物流园区可行性研究
从经济、技术、社会、政策进行研究、分析，确定有利不利因素、项目是否可行
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当前，以人工智能为代表的第四次工业革命浪潮正在席卷全球，人类生产、生活方式与科技创新模式正在被重塑，智能体成为培育和发展新质生产力的重要推手。智能体是一种能够通过感知环境信息，自主决策并采取行动以实现目标的系统（可以是虚拟的软件程序、机器人或任何具有自主能力的实体）。智能体的核心在于其具备的环境交互、任务求解和学习进化能力 。对以美的集团为代表的制造业企业而言，如何穿越科技革命周期，实现从传统制造业向科技公司的转变，是摆在面前的重大课题。
在全球科技竞争白热化之际，党的二十届三中全会提出了“健全因地制宜发展新质生产力体制机制”，推动新一代信息技术、人工智能等产业发展。以美的集团为例，因地制宜就是依托自身数字化转型经验、丰富的制造知识、智能制造应用场景优势，探索 AI 技术创新和产业落地的最佳路径。在技术布局层面，构建覆盖机器人自动化、工业互联网+、人工智能、新能源等前沿领域的前瞻性研发体系，持续高强度投入研发，夯实技术底座。在战略规划层面，明确“聚焦产业场景、构建垂直能力”的 AI 发展策略，不盲目跟风做通用大模型，而是持续加强 AI 基础设施建设，优化算法平台，全力提升各类工具效率，助力产品和服务搭上 AI 快车。同时，大力推进家庭智能体与工厂智能体两大战略项目，以智能化技术开启新一轮数字化变革，积极拥抱 AIGC（人工智能生成内容），深度挖掘其在业务场景中的应用潜力。在这一战略的指引下，发展人工智能以加速全面智能化转型可从以下几个方面开展：一是 AI 改变工作方式，部署 AI 画图、智能翻译、知识图谱、代码助手、数据分析等工具链，提升工作效率与创新能力；二是 AI 融入业务场景，在研发、品质、供应链、内销、外销、财税合规、法务等各个领域落地，形成垂直领域解决方案，实现全业务流程智能化覆盖；三是 AI 推动产品和服务升级，聚焦家庭与工厂双智能体建设。其中，工厂智能体以场景化需求为导向，构建“AI/AIGC+ 自动化”应用体系，让智能体覆盖人、机、料、法、环各方面的具体工作，将员工从烦琐的重复性工作中解放出来，使其能够将更多精力投入技术和产品创新工作中去，通过打造新质生产力突破“内卷”，实现高质量发展。
随着整个社会物质水平的极大丰富，制造业面临新的挑战。面对市场需求的快速变化、更多先进设备的开发和引入、新生代产业工人对个人价值实现的追求，整个制造业都需要思考如何解决柔性生产能力不足、复合型人才短缺、高强度重复性工作等新的现实问题。对此，亟须依托 AI 智能体，实现从员工个体到工厂组织乃至整个产业链的协同赋能。
在大模型出现之前，传统 AI 的典型应用大多是语音识别、人脸识别、OCR 等，功能单一，应用场景也比较简单，无法解决上述复杂问题。区别于传统 AI 技术，AI 智能体具备以下优势：在自主决策能力方面，传统 AI 多是基于预设规则和算法执行任务，而 AI 智能体可以根据环境变化、自身目标和已有知识，独立思考并做出决策；在持续学习能力方面，传统 AI 模型训练完成后，其参数基本固定，学习新内容需要重新训练整个模型，成本高且效率低，AI 智能体则可在运行过程中不断地从环境中获取数据，更新自身知识和技能，不断适应新的应用场景和需求；在人机协同能力方面，传统 AI 只能接受简单的输入，AI 智能体与环境的互动更为紧密和灵活，不仅能接收环境信息，还能通过行动改变环境状态，形成动态反馈循环。AI 智能体的这些优势使其应用场景得以大幅扩展。
工厂智能体的建设遵循“技术底座支撑、场景驱动落地、运营范式升级”的建设路径，并基于“技术能力与业务需求相结合、近期目标与远期规划相结合”的实施原则，结合现有技术实践与产业发展趋势，因地制宜、量身定制实施方案。
在建设路径方面，技术底座构建依托数据、算力、模型三位一体，夯实智能体运行根基，提供丰富的算力资源、基础组件和服务。场景驱动落地聚焦生产全流程智能化，通过“信息流、实物流”两条主线，全面梳理制造全流程，基于AI 能力，以场景驱动 AI 构筑工厂智能体，实现包括协作机器人、人形机器人应用等在内的丰富的场景化落地方案。运营范式升级强调工具链与组织变革并重，通过打破传统制造业的孤岛模式，构建跨组织、跨企业、跨行业、跨技术的协同网络，实现资源高效整合与价值共创。
在具体的实施过程中，制定长期规划和短期目标，从单点突破到全局智能，以点带面分阶段实施。长期规划锚定自动执行工厂所有业务的超级智能体愿景，短期目标则聚焦核心痛难点，优先解决企业战略需要、重复性强、存在人才瓶颈的问题。
以美的集团为例，工厂智能体主要在技术底座升级、应用场景创新、全生命周期运营等方面实现深度应用落地，并取得显著的成效。
三大核心中枢建设升级带动工厂智能体技术底座升级。一是 AI 算力平台建设升级，管理千卡集群，统一调度全量 GPU 资源，支持所有本地推理服务和训练任务；二是 AI 算法平台建设升级，统一管理全集团的 AI 算法能力，实现算法的共创共建共享，将 AI 算法赋能各个业务部门；三是企业知识管理平台建设升级，集中存储和管理企业内部知识和信息的系统，收集、组织、存储和共享企业内的各种知识资源，支持员工工作，提高效率，促进创新，增强企业竞争力。
（1）打造“计划智能体”，支撑企业战略落地
为应对消费者对产品与服务的个性化、即时性需求日益凸显的转变，面对市场需求的快速变化，借助推理大模型展开进一步创新实践。对该大模型进行针对性训练，使其具备垂直领域场景思考能力，涵盖预测、规划、排产等多个关键业务场景。训练后的推理模型被广泛应用于智能 PSI（product sales inventory）预测、智能排班、智能订单预排与智能排产等业务环节，能够更加科学、合理地对计划进行推测和预排，极大地提高了计划的准确性与可行性。
这一系列能力的整合，实现了交期可视、产能可视、智能预排、智能排产与物流协同，成功打造出具备全局统筹能力的“计划智能体”，成为推动企业从传统人工模式向数据驱动模式转型的关键动力，使计划效率、决策准确性等实现质的飞跃。
（2）打造“设备智能体”，提高设备综合效率
尽管先进设备的引入提升了生产效率，但人员流动造成技能传承与知识管理断层危机，亟需通过智能化手段实现操作辅助与自动化运维，降低技术门槛，使工人角色从操作者转向AI 系统的监督者与优化者。
通过设备智能体驱动设备升级，实现生产全流程提质增效，核心业务自动化率达到行业领先水平。传统设备维修依赖资深员工经验、外部供应商维修，设备异常无法快速修复，设备在运行过程中可能出现的各种不良情况。针对这些问题，设备智能体通过对各系统核心零部件运行参数进行实时采集分析，智能判定故障类型、根因并推送解决措施，赋能设备维修人员，使设备得到快速修复，降低设备故障率近 30%、提高设备综合效率超 10%。
（3）构建“品质智能体”，为用户提供高品质产品“保驾护航”
利用品质智能体对品质数据进行深度分析，按照科学逻辑进行理性判断，实现全流程的智能采集、智能分析、智能预警、智能管控、智能预测和智能决策，达到优化管理结构、提升管理质量和效率、打造高效可靠的质量保证体系的目的。
在品质检测环节，传统的人工质检方式存在效率低、漏检率高、标准不统一等问题，引入基于深度学习的图像识别技术后，通过训练 AI模型，能够自动识别产品缺陷，从而实现快速、准确地质检。除此之外，品质智能体还在其他环节得到广泛引用。在品质分析环节，通过智能体进行品质根因分析，赋能品质改善；在返修环节，智能分析故障原因并推荐返修方案；在巡检环节，协助巡检员自动分析过程品质根因，发现重复问题，生成品质事件；在问题闭环环节，自动为处理责任人推荐改善方案以辅助决策。经过一系列尝试，显著提升了质检效率，降低了人工成本，更重要的是有效提升了产品质量，减少了因质量问题带来的损失，提升了用户满意度。
（4）构建“具身智能体”，推动人形机器人应用
人形机器人本身就是具备一定自主能力的智能体。相较于传统机械臂，AI 赋予人形机器人更强的自主学习能力，使人形机器人能够根据不同场景需求，自主完成各种复杂任务，进一步提升生产效率和使用灵活性。通过多智能体协同平台，人形机器人能够与“计划智能体”“设备智能体”“品质智能体”等其他智能体无缝集成。未来，工厂智能体将具备调度和优化成千上万人形机器人的能力，打造新型智能化“无人工厂”的核心。
▲美的微波炉顺德工厂2021年入选“灯塔工厂”，目前拥有25条智能装配产线，年生产能力4800万台，是全球最大微波炉生产基地。
在工厂智能体的建设过程中，以知识管理、产品建设、宣传共创为抓手，三位一体加大智能体的运营，构建可持续的生态体系，持续推进智能体应用的深入和长期规划的实现。一是以知识为核，通过动态知识运营确保智能体的专业性与时效性。二是以产品为基，以模块化架构和用户体验设计实现技术落地，并关注落地成效，持续打磨提升。三是以生态为翼，借助宣传共创扩展落地场景，提升业务价值，同时与垂直领域头部企业共建场景化解决方案。
借助积极试点和规模化推广，工厂智能体已经在多个领域落地应用，实现了生产效率、产品质量、安全保障与环境保护的卓越平衡。未来，随着更多“场景 +AI”的应用融合以及多模态大模型、人形机器人技术能力的升级迭代，AI技术将彻底重构制造业企业流程和业务模式。以此为基础，继续研发可以自动执行工厂所有业务的超级智能体，打造由 AI 智能体完成大部分执行、人类进行少量监管的未来工厂。
习近平总书记指出 :“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应。”以美的集团为代表的链主企业以信息流和实物流主线，从需求计划、供应链采购、生产制造、品质管理等方面，实现了端到端全流程的数字化和智能化，结合国产大模型的崛起，打造工厂智能体，发展出更精准、更贴合企业实际需求的新质生产力，并将其赋能给供应链上下游以及整个产业链，促进产业优化升级，起到行业“头雁”的作用。
