工廠數字化轉型、打造智慧工廠，可謂是目前產業升級正在途經的荊棘之路。雖然目前國內一些頭部製造企業已經踏上了智慧化轉型的快車道，但對於數量眾多的中型製造企業來說，在其專業、物流兩大業務模組中，物流和倉儲自動化水平低已成為國內工廠智改數轉升級面臨著新短板。
相較於產線的自動化，打造倉儲和物流涉及更多細分領域，從整個產線柔性生產模組化改造，到新的個體機器人與原有裝置的融合協作，再到將總裝環節的升級經驗復刻到整個產業鏈的上下游……這些都是時下製造業智改數轉遇到的具體問題。
在9月19日—21日2022年聯想“科技產業行”走進安徽的首站蕪湖，聯想創投聯動聯想基礎設施方案業務集團與數十家子公司及被投企業，與奇瑞汽車、長信科技等當地企業客戶，
圍繞機器人/數字孿生等解決方案如何賦能智改數轉話題
，透過圓桌panel的形式展開討論，嘉賓們深入行業痛點與解決方案，共同發掘合作機會。
第一場panel環節，嘉賓們在深度交流
在活動的第一場panel環節，嘉賓們就在安徽參觀智慧工廠的經歷，圍繞“機器人、數字孿生等前沿技術方案如何賦能工廠智改數轉轉型”展開討論。聯想新視界副總裁顧巖擔任主持人，與奇瑞製造工程院副總陳勇、長信科技資訊化負責人武鵬、Industrial Next 聯合創始人及CEO Allen Pan、聯想新視界安徽分公司總經理王光軍、迦智科技創始人及CEO 陳首先、炬星COO翁放、思謀科技產研副總裁趙軼等嘉賓展開深入對話。
顧巖（聯想新視界副總裁）：今天的嘉賓有從海外歸來創業的，所以第一個分享的問題拋給海外歸來創業的兩家公司，Industrial Next的CEO Allen Pan是從美國特斯拉回來的，炬星科技也是海外回來的。首先想了解一下，現在中國製造業是在從大到強轉型的過程中，我們應該怎麼去做，以海外的經驗看有什麼幫助？
翁放（炬星COO）：
我們之前在日本，去年才重新迴歸中國市場。目前核心業務領域是倉儲物流領域用的機器人，但並不是只做這一個賽道。炬星從谷歌帶回來的是對於多感測器融合的感測演算法，以及工業視覺的理解。
炬星跟前輩相比，走的是一條不同尋常的道路，依靠演算法對基礎能力進行補充，實現產品與其他型別裝置之間的融合共存。
這種思路是炬星機器人平臺的核心，炬星的機器人更像是一個平臺，自身有載重，也有很多介面，可以跟工廠其他自動化裝置連線，發揮在搬運過程中的人機協同優勢。機器人只是提升效率的載體，圍繞移動機器人重構產線也比傳統自動化解決方案簡單很多。我們以這樣的方式就可以實現跳過機械臂時代的的自動化，實現彎道超車。我們跟傳統的物流自動化廠商的走法不同，我們自己不會設計一大堆型號不同型別的機器人，而是希望把我們的技術跟其他人去聯合，共同來打造一個服務製造業的產業。
顧巖：翁總提到我們可以利用後發優勢跳過一些環節，讓中國在製造業的發展可以快速的由大變強。Allen Pan請為我們介紹一下，特斯拉的工廠是目前新能源製造領域的標杆，他們的智慧化的經驗在中國好落地嗎？怎麼去落地？
Allen Pan（Industrial Next 聯合創始人及CEO）：
特斯拉的特點是以物流物料、產品為中心。回國兩年，我們看到大部分的工廠當產品定型後，就不會再最佳化產線。特斯拉最大的優勢是產線模組化、模組化，一直在更新。Industrial Next 從總裝開始，會收集到很多資料，包括零件設計合理性等；特斯拉是用很多資料倒回來，實現零件的最佳化、整合。目前雖然很多工廠總裝環節已經是可以達到自動化，但生產的時候還是有變動的需求。
中國現在很多工廠也在迭代，將這種以物流為中心的理念帶到總裝環節，再擴張到整個產品，讓整個產品更有競爭力。
顧巖：Allen Pan提出兩點，
資料化的重構，還有模組化的創造力。
我們有海外歸來的精英企業家，也有本土的科學家創業。另外兩家企業迦智科技、思謀科技，創始人都是科學家創業，科學家走出金字塔走進製造業，跟我們一起來為中國製造去努力。有一個問題提給兩位：中國的製造業現在還有哪些關鍵的技術是需要去突破的，而這些關鍵技術對未來製造業進行專業化的改造和數字化轉型有哪些幫助？
陳首先（迦智科技創始人及CEO）：
這真的是一個很大的問題，我就迦智科從事的行業談談在整個智慧製造過程中物流的智慧化能夠做的事情。迦智科技從2016年成立，2018年選定的方向，從那以後就堅定產品方向是由自主移動機器人去服務製造業，企業戰略大方向一直沒有變。為什麼選擇這個方向？基於我們對智慧製造物流的理解。我們去看很多製造型企業，尤其是頭部型的製造企業，基本是由專業、物流這兩塊組成的，在製造這塊很多企業智慧化程度都非常高了。今天我們去了長信科技，整個產線都是全自動化的，
但是非常多的中型規模的製造型企業，它的物流自動化水平相對而言還是比較低的，更不用說在物流的智慧化、數字化的水平。所以我們認為在整個中國智慧製造轉型過程中，物流這塊應當是整個轉型過程中的短板，也是應該要突破和補齊的。
基於此，2019年我在行業裡提出一個概念，當時設想，如果有一天我們的移動機器人不光能夠完成物料的自動化運輸，還能夠自動化的完成物流的上料和下料，每個生產工藝和生產裝置之間全部由機器人去連起來，這樣的話整個生產過程將真正實現全無人化。把生產和物流做成完整閉環，完整收集資料，完全在沒有人干預的情況下去做一個集軟體和演算法全自動化製造的過程，這是可以暢想的藍圖。
在2019年和2020年，我們跟武漢的天馬機器人合作，只用一個型號，透過前期的設計裝置之間的搬運完全可以實現單一機器人上下料全自動完成，真正實現了無人化物流環節，實現整個生產過程和物流環節的閉環。
趙軼（思謀科技產研副總裁）：
2019年時當時裝置本地化根本做不到，國內的高階製造業完全都是進口的，所以當時我就在想怎麼實現國產化。還有人力成本越來越高，所以我們每一個專案，上來就跟客戶說我們怎麼降本增效，因為那個時候一個專案沒有幾十人的團隊是不可能做下去的，比如我們做防炫的玻璃檢測，跟普通玻璃不一樣，防眩玻璃要求很高，我們有一個反射率的曲線，這個走的是增效，就是增加效率和效應，不是透過自動化透過反覆的試驗得出來的，是很難的技術點。過程其實就是死磕，我覺得工業是持續的跟進和持續的突破。
顧巖：好的，謝謝趙總，科學家做產品落地，真的需要死磕精神。有這樣一批科學家的智慧製造企業，我們中國製造業就有希望。
接下來想跟安徽當地兩個優秀的企業交流一下，智慧化改造，數字化轉型，對於企業的創新，到底覺得有什麼意義？請陳總和武總結合實踐經驗分享下。
陳勇（奇瑞製造工程院副總）：
剛才發言的有兩位是物流倉儲領域的公司，聯想創投蠻有意思的，不把雞蛋放到一個籃子裡，投了很多的物流倉儲方面的創新企業。目前來講，我們企業也在做物流的轉型。炬星剛才說的那句話我完全贊同，你們的企業不是科技型企業，一定是軟體服務型企業。彎道超車這個事情，從另一個角度去說，可能還是因為國內企業發展快，市場規模大。國內倉儲物流彎道超車，成果在國外並沒有如此顯著，是一個體系造成的：市場客戶對於整個物流倉儲化帶來的價值，或者說急迫性，並沒有達到過去自動化賦予的那麼直接，因為物流更多的是體系的執行。如果企業使用者在並沒有改變自身機制的情況下，想把這個市場拓展開是很難的。
所以倉儲物流的成功組成因素一定是兩個，一個是新型企業本身就有這個需求；老的企業更需要培育，透過溝通、交流去把中間帶來的價值更好的挖掘出來。
武鵬（長信科技資訊化負責人）：
所謂的自動化，首先解決了人的問題。長信在大部分生產線都實現了自動化，不需要人去幹預，因為人的問題也需要考慮。長信是近1萬人的密集型製造企業，常常面對人短缺和留人問題。第二塊就是物流問題，我們現在很多的人員其實就是在做搬運工作，物流自動化降低了對人的醫療，且機器會百分之百執行我們所有的指令，機器有電就能執行，不像人員可能會出現各種情況。所以公司一直在大力推進自動化。
第二個，資料化。如一個跟我們相關的例子——MES，資料的收集就是產品的掃碼，以往是透過人力掃碼，現在透過自動化，工序可以做到裝置級；資料更精細化，對裝置質量的提升和準確性更高。其次，資料達到一定量級以後，量變可能引起質變，就會帶來一些額外的分析價值。透過分析哪個地方出了問題，能對給企業帶來工序上、操作上的改善。此外，資料一定要留真，這是目前在資料採集上我們的要求。
