15%。

控制器:工业机器人的大脑，对机器人的性能起着决定性的影响。控制器主要控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹，操作顺序及动作的时间等。

伺服系统:工业机器人主要的动力来源,用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控制系统。

减速器：上游最核心的零部件,作为机器人最核心、成本占比最大、技术含量最高的零部件，减速器是纯机械部件，成本主要在于高精度数控机床等设备的投入和热处理、精密加工等工艺。精密减速器制造因其对材料、设备、工艺等多个环节都有严格要求，而造成极高的投资和技术壁垒。

三、中游：机器人本体

工业机器人本体按照坐标形式可分为直角坐标型、SCARA型、多关节型、并联型等。

在各种类型工业机器人中，多关节型与SCARA型用量最大，应用领域最为广泛。

从市场结构看，多关节机器人和SCARA机器人占工业机器人销量的主要份额，其中多关节机器人的销量占比为59.64%，SCARA机器人的销量占比为21.48%。

从本体市场格局来看，现阶段我国的工业机器人市场尚处于快速成长阶段，我国大部分本体都是集中码垛、上下料以及搬运等相对低端的领域。

四、下游：系统集成-格局较为分散

工业机器人系统集成主要负责根据不同的应用场景和用途，对机器人本体进行有针对性地二次开发，并配套周边设备，实现工业化应用。

与上游核心零部件和中游本体相比，下游系统集成的技术壁垒最低，且具备本土化服务竞争优势，该环节本土集成商数量众多、竞争激烈。

随着近几年工业机器人替代人工的经济效应拐点已经出现，工业机器人的市场需求越来越大。UR机器人是少有的上中下游圈涵盖的工业机器人制造商,不断探索,加大研发,力争帮助中国企业在工业4.0的浪潮中升级转型。

某T社为FPD领域龙头企业。公司主要从事液晶显示器及相关材料、设备、产品的设计、制造与销售，提供全方位的客制化显示解决方案和快速服务支持。

对于电子产品，尤其是显示面板生产制程长、站点多，工艺复杂，生产过程中产生的缺陷种类多达上百种。在进行下一步工序前必须对产品进行缺陷检测，对不合格产品进行淘汰，对可修复缺陷进行修复。若产品缺陷问题没有被检出，流入下一个环节，会造成批量报废，导致更大的经济损失。

数之联自动缺陷检测与分类系统（ADC），用AI替代人工自动识别产品缺陷、完成缺陷分类，帮助某T社替代了80%的人力，提升了检测效率。

项目痛点：检测效率低、传统人工目检局限大

面板的多层膜结构和制程的复杂造成待检基板纹理复杂，存在大量近透明、低对比度微小缺陷，给缺陷检测带来极大困难和挑战。

客户虽已部署传统AOI、点灯机等检测设备，仍面临着一些问题：

第一，传统AOI、点灯机等检测机台只能进行二分类，不能进行精准多分类。

第二，传统AOI、点灯机拍出的缺陷还需要依靠大量人工目检。人眼易疲劳、主观性高、效率低、误检、漏检率高等问题无法避免。同时，人工目检响应速度滞后，异常无法及时反馈，可修复产品无法及时得到修复，会导致产品良率损失及维修机台产能损失，严重影响工厂的生产效益。

解决方案：ADC是实现降本增效的利器

为了实现更好成本与质量管控，该企业引入了数之联自动缺陷检测与分类系统（ADC），这是一款AI加持的质检解决方案，通过数之联自研AI分析引擎突破了传统图像处理技术的瓶颈，能替代人力快速完成缺陷的检测识别与分类，提供高精准的缺陷分类结果。

ADC系统全链路打通数据采集、标注、训练和部署环境，以虚拟站点或离线作业方式在AOI站点后上线，工厂能够快速启动和运行该解决方案。同时，ADC自动从MES、TMS、DFS等系统中获取需要判图的信息，进行系统自动判图。

项目成果：检测准确率高达98%，检测效率提升至少5倍

“在数之联的帮助下，我们通过应用自动缺陷检测与分类系统（ADC），实现了产品缺陷的智能检测，质检效率提升5倍，准确率提升9%、人力成本节约达80%。”——面板领域某企业生产线负责人

在该项目中，客户复杂的Array/OLED工艺带来种类繁多的缺陷，每天仅由AOI拍照生成的图片都在50万左右，大概50多个工人参与判图，每个人每天要检测超过1万张图片，整个个判片过程耗人工、耗时长，检测成本极高。

上线ADC后，大部分判图作业由ADC完成，人力节省高达80%。判图工作由原来每秒约判2张提效到每秒判10张以上，检测效率提升至少5倍，高精度的检测准确率高达98%。

更高效的解决方案带来更显著的竞争优势。客户在数之联ADC的帮助下，有效降低了因误检、漏检导致的问题发生，保证了缺陷检测的高效稳定，每年可节省上百万的人力成本，缓解工厂运营压力，切实实现“降本、增效、提质”。

值得一提的是，ADC系统提供的缺陷数据还可以结合数之联的智能品质分析平台YMES，整合人、机、料、法、环、测、时等七大维度数据，通过AI算法快速准确地进行缺陷根因定位，给出改善建议，助力客户快速实现良率提升。

目前，数之联ADC已在面板行业广泛落地应用，市场占有率超过80%。每年判图量超过10亿张，为客户带来至少2亿元的收益。此外，数之联ADC质检也可应用于PCB、封测、新能源等更多制造行业，助力提升智能生产水平。

中流击水，奋楫者进。伴随着用户消费需求变化以及家电全产业链的转型升级，对家电上游的核心零部件行业也提出了更高的发展要求。一直以来，用户对家电整机更为熟悉，但是对组成其“芯脏”的核心零部件及相关企业则知之甚少。作为家电最为核心的组成部分，核心零部件企业的发展，其实更能体现我国家电制造的发展进程。美的工业技术作为家电核心零部件行业的领军者，多年来持续以创新驱动，不仅掌握、突破了多项家电行业核心技术，同时外延不断扩大，由家电领域延伸到新能源汽车、工业自动化等更多领域，并与中国制造的发展、转型与升级同频共振。

内核一：以上游产业链“绿色可持续发展”助推家电产业升级

据中国家用电器协会数据，2021年家电行业全年主营业务收入1.73万亿元，同比增长15.5%。在原材料涨价、疫情反复等一系列外部不利因素下仍然表现出强韧发展特性的家电行业，与行业坚持创新为主导的高质量发展之路有着莫大关系。

随着“双碳”战略的逐步推进与全面引领，家电行业加速朝绿色转型，市场上节能、高效、绿色的产品占比迅速提升。据中怡康数据显示，2021年1-10月，线下变频产品零售额份额中，空调、洗衣机的占比分别达到98%、90%；线下一级能效/水效产品零售额份额中，燃气灶、油烟机、热水器、微波炉、末端净水的占比分别达到81%、79%、55%、39%、23%。

绿色消费趋势逐渐崛起，今年一月份，国家发展改革委、工信部等部门联合印发《促进绿色消费实施方案》，提出鼓励引导消费者更换或新购绿色节能家电、环保家具等家居产品，鼓励有条件的地区开展节能家电、智能家电下乡行动。

作为家电制造中的关键环节，家电上游产业链的创新与用户需求、行业高质量发展及“双碳”目标达成息息相关。作为全球最大的消费电器核心零部件的供应商，美的集团副总裁兼美的工业技术总裁伏拥军表示，“美的工业技术每年研发投入超过1亿美元，其中基础研究超过20%，建立了“研究一代，储备一代，开发一代”的三代研发机制，以此保障产品性能持续提升，对环境更加友好，为国家‘双碳’战略落地作贡献，也为消费者带来更优质的使用体验。”

在消费电器核心零部件制造上，美的工业技术一直在引领行业的进步与发展。从1992年广东威灵成立，开始生产空调电机；1995年成立美芝，主营家用空调压缩机；到2018年成立威灵汽车部件公司以及2022年收购天腾动力进一步扩大智慧交通产业版图。如今，美的工业技术以消费电器核心零部件为轴，描绘出在智慧交通、工业自动化、绿色能源、消费电器四大战略领域的广阔蓝图。2021年12月，“美的机电”正式更名为“美的工业技术”，发布“科技驱动万物”的全新愿景，并确立了5年内冲刺千亿年营收的目标。迈入2.0阶段的美的工业技术继续延续着其在家电核心零部件的科技领先力，以核心零部件的持续创新带动家电行业的升级发展。

内核二：凭借家电核心零部件的基础性创新打造“高端”实力

目前，在家电核心零部件领域，美的工业技术已涵盖包括空调、洗衣机、冰箱、3C产品等多个消费电器核心零部件的生产销售。其中美芝体系目前拥有 1.1 亿台空调压缩机和 4800 万台冰箱压缩机产能。威灵的业务从早期的空调电机拓展到洗衣机电机，当前已覆盖多数消费电器所用到的微特电机以及部分泵件，2021年威灵电机销售2.35亿台，电机产能达到3.05亿台。

美的集团于2018年宣布进军芯片领域，旗下美仁半导体产品包括MCU、功率芯片、电源芯片和 IOT 芯片，美垦半导体则主要经营集成电路芯片及产品制造、产品销售。美的已于 2019 年实现家电 IPM 模块的自主可控，MCU芯片于2021年实现量产，年产量达到1000万颗。在全球“缺芯潮”的当下，美的不仅实现家电产品芯片的自给自足，更通过自主创新杀入高端制造领域，突破国产芯片的技术短板。

此外，美的集团于2016年收购东芝家电80.1%股权，原东芝家电3C产品部件业务转至美的旗下，主要产品包括消费电子散热风扇，应用领域包括 PC、手机、投影仪、冰箱等。

2021年美的工业技术营收同比大幅增长，其中空调压缩机产品同比增长22%，电机产品同比增长29%，涡旋压缩机产品同比增长22%。稳占空调压缩机、冰箱压缩机、空调电机、洗衣机电机等细分市场的第一梯队，美的工业技术在消费电器核心零部件业务方面，已成为业内的领跑者。

这一切，与美的工业技术多年来坚持以立足于消费者需求变化、紧跟行业前沿技术有关，美的集团工业技术事业群副总裁兼工业技术研究院院长徐成茂介绍，“随着终端消费者对家电等产品的要求越来越高，这要求核心部件在功能上、大小上越来越功能强悍、结构紧凑等。要达成这些效果，要求我们既要在原有部件基础上不断进行完善与改进，又要在性能、结构上进行革命性的创新。为保障创新，美的工业技术要求研发端在创新方法、创新流程和创新工具上加速提升。”

例如围绕用户对家电更节能、低碳等需求，美的工业技术全面铺就高效节能的技术路线、打造绿色智慧产线、布局多元化的产品矩阵。“压缩机用低噪声无重稀土永磁电机关键技术研究及应用”、“高容积率冰箱用轻型静音高效压缩机关键技术研究与应用”、“家电用高过载永磁同步电机驱动系统关键技术研究及应用”以及“可变电容驱动的高效小型化家电用记忆电机系统关键技术及应用”四个项目近日获得国际领先技术认定，业内专家表示这四个项目为促进家电行业的绿色可持续发展奠定了坚实基础。威灵“高效、节能、一体化家用电器电机研发”、“变频电机轴承电服饰关键技术研究”等技术通过核心技术与基础创新，成功打破以往海外企业垄断并布局大量专利的壁垒，而这些只是美的工业技术近些年在技术创新层面一次又一次突破的缩影。

近日，在第九届广东专利奖认定中，美的工业技术摘取 “一金二银”，广东威灵电机制造有限公司荣获2021年广东省企业技术中心认定，一项项的荣誉和肯定展示了美的工业技术全力支持研发原创性技术，通过形成高质量专利来构建技术壁垒和创新护城河。

内核三：坚持长期战略、推动中国家电迈入高质量发展

美的工业技术并未停下脚步，以“科技驱动万物”为愿景，在家电核心零部件领域持续探索，其积极响应国家号召、坚持长期战略及绿色发展的效果正在显现。如为应对臭氧层破坏，减缓全球变暖，空调制冷剂替代是一个全行业性的长期挑战。积极推行R290制冷剂替代工作，既是履行《基加利修正案》管控的客观要求，也是未来保持行业创新活力和助力国家双碳目标的必由之路。对此，美的工业技术早已进行相关技术、产品布局，并已取得阶段性成果。

美芝压缩机噪音振动测试室场景

在近期举办的房间空调器行业履行《蒙特利尔议定书》工作进展媒体通报会上，广东美的制冷设备有限公司特聘专家、中山大学副教授李廷勋博士介绍了美的空调在R290空调器研发及市场化方面的实践经验。李廷勋提到，早在2009年，美的空调就启动了R290空调器研发工作，并成为行业内首批具有R290空调器产品研发设计和批量生产能力的企业之一。截止2021年底，美的空调累计生产销售R290分体式空调器超过20万台，其R290空调器已进入欧盟等海外市场。目前，美的还是全球唯一拥有欧盟蓝天使认证的空调企业。

坚持长期发展，在“全面数字化、全面智能化”的背景下，美的工业技术聚焦大工业领域，从家电领域不断向多应用多产品领域拓展，目前已覆盖消费电器、智慧交通、工业自动化和绿色能源领域，初步形成完整的工业技术体系，从底层部件、组件到系统级方案提供、产业生态构建，全方位助力夯实中国工业基础。同时，通过上下游产业链的联动，包括美的工业技术在内的ToB业务将为美的贡献新的增长曲线，成为美的集团发展的第二引擎。

制造业是立国之本、强国之基，我国当前正处于从“制造大国”向“制造强国”跨越的关键时期，产业链上下游的核心零部件创新能力也直接关系到产业体系质量和结构优化升级。正如伏拥军所言，“凭借消费电器核心零部件、工业自动化、能源以及新能源汽车解决方案等高端制造能力，美的工业技术将赋能细分产业转型升级，成为加速中国经济高质量发展的创新力量。”

美的工业技术事业群作为美的集团五大业务板块之一，以科技为核心驱动力，聚合智慧交通、工业自动化、绿色能源和消费电器四大领域的核心科技力量，拥有GMCC美芝、Welling威灵、Hiconics合康、Sunye日业、Servotronix高创、Dorna东菱、MR美仁、美垦、Toshiba东芝、Motinova等多个品牌。为全球泛工业客户提供绿色、高效、智慧的产品和技术解决方案，为数十亿终端用户创造美好生活。

目前，美的工业技术已在中国、奥地利、印度、日本等地建成27个研发试验中心，累计授权专利5500多件。年投入研发资金11亿，持续加大对核心、前沿技术的研发投入，产品覆盖压缩机、电机、芯片、减速机、电子膨胀阀、汽车部件、变频器、伺服系统和散热部件等高精密核心部件产品。

以科技驱动万物为愿景，美的工业技术将以技术创新的力量支撑全球工业的发展。

热管理是设计电子产品过程中不可忽视的环节，小型化、智能化的精密电子产品热管理则更为复杂。

一方面，5G、新能源汽车、智能终端等新兴应用的单个产品中，复杂、高功率电子元件数量大幅增加，随着部件运行速度越来越快，产生了更多热量，需要更为高效的散热设计方案。

另一方面，由于电子产品内部空间缩小，PCB板愈加紧凑，热量的流动途径难以凭借经验评估，传统散热方案如应用散热片等方式已经不能满足当前产品需求。

众所周知，热管理的目的是保证电子元器件在适宜的温度内保持最佳性能，防止电子元器件热失效，不合理的散热设计将对电子产品造成损害，进而影响电子产品的稳定性和使用寿命。特别是在复杂精密的电子产品设计中，产品的散热设计更为复杂。

若能在研发初期精准识别散热设计方案是否合理，便能大幅缩短产品研发周期，提高产品的设计效率和可靠性，降低硬创企业研发成本。

散热仿真分析软件便可以模拟研发阶段散热设计方案是否合理。目前，电子行业使用率最高的散热仿真分析软件是FloTHERM，其可以在产品设计之初解决精密电子的高热流密度难题，为用户提供从元器件级、PCB板和模块级、系统整机级到环境级的热分析。

具体而言，FloTHERM软件创新性地采用了散热障碍和散热捷径分析技术。工程师不需要将原来的样品分割来看里面的热特性，只需创建电子设备模型并进行分析，就可明确IC、PCB或者整个系统的热流阻碍在哪，以及出现热流故障的原因。

但由于中小硬创企业缺乏专业的散热设计人才，而昂贵的散热仿真分析软件也让其研发经费捉襟见肘，需要花费大量的人力及时间成本在产品散热设计环节，使得产品研发周期拉长。

为满足众多中小硬创企业的散热设计需求，做好产品热管理，世强硬创开放实验室斥百万巨资引进正版散热仿真分析软件——FloTHERM，面向所有企业开放散热方案设计服务，帮助硬创企业在产品设计初期就规划热管理问题，提供前期热仿真模拟、中期样品测试等服务，为企业缩短开发周期，更快的在市场上推出新产品。

与此同时，世强硬创的资深热管理FAE团队，可以帮助硬创企业进行散热设计方案优化，并给BGA、CPU、LED、IGBT、功放模块、动力电池、电机等热源件提供风冷及液冷热管理系统方案，为硬创企业的产品研发、热管理材料选型替换等提供全程技术支持，节约其人力及物力成本。

目前，世强硬创平台电子材料领域授权代理原厂超过40家，包括Parker Chomerics、Rogers、Aavid、Laird等，品类已全面覆盖导热材料、热界面材料、散热器、风扇、热管、VC均温板、半导体制冷器TEC等，实现快速选型和产品供应。

工业互联网爆发前夜，潜心于机理模型的玩家如何开拓出2000亿蓝海市场？

在不少人眼里，工业是个“苦差事”。与之相比，互联网企业看起来“靓丽而光鲜”，借助平台的力量实现硬件、软件的分离和解耦，催生出许多新型商业模式，铸就了一批快速崛起的独角兽。同样的辉煌能否也在工业领域复现？这正是吸引老牌工业巨头、ICT巨头、互联网巨头以及初创企业等各大势力入局工业互联网平台的核心“引力”所在。

一般而言，平台的形成需要经历从项目到工具到产品最后到平台的演进和跨越，其核心要义在于提炼“共性”。然而，工业领域“隔行如隔山”，场景繁杂、条件多变，很难形成统一的解决方案，领域内有工匠，但难成平台。

寻找“共性”，也是目前所有致力于打造工业互联网平台的企业努力的方向。

而对新锐初创企业蕴硕物联而言，这种“共性”的落点就在工艺智能。无论是制造轮船还是制造高铁，它们焊接过程所用的材料和焊接工艺几乎没有差别，蕴硕物联核心关注的是那条 “焊缝”。

“焊缝”和行业无关，只与材料和焊接工艺有关，只要把几种行业典型材料研究透彻，形成相应的工业机理模型，就可以在多个行业“复用”——这正是蕴硕物联做平台的“底气所在”。而且，这不是通用的“大平台”，而是能和通用平台相互成就的“专精特新”隐形冠军。

近日，智次方·物联网智库和蕴硕物联CEO崔斌进行了一次深入交流，深入了解了这种独到的工业互联网APP策略。据崔斌介绍，蕴硕物联从2019年入场智慧工艺时就坚持以材料特性为核心构建数据，经过多年的市场验证已经沉淀了一套特殊的产品体系。如今，蕴硕物联将发布焊接工艺低代码可视化分析平台，拉动行业上下游共同切换视角，构建生态型工业互联网应用。

机理先行，开拓蓝海市场

工业机理模型是工业互联网平台的重要构成要素，其汇集了工业生产过程中的原理、定理、定律等专业知识，并结合实际工业生产经验，形成机理并最终构建而来。它对工业经验知识进行提炼和封装，也是行业知识经验沉淀的结晶。机理模型是肉眼可做X光的医师，可以将对应的生产环节的正在发生的动作和原因完整呈现。

工信部于2021年印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》中提出，要提升平台技术供给质量，推动基础工艺、控制方法、运行机理等工业知识的软件化、模型化，加快工业机理模型知识图谱建设等。这直接推动实验室和工厂之间的理论和实践双向投射，换言之这是“公式”和“经验公式”得以融合和验证的机会。这也是崔斌在2019年蕴硕物联创立之初就领悟到的行业趋势。

经历两化融合、工业4.0和中国制造2025之后，彼时的国家重大专项“下一代工业机器人智能云平台”让崔斌开始思考“机器人+AI”在工业领域带来的可能性。这种模式应用在工业制造环节无疑会通过丰富的传感器采集到更多数控信号，对于以事后检验为主的制造业，或许是改变其本质的途径。

以刻画完整的机器人行为画像为目的，崔斌找到了“机器人+AI”与工艺结合的入口——材料的成型机理。材料拥有特定的变形特性，而其最终形成质量又与过程控制逻辑和加工原理息息相关。如果将材料变形原理和影响因素锁定，由此采集特定的产线加工过程关键数据，则可将事后检验的步骤变为实时判断，这对视成本和时间为生命线的制造业而言无疑是一场变革。

蕴硕物联研究的第一个机理模型——气保焊成形机理模型就是从国家重点实验室走到产线的成果，结合现场调试对焊接角度、焊丝直径、焊嘴高度、焊接电流、弧长、导电嘴与母材间距等多个焊接影响因素形成“立体经验公式”后，便可将传感器采集到的信号实时带入模型中加以验证，完成实时焊接质量判断。

不低于1000Hz的高频传感器和机理模型共同将产线的黑箱环节变为透明可视，实时判断对于根因关系定位大有裨益。通常事后判断需要等待焊接材料冷却成型后才可用红外线探伤或水浸方式查找漏点，在离散制造场景中，往往意味着此时成品已经离开产线3天以上，低效不仅体现在时间层面，更重要的是焊接问题无法追根溯源。在批量连续制造场景下，产线内的错误环节往往会相互影响、逐步放大，实时判断可以及时调整错误根源，避免一错一批的材料浪费。

机理模型具备的可解释性正是低样本的工业制造领域所渴望的，这也是基于大数据学习的AI模型所不具备的最显著优势。目前，蕴硕物联在焊接和喷涂等方面已构建多种机理模型并落地应用，包括气保焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢AI模型、电阻点焊碳钢质量判定模型、TIG焊铝合金AI模型、激光复合焊机理模型以及搅拌摩擦焊（FSW）等，在船舶、轨道交通、汽车等多个领域得到价值验证，客户包括中国船柴、中国中车等。按照既有客户的前期应用实际效果，在对蕴硕物联的模型投入使用后，客户的焊缝质量终检合格率已由90%提升至99%。

聚焦材料机理切入市场，让蕴硕物联开拓出了一片前无古人的蓝海市场，蕴硕物联给出了年均2000亿的市场空间。

低代码促使平台回归工业本质

机理模型对于工程而言是相对完美的解答，但是在赋予具体场景的过程中必须经历适配过程，这是比较痛苦的过程。

蕴硕物联的第一个模型经历了两年多的调试，为了排除影响结果判断的干扰项，需要对不同的生产线细致入微的考察并验证，如果说九成时间用来铸造机理模型的“镰刀”，那么“磨刀”的适配过程就要占据一成精力，最终才能在生产线“切瓜砍菜”。

可以看出来，机理模型是为行业提供通用型解决方案的技术抓手，一旦形成复用性极高。但模型来之不易，前期实验室研究耗时耗力，对高质量数据同样有硬性需求，而材料种类多如繁星，加工手段同理，且机理模型落地最后一公里的调试也是唯有人力可攻坚的苦差事。单个团队所能做到的终究是冰山一角。

工业互联网自诞生之初就承载着流动和交互的基因，这点在蕴硕物联为上述难题寻找的新型可视化工具中得以体会：以焊接工艺低代码可视化分析平台联动行业专家在全产业散点落地，这也是蕴硕物联在SaaS服务的一大重要进展，也很可能是行业的一大历史性进步。

焊接工艺低代码可视化分析助手操作界面

焊接工艺低代码可视化分析平台首先以数字孪生的方式将焊接过程中溶滴的形状、周期等数据以电信号形式传输到系统端，最终以图形化、曲线化的表达方式呈现。目前包括：溶滴过渡周期分析模块、概率密度分析模块、时频分析模块和U-I相位图分析模块等模块，并有推出更多可视化工具的计划，为工艺专家的判断和研究过程提供更直观的依据，并可依据这项工具调整工艺参数，定制自身质量标准。具体而言：

溶滴过渡周期分析模块：基于参数曲线所反应的短路和燃弧特征，判断能量波动、溶滴一致性，进而判断是否出现颈缩或不连续等质量缺陷，是否存在断弧异常。

概率密度分析模块：通过驼峰数量、样貌和溶滴短路过渡形式判断电弧稳定性。

时频域分析模块：通过电弧参数曲线分布样貌、溶滴过渡快慢、整体变化趋势以及细节判断是否有气孔或颈缩风险。

U-I相位图分析模块：通过U-I相位图轨迹围成四边形情况分析焊缝质量及过程稳定性。

从产品抽象到工具层，将“交钥匙”的交付过程变为联合实现技术落地，让客户端从事工艺研发的人员在过程中更具自主性，这也加速了产业一线企业的研发效率。目前，蕴硕物联已和包括汽车行业在内的领军企业达成创新共识，将会以此探索新材料的焊接模型。

焊接工艺低代码可视化分析助手操作界面

综上，蕴硕物联推出低代码平台是水到渠成之举。综合工业互联网联盟、德国工程师协会、《工业互联网平台白皮书（2017）》、Guth等对工业互联网结构的研究，SaaS层为用户提供App应用软件和解决方案，根据特定场景提供个性化方案。工业互联网的核心技术层也即PaaS层包含三大模块，其中工业数据建模和分析模块主要解决企业海量数据的建模和应用，一方面将行业知识、生产工艺、技术原理、经验等数据进行数字化建模，形成工业机理，另一方面对数据之间的相关性进行数字化建模，实现大量数据分析建模。而PaaS的核心内容在于对工业生产过程的可视化描述，辅助企业进行预测、决策分析等判断，是工业数据价值高低的核心体现。

虽然目前是焊接方向的SaaS服务，但从工业互联网应用的角度来看，蕴硕物联的可视化分析软件已经很大程度上脱离了项目制的陈疾，在产品构成阶段对客户让渡一部分权利后，提供的产品却向平台性质迈进了。这也是以机理模型切入的公司在产品思路的开放上更前瞻的体现。

设备商与集成商背后的隐形冠军

回到“数据+模型=服务”的公式，工业领域的模型可分为两种，我们上文重点介绍了以蕴硕物联为代表的机理模型的形成过程和行业价值，另一个模型是数据模型，它由机器深度学习海量数据，以神经网络算法构建模型。数据模型同样可以达到提升良品率降本提质增效的目的。从工业整体发展而言，两者适用于不同领域和不同场景，但均有重要价值。

前不久，我国市场监管总局等16部门发布关于印发贯彻实施《国家标准化发展纲要》行动计划的通知，明确提到加强工业互联网等新型基础设施规划、设计、建设、运营、升级等方面标准研制。

目前，我国工业互联网平台正面对融通标准化问题，应用层、数据层和资源层都缺乏标准支撑。同时，基于行业知识沉淀的新型工业软件供给不足，打通新领域和新行业的周期较长，形成可复制的应用则周期更为漫长。

机理模型需要的是高质量、有针对性的、聪明的筛选数据，这可以大大节省人力和材料。但对于行业标准的形成来说，这项数据采集没有捷径可走，唯一的方法就是与现有的各类厂商直接对接数据。这也是目前工业互联网领域缺位的重要一环，构建工业互联网统一信息平台、工业大数据服务等。

从蕴硕物联的低代码平台服务思路可以看出，它的路径与数据模型的形成相向而行，诞生于实验室的模型将在各家企业自发性的进行二次适配，也可能是更多次的适应性进化，这也是行业专家将自身实践经验融入模型的重要依托。

蕴硕物联构建从单机智能、边缘计算到AI能力云化的开放之路

此外，蕴硕物联的低代码平台部署在云端，方便企业部署和使用，相关协议完善之后，蕴硕物联可以将数据作为新模型研究的养料，也可以以此为契机开展数据服务，对客户进行诊断、指引等综合性行业指导，这将是形成行业水平考察的重要参考数据；当使用企业量级提升到一个层级后，这些图形化、可视化的图表将会成为行业标准的新型表达方式，对行业标准的制定和更新具有重要价值。这也正是蕴硕物联向标准产品进发的终极目的——以被集成的开放状态，做设备商和集成商背后的隐形冠军。