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引领未来工作丨从设计到调试，AI赋能汽车产线研发效率革新

图3基于惠普Z系列Z2G9AI台式工作站的复杂多机器人协同焊接工作站仿真设计设计风险预判：真实呈现机械结构的设计细节与场景适配关系，方便研发团队内部的沟通评审，快速发现设计漏洞并优化。降低研发成本：为后续虚拟仿真、现场组装环节提供精准、可靠的基础数据，从源头减少后续环节因模型数据问题产生的返工修改，降低研发成本。专业软件的仿真验证能力，实现全流程虚拟调试与验证。真实还原应用场景：将三维结构设计输出的1:1高精度模型精准导入仿真软件，完整复现工业机器人自动化生产线的设备布局、应用环境及机械结构关系，为仿真验证提供高度贴合现场的场景基础。实现离线编程，节约现场调试时间：依托虚拟仿真提前完成路径验证、干涉检查、程序优化与节拍评估、动作程序编写等工作，绝大部分问题在虚拟环境中已解决，现场仅需快速对接与验证，安装调试周期大幅缩短60%以上，让生产线能更快落地投产

终端和服务器

来源：e-works

2026-06-23

东京大学工学部：世界一流学府的产学研对话，AI与传统制造科学的深度融合

东京大学工学部实验室、金工实习场所及校园内景02五场报告，一场关于“制造科学”的头脑风暴交流会在工学部2号楼举行，共安排了五场高水平学术报告，每一场都对应着一个制造业的&ldquo 考察团团长黄培博士介绍中国智能制造研究成果03实验室与金工实习场：产学研氛围的实感报告结束后，考察团一行深入走访了工学部第8号馆和第5号馆的顶尖实验室（LaboratoryTour），近距离观摩了高精度微纳加工、智能机器人及先进材料的实验装置。这里的研究往往直指产业真问题——实验室里的样机与参数，很可能就是几年后工厂里量产工艺的雏形。在这里，大学不是象牙塔，而是产业创新的源头活水：实验室里的一个误差补偿算法、一次粉体成膜的参数优化，都可能在未来成为工厂里的量产工艺。

其他

来源：e-works

2026-09-07

AI+PLM落地实战：流程行业研发从"试出来"走向"算出来"

、大语言模型、深度学习、谱图解析等垂直AI算法在工业场景跑通，从"实验室论文"走向"车间可用"；其三，云南白药、三新材料等头部企业的AI+PLM项目陆续交出可量化的成绩单高校提供前沿算法研究能力，企业提供真实场景与数据，二者闭环，这是纯软件公司难以复制的壁垒。 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、您的设备以下案例数据来自璞华科技官网公开披露及行业权威报道，均为已落地项目的真实成效。建议要求供应商用真实配方数据做POC验证。Q3：2026年AI+PLM的落地场景和过去有什么不同？

PDM/PLM

来源：璞华易研

2026-08-27

看NASA如何利用VR技术训练航天员

虚拟现实实验室（VRLab）位于9号楼，外观与航天中心的其他建筑相似。实验室里有一辆一人高的可移动推车，装载着各种电子设备。虚拟现实技术自上世纪90年代开始被NASA（美国航空航天局）使用。NASA的工程师们开发出的模拟和绘图功能能对各种太空任务进行仿真，比如操纵航天飞机的机械臂等。随着虚拟技术的发展，VR实验室的硬件也在不断更新。实验室前后总共使用了6代头戴式显示器。早期的3D头盔需要花费成百上千美元，并且不能即插即用。因此VR实验室并没有购买新头盔，而是在原有头盔上不断改进，提高了头盔的舒适度，防止航天员患仿真病（置身仿真环境过久产生的强烈恶心感）。 VR实验室的一个巨大优势是使训练花费大大减少，训练员穿着自己的衣服就可以立即开始一个小时的训练，而不必耗费大量费用和精力在中性浮力实验室中的水下真实的上演每一个步骤。

其他

来源：e-works

2016-03-22

不追概念，但求实效：研华如何让工业AI真正扎进产业深处？

简单而言，研华所做的，是为伙伴筑牢稳定可靠的AI底座：聚焦于底层软硬件、工业云平台、边缘计算与工业AI解决方案的研发创新，并率先在自身制造环节全面导入AI应用，真实验证工业AI对生产力的重塑价值。不同于实验室中的演示样机，研华的场景一体机产品矩阵，融入了行业Know-How，经过了工业现场的打磨与验证，是精准适配并已落地于真实生产工况的成熟解决方案。研华AIAgent构建制造落地新场景正是顺应这一趋势与需求，研华聚焦工业现场，推出了一系列经过真实验证、可直接落地的工业级AIAgent。 iEnergy.AIAgent但研华深知，工业AIAgent不是写出来的，而是在真实的场景中“打磨”出来的，是与伙伴共创出来的。没有行业Know-How，Agent不会决策；没有真实数据，Agent看不清现场；没有生态协同，Agent难以规模化。

人工智能

来源：e-works

2026-06-22

中国电科38所汽车雷达智能制造示范产线三维虚拟监控项目分享

中国电科38所根据目前智能制造的趋势，以汽车雷达智能制造示范产线为依托，对产线设备进行广泛的数据采集，并且以数字化映射（DigitalTwin）/增强现实AR为技术基础，实现产线的三维虚拟监控应用，展现产线真实数据驱动的三维仿真场景拥有国家级集成电路设计中心、俄罗斯新技术研发中心、中国电科浮空平台研发中心、安徽省汽车电子工程研究中心、安徽省公共安全信息技术重点实验室、安徽省北斗卫星导航重点实验室、合肥公共安全技术研究院、博士后科研工作站等研发平台项目实施情况：一、项目需求中国电子科技集团公司第38研究所的汽车雷达智能制造示范产线三维虚拟监控平台，其需求目的是对产线进行三维仿真建模，然后通过设备真实采集的数据驱动三维模型来进行虚拟结合真实的监控平台三、项目实施过程，三维虚拟监控系统实施步骤：三维虚拟监控系统实施步骤四、项目实施成果（1）物联网硬件网络搭建1、设备数据采集；2、工厂与实验室硬件网络系统；（2）物联网软件系统开发1、产线三维虚拟监控平台；2、Pi-IoT与Web3D平台数据对接；3、虚拟监控；4、设备数据展示；5、生产异常报警；6、AR体验；（3）工厂与实验室网络架构工厂与实验室网络架构结语汽车雷达智能制造示范线虚拟监控平台是经过数字化车间三维虚拟监控系统基于数字化映射

其他

来源：湃睿科技

2018-05-23

CES2026直击：不止传感器，帕西尼PaXini要打造具身智能“物理感知基建”

从高精度触觉传感器到“具身智能基建”帕西尼全产品矩阵图来源：企业供图帕西尼成立于2021年，创始团队源自世界首个人形机器人诞生地——日本早稻田大学菅野实验室换言之，当机器人能够从接触中“学习”并动态调整自身行为，形成闭环的、可自主演进的“接触智能”时，具身智能才能真正从实验室概念，转化为可靠、可部署的生产力。帕西尼在用最容易理解的方式展示：当机器人可以感知真实物理世界、能稳定控制力度，执行各类精细、复杂任务，才可能从实验室走向真实场景。而难点在于，视觉数据可以靠摄像头规模化获取，语言数据可以从互联网获得，但触觉与力学数据必须来自真实接触，获取成本高、采集难度大，也更难形成统一标准。值得一提的是，对于具身智能的未来，许晋诚博士要比很多行业人士更乐观：“两到三年内会有大量机器人进入真实生产环节。

工业机器人

来源：36氪出海

2026-01-11

村田制作所：电子元器件的隐形冠军，八十年的材料坚守与数字化跃迁

与此同时，村田还利用数字孪生技术对AGV物流系统进行仿真优化，使故障响应时间缩短了20%。考察团注意到，村田的AI应用有一个鲜明特征：它们不是实验室里的概念验证，而是直接嵌入真实生产场景的“现场工具”。

其他

来源：e-works

2026-09-04

张斌天马（芜湖）微电子有限公司CIO

2.机理建模：对巨量转移等关键设备不仅还原了几何外形，更嵌入了运动逻辑，为工艺优化提供虚拟试验场。 4.6仿真驱动的物流调度优化虚拟工厂不仅是物理世界的“镜像”，更是策略的“实验室”。 OHT系统调度模拟：针对复杂的空中轨道系统，申报人主导了大规模路径仿真。通过算法优化，解决了交叉口拥堵问题，使OHT搬运效率提升了15%，非计划等待时间减少约20%。动态瓶颈分析：通过虚拟排产，提前发现工艺变更导致的物流积压点，指导物理产线的柔性调整。根因分析：当良率波动时，利用多维相关性算法，在虚拟空间内追溯设备参数、物料批次与操作员，实现秒级根因定位。

优秀CIO参评内容

2026-02-02

中信重工：多源数据汇集融合应用，打造高端矿山装备智能工厂

，中信重工已成为我国最大的重型装备制造企业之一，全球最具竞争力的矿业装备制造商与服务商，国内最大的特种机器人研发及产业化基地之一，国家级创新型企业和高新技术企业，拥有行业唯一的智能矿山重型装备全国重点实验室搭建了三维参数化设计环境，以三维参数化设计和PLM系统为载体，对产品设计、工艺设计、包装设计、数控加工仿真、仿真分析、实验检测等全链条数据的集中管理与整合，实现基于产品全生命周期的全数字化管理。基于三维模型，借助机电一体化概念设计软件MCD进行仿真调试，实现了关键产品的虚拟调试和CAE仿真分析。形成基于数据驱动的离散型制造连续化生产模式公司建设了以PLM系统为核心的数字化研发设计平台，实现产品设计、工艺设计、包装设计、数控加工仿真、仿真分析、实验检测等全链条数据的集中管理与整合，满足了设计资源弹性供给构建了人才培育体系，打造行业智能制造人才队伍通过智能工厂建设，依托全国重点实验室、国家级企业技术中心、国家级工业设计中心、国家首批双创示范基地等四个国家级主要创新平台，中信重工构建了以“五院一中心

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2026-02-02

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