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打破精密质检困局：多通道AI质检分析仪重构质量管控范式

如今工业AI质检的竞争，早已不再是单一硬件的数据采集比拼，数据、算法、模型共同组成的体系化迭代能力，才是方案长期价值的核心所在。本次同步展出的九畴工业大模型，正是这套质检体系的智能底座。九畴工业大模型是面向实体产业的垂直工业大模型，已完成生成式AI服务备案，今年7月入选福建省人工智能优质行业垂直模型名单，采用创新的“大模型+小模型”混合架构，覆盖设备运维、安全监测在整套质检方案中，多通道AI质检分析仪承担前端工作：完成高精度工业信号采集、实时在线检测，源源不断产出真实工况样本，回流至大模型体系；边缘轻量化小模型承担产线端高频、高实时性的检测任务，保障产线节拍；云端大模型萃取生产工艺一线产线的真实缺陷样本、工艺知识不再随着时间消散，而是持续输入模型，实现模型的自主进化。通用大模型常常出现“实验室效果好，车间落地难”的水土不服问题，而这套“硬件感知+垂类工业大模型”的组合，把边缘实时推理和云端知识萃取结合在一起：产线上快速判件

人工智能

来源：硕橙科技

2026-09-11

逛完WRC，我们发现机器人行业最该回答的5个问题

技术层面，Vbot还发布了「VbotEmbodiedGenome｜具身基因组」具身模型体系及三大核心模型，用于支撑交互理解、世界模型决策、跨本体进化和真实反馈回流。在智能上，具身机器人的通用性显然与模型有关，而目前模型的技术路线远未收敛。头部公司们开发的路线有端到端VLA（视觉—语言—动作模型），WAM（世界动作模型），分层具身智能体操作系统，以及跨本体具身基础模型等。自变量重点展示其模型WALL-B的通用性：家庭服务和物流分拣两个差异很大的场景，运行的是同一个模型。极佳视界走的是世界模型路线，将世界模型作为「数据放大器」。

工业机器人

来源：极客公园

2026-08-21

西门子ICX给企业AI大模型构建业务“数字孪生”

而在我看来，这并不是大模型本身的问题，而是企业在AI落地过程中，缺少了一层关键能力——为AI构建业务的数字孪生。一、大模型的困境：聪明，但不懂你的业务大模型并不笨。目前的若干主流大模型，在语言理解和推理能力上，已经远超大多数人的预期。但它们有一个根本性的局限：它们并不了解你的业务。当你问大模型：“供应商A延期两周，哪些订单会受影响？”大模型面对的，其实是一片它难以理解的“数据荒漠”。这就是很多企业在AI应用中遇到的核心问题：模型很强，但它不懂你的业务；回答很流畅，但你不敢真正用于决策。第二，AI/ML模型开发。由AIStudio提供支撑，构建具备语义基础的精准AI模型。

人工智能

来源：西门子

2026-08-31

卡位具身智能“新基建”！华为、百度、腾讯、阿里争当“卖铲人”

平台基于华为盘古大模型的多模态能力及复杂任务的思维与规划能力，整合数据合成、数据标注、模型开发、仿真验证、云边协同部署以及安全监管等端到端能力，构建起覆盖数据-模型-仿真-部署-监管的全流程具身智能开发闭环会上，腾讯推出的三款基于混元大模型打造的具身基座模型，形成分工协同体系：VLM-1.0模型如同“右脑”，完成图像、空间与场景理解；RxBrain-1.0作为具身“大脑在模型与数据基建层面，阿里依托达摩院千问大模型，先后推出具身智能大脑基础模型RynnBrain与Qwen-Robot系列模型。 RynnBrain重点强化机器人时空记忆与物理空间推理能力，而Qwen-Robot系列则通过VLA操作模型、VLN移动模型和世界模型，为机器人装上“灵巧的手”、“认路的脚本体厂商擅长机械结构与运动控制，但普遍缺乏大模型训练与云端部署能力；模型企业拥有算法优势，却对硬件工程、行业场景Know-how积累有限。

e-works视点

来源：e-works

2026-08-05

AI+PLM落地实战：流程行业研发从"试出来"走向"算出来"

ML/DL引擎的四大特性：基于企业真实数据训练——ML/DL模型只使用企业自身的历史配方、实验记录、工艺参数，每一个数据点都来自真实实验，模型学会的是"您的原料、您的设备自研算法，无需外部API——从特征工程、模型选型（随机森林、XGBoost、神经网络、高斯过程）到超参数优化，全部自主研发，不依赖任何第三方模型API，确保技术自主与数据安全。持续增量学习——每完成一次实验，结果自动回流模型，模型每周增量更新，推荐准确率随时间稳步提升，实现"越用越准"。 Q9：AI+PLM的模型是否会随着企业实验数据积累而变聪明？A：是的。 ML/DL配方推荐引擎支持持续增量学习，每完成一次实验，结果自动回流模型，模型每周增量更新，推荐准确率随时间稳步提升，实现"越用越准"。

PDM/PLM

来源：璞华易研

2026-08-27

达索系统、PTC、西门子三巨头AI布局的“异与同”

3、打造会“讲”工程语言的工业基础模型不同于擅长处理泛化数据的通用大模型，西门子联合微软开发的工业基础模型（IFM），是一个会“讲”工程与制造语言的模型，能理解三维模型、二维图纸、工业传感数据及技术规范，进而生成智能建议。跳出通用大模型纯数据驱动的逻辑，以物理规律、工业标准约束AI输出。四是，构建开放生态。工业AI的落地不可能依靠单一厂商独立完成，巨头的生态共建思路：一方面与算力、大模型厂商深度合作，补足底层能力短板；另一方面联合行业头部客户共同打磨场景方案，将一线工业经验转化为AI模型的核心能力，最终构建通用AI无法替代工业软件的真正的壁垒是数十年沉淀的物理规律模型和高质量工业数据，这是训练专属工业模型的稀缺资源。●战略选择必须基于自身基因。

PDM/PLM

2026-08-13

具身智能最大的幻觉，是先把人拿掉

灵初把这座桥拆成policy模型和世界模型。前者负责从数据生成动作，后者承担人类动作动力学向机器人迁移、质量评估和强化学习等工作。处理链条中，还会用分割模型识别手部，再叠加机器人模型和图像信息，修正动作端的偏差。世界模型在这里并非一个宏大的未来概念，更像数据车间里的转译器和质检员。灵生科技也把世界模型放在数据闭环中理解。他将公司的路线概括为「数据和模型互相促进、互相驱动」。这也是当前具身智能与大语言模型的一处明显差别。模型在屏幕里生成正确答案只是开始，身体还要在真实世界里把答案做出来。张正友并不认为现阶段适合把全部能力压进一个同频运行的端到端模型。模型训练所需的数据规模继续增长，数据合规又限制了获取方式；端侧芯片很难长期承载快速增大的模型，云端因而仍是训练、后训练和复杂推理的中心。

工业机器人

来源：极客公园

2026-07-24

美的鲲禹磁悬浮离心机打造行业智能制造黑灯车间

重庆市科技进步二等奖、重庆市创新示范智能工厂、重庆市数字化车间等荣誉图1重庆美的通用制冷设备有限公司二、企业在智能制造方面的现状我司投入大量资金进行生产线智能改造，引入美的集团智能制造体系，拉通数字工艺DPM 个典型场景基于各个业务系统和美的智能工厂数字化架构，各场景实现了和其他系统的交互，同时部分系统在业务场景下实现集成应用，围绕集团五智管理和五个驱动建设，工厂从产品设计到供应链服务，对工厂实时运行数据进行可视化、数据化管理，搭建了离心机智能选型、DPM 2.0下料机加线壳体智造黑灯区打造了十一大核心突破点、六个行业首创场景、一个全球首创应用：1）壳体智能设计：（行业首创）①选择可参照的标准机模板，输入定制参数，自动检索查重，若系统无相同图纸则自动生成三维模型并导出二维图纸；②将设计标准和可制造性标准拉通嵌入DFM智能评审系统，进行容器自动评审；③将原材料信息赋予三维模型，并内置定额计算公式，PLM系统自动分析三维模型结构树，并抓取定额信息，自动生成EBOM；④内置壳体分段规则 2）智能套料排程系统：（行业首创）①下料展开图DPM系统管理，提升图文受控性②APS系统与MES系统交互确定零件生产计划③开发套料编程系统打通APS、MES、DPM系统④自动编程，自动套料排版⑤自动计算板材回货需求

其他

来源：e-works

2024-01-22

先筑数据之基，再启AI之门——访AVEVA高级副总裁、HMI/SCADA业务战略负责人DougWarren

这背后是AVEVA全球实验室在生成式AI、智能体AI及世界模型等前沿方向的持续探索，并坚守AI安全与可治理部署。 ”从大语言模型到世界模型：全球实验室的前沿探索实际上，在AVEVA剑维软件HMI（中国版）产品发布会现场之外，一场更大规模的AI探索正在AVEVA分布于全球的实验室中悄然进行。 DougWarren向记者透露，AVEVA正在从多个方向开展大量AI相关工作：既包括生成式AI，也包括智能体AI（AgenticAI）；研究的对象也从大语言模型、小语言模型，进一步延伸到了世界模型。 DougWarren解释道，产品是否拥有足够完善的API，让AI模型能够自行生成图形化界面，并直接将其导入产品？这关系到未来AI能否真正参与工程设计。一个模型可以在云端完成训练，之后在边缘端运行。”DougWarren告诉记者，这一技术能力正在快速发展，而新发布的HMI中国版所夯实的产品基础，正是承接这些能力的载体。

人机界面

来源：e-works

2026-08-21

蓝沃AI开源发布行业首个非标机加工工艺大模型“沃土”LevelField-1，工业AI从“数据智能”迈向“理解工业”

世界人工智能大会前夕，「工厂原生」科技公司蓝沃AI式开源发布「沃土」工业大模型LevelField-1。模型由蓝沃AI技术团队与36位从业20年以上的工艺工程师共同完成数据构建与结果校验，确保专业性与准确性。模型测试过程中，两位老师傅正在讨论总结夹具类产品加工思路模型支持车削、铣削、钻削、磨削、铸造、锻造、热处理、焊接等18类机加工常见工艺环节。在内部评测中，模型与工艺工程师的加工思路契合度达95%以上；内测客户实际使用中，工艺路线起草耗时减少约60%。下载后可在vLLM直接部署推理，无需单独配置基础模型；官网同步开放免费在线体验入口，无需部署即可使用。

人工智能

2026-07-17

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