近日，第十屆中國制造業(yè)上市公司價值500強論壇在北京舉行。本屆論壇由國家級裝備制造業(yè)智庫——機械工業(yè)經(jīng)濟管理研究院聯(lián)合多家權(quán)威研究機構(gòu)共同發(fā)起，圍繞“人工智能與制造業(yè)深度融合”等關(guān)鍵議題展開深入交流。
會上，海康威視入選“2025年度中國制造業(yè)上市公司價值500強”榜單，并同時榮獲“2025年度產(chǎn)業(yè)智能化場景創(chuàng)新標(biāo)桿”，彰顯?？低曉谥圃鞓I(yè)價值創(chuàng)造與產(chǎn)業(yè)智能化創(chuàng)新領(lǐng)域的成果。
?？低暩呒壐笨偛眯炝?xí)明受邀出席論壇，并圍繞《人工智能賦能先進智造轉(zhuǎn)型》主題發(fā)表演講。他表示，人工智能已成為推動制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心引擎。?？低曊鎿肀Ъ夹g(shù)變革，為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造強大的感知層，并聚焦垂類大模型，特別是感知多模態(tài)大模型技術(shù)，推動AI在制造業(yè)場景中的高性價比落地。
以下為演講內(nèi)容節(jié)選：
尊敬的各位嘉賓，很榮幸和大家分享?？低曉谥悄苤圃祛I(lǐng)域的實踐，我的分享會從內(nèi)部提效和外部賦能兩個領(lǐng)域展開。
?？低暺鸩接谝曨l安防，今天全面布局于智能物聯(lián)。我們選擇智能物聯(lián)，是認為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是各行各業(yè)未來30年的“厚雪長坡”。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域，有兩大核心使能技術(shù)，一個是移動互聯(lián)網(wǎng)，聚焦“人”的數(shù)字化，另一個是智能物聯(lián)，為人以外的物、機、料、法、環(huán)實現(xiàn)數(shù)字化賦能。
我們的技術(shù)底座基于智能感知、人工智能和大數(shù)據(jù)能力，聚焦電磁波和機械波，全面布局各種物聯(lián)感知技術(shù)，把物理世界映射到數(shù)字世界。同時，針對性地打造智能產(chǎn)品的閉環(huán)，落地智能物聯(lián)的場景應(yīng)用。
智能制造能力是我們發(fā)展的基石，很榮幸去年我們的生產(chǎn)基地入選為全國15家首批“領(lǐng)航級智能工廠”培育名單，我們在自身的制造基地“以己為田”，打造出的解決方案正在對外賦能不同行業(yè)的制造轉(zhuǎn)型升級。
?？档纳a(chǎn)制造是典型的小批量、多批次、大規(guī)模定制生產(chǎn)，工廠日均需處理訂單1萬個，每個訂單平均只有約40臺，訂單定配置比例高達75%，數(shù)字化是保障這種復(fù)雜制造體系高效運營的基石。在大模型時代，我們?nèi)鎿肀Ъ夹g(shù)變化，已將大模型應(yīng)用于公司內(nèi)部的銷售、服務(wù)、研發(fā)、制造等方方面面。
而在對外服務(wù)時，需明確業(yè)務(wù)定位、做好選擇。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心是構(gòu)建數(shù)字世界，讓大模型優(yōu)化控制、迭代升級，讓大數(shù)據(jù)輔助決策、精準洞察，而數(shù)字世界由兩大核心使能技術(shù)構(gòu)成：
一是移動互聯(lián)網(wǎng)賦能的信息化，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)過程中的自然產(chǎn)生，比如說“數(shù)據(jù)即業(yè)務(wù)”，人、物、設(shè)備全在線。
二是智能物聯(lián)網(wǎng)，提升企業(yè)資產(chǎn)運營效率和現(xiàn)場管理能力，其應(yīng)用主要分為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和場景物聯(lián)兩大核心領(lǐng)域。?？稻劢构I(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用提供“眼、耳、鼻、舌、身、意”，打造感知層；在場景物聯(lián)領(lǐng)域，現(xiàn)場管理、現(xiàn)場數(shù)字化是核心需求，?？低暤奈锫?lián)感知加人工智能技術(shù)能夠很好地實現(xiàn)場景數(shù)字化。
去年11月，國務(wù)院辦公廳也發(fā)布了關(guān)于場景創(chuàng)新的相關(guān)文件。我們看到，在場景數(shù)字化領(lǐng)域所從事的實踐，正越來越得到政府和各行各業(yè)認可。在場景數(shù)字化領(lǐng)域，我們會既做系統(tǒng)搭建，也構(gòu)建“眼耳鼻舌身意”等感知層。
在企業(yè)尤其是制造業(yè)的數(shù)字化實踐里，我們?yōu)橛脩籼峁﹥纱髢r值主張：一是“拉近管理距離”，助力大連鎖企業(yè)通過智能物聯(lián)實現(xiàn)集約化效益；二是制造業(yè)的工藝、安全生產(chǎn)、設(shè)備效率等提升，我們叫提質(zhì)、增效、降本、安全。
今天大模型來了，在制造業(yè)里面怎么應(yīng)用？我們始終聚焦制造業(yè)應(yīng)用場景，深耕垂類大模型，特別是感知多模態(tài)大模型，為制造業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型賦能。
過去的大模型是訓(xùn)練的時代，而未來是有效高效推理的時代。我們看到推理的需求，各行各業(yè)是不一樣的。通用大模型訓(xùn)練與推理成本高，難以高性價比地適配制造業(yè)場景，而海康觀瀾大模型，通過預(yù)訓(xùn)練，在感知多模態(tài)領(lǐng)域表現(xiàn)優(yōu)異，且推理成本大幅降低。緊扣制造業(yè)提質(zhì)、降本、增效的核心需求，真正創(chuàng)造實用價值。
我們認為，特定的推理場景、推理價值，是數(shù)字化領(lǐng)域的企業(yè)未來發(fā)展的重要依托，而強大的感知層是制造業(yè)數(shù)字孿生、具身智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型打造強大的感知層，是我們的核心業(yè)務(wù)定位。在技術(shù)布局上，我們從可見光感知起步，持續(xù)拓展紅外、毫米波雷達、X光、聲波等，加上人工智能，為制造業(yè)帶來了很多變化。
比如在可見光領(lǐng)域，?？禉C器人的工業(yè)相機和視覺算法廣泛應(yīng)用在裝備制造和自動化企業(yè)。傳統(tǒng)的視覺算法在工業(yè)檢測時需要根據(jù)被測物的特征設(shè)計和訓(xùn)練模型，保障相當(dāng)高的準確性和反應(yīng)的及時性，但這樣的代價是柔性不足，難以應(yīng)對表面劃痕、部件破裂等復(fù)雜缺陷。而大模型技術(shù)可以顯著提升檢測的泛化能力和置信度。
同時，?？禉C器人還拓展至機械臂領(lǐng)域，推動制造業(yè)具身智能落地，通過感知與控制一體化路徑，結(jié)合工業(yè)相機在機械臂引導(dǎo)定位方面的優(yōu)勢，加快柔性制造應(yīng)用。
在小模型時代，開箱即用的感知智能比較成熟的主要是人臉、車牌算法。而在制造業(yè)，以小模型訓(xùn)練完成的算法，泛化性較弱，可能用在一個機臺、一個產(chǎn)線可以，但換條線、換一個場景、換一個品類，又要大量的重新訓(xùn)練。
今天大模型帶來了很多改變，我們通過小樣本的訓(xùn)練，甚至可以做到開箱即用。?？翟谥圃鞓I(yè)的很多場景和領(lǐng)域，實現(xiàn)了一系列開箱即用的算法，如包裝錯放、配件錯裝等，大幅降低跨產(chǎn)線、跨品類的重復(fù)訓(xùn)練成本。
在安全生產(chǎn)方面，通過多模態(tài)大模型可以實現(xiàn)智能化監(jiān)管。例如，自動識別動火作業(yè)環(huán)境并檢查易燃物，監(jiān)測高空作業(yè)人員作業(yè)安全。我們可以通過多模態(tài)大模型與提示詞工程結(jié)合進行智能化安全檢查，攝像機識別腳手架上有人，自己去進行跟蹤，調(diào)用登高作業(yè)的算法，去看作業(yè)區(qū)域，判斷是否存在未系安全帶等隱患。
在機械臂防碰撞場景，我們通過三目立體視覺相機與大模型結(jié)合，突破了復(fù)雜環(huán)境下的識別難題。熱成像領(lǐng)域，我們實現(xiàn)從芯片到模組的全鏈技術(shù)自主，紅外比色測溫技術(shù)達到國際先進水平，應(yīng)用于冶金、電力等行業(yè)的高爐監(jiān)測與工藝優(yōu)化。
而在聲波技術(shù)方面，我們有光纖的測溫、光纖的聽診。皮帶檢維修工人的工況是極其惡劣的，而且安全隱患很大。我們通過光纖聽診結(jié)合大模型分析，實現(xiàn)了皮帶機等設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測，大幅減少了人工巡檢工作量。
我們的毫米波雷達技術(shù)也應(yīng)用在了工業(yè)避障、測距、定位領(lǐng)域；X光技術(shù)深耕工業(yè)檢，比如檢測食品里有沒有異物，在高精尖的工藝制造里做深度的檢測；超聲技術(shù)則聚焦無損探傷，比如我們將風(fēng)機葉片檢測時間從12小時壓縮至2小時，并推動超聲顯微鏡從實驗室設(shè)備變成在線檢測設(shè)備。
我們將持續(xù)做好制造業(yè)數(shù)字孿生、具身智能的感知層，在感知之上，構(gòu)建垂類大模型，構(gòu)建閉環(huán)小應(yīng)用，為中國制造的發(fā)展服務(wù)。
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