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AI浪潮蓬勃興起，但究竟應該如何讓技術(shù)走出概念，切實破解紡織產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型痛點、深度賦能生產(chǎn)決策？

7月27日，AI賦能紡織產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展大會暨工業(yè)決策大腦產(chǎn)品發(fā)布會在浙江紹興柯橋舉行。中國科學院自動化研究所副所長曾大軍、中國紡織工業(yè)聯(lián)合會信息化部主任殷強、常州紡織服裝職業(yè)技術(shù)學院黨委委員、副校長馬昀、蘇州大學紡織與服裝工程學院院長潘志娟、紹興大學紡織科學與工程學院院長鄒專勇、中科聞歌董事長王磊、中科聞歌CEO羅引等領(lǐng)導嘉賓出席本次大會。

會上，中科聞歌重磅發(fā)布了“工業(yè)決策大腦”。

作為一套面向AI原生工廠的完整能力體系，工業(yè)決策大腦以DOMA技術(shù)架構(gòu)和“基—樞—核—腦—端”決策AI樹為底座，打通工業(yè)數(shù)據(jù)、模型、智能體、智能裝備的全鏈路，讓AI真正讀懂工廠、深度參與決策，打通“感知－決策－行動”的智能化閉環(huán)。

工業(yè)決策大腦：

讓數(shù)據(jù)被理解、模型適配準、經(jīng)驗轉(zhuǎn)化深

中國科學院自動化研究所副所長曾大軍在主旨報告“決策智能一人工智能新疆域”中指出：隨著工業(yè)機器人、智能體、具身智能快速發(fā)展，決策主體由傳統(tǒng)以人為中心，轉(zhuǎn)向人 + 智能體融合協(xié)同。智能體與機器人深度參與工業(yè)全流程并牽引決策，人智融合的新模式，在數(shù)據(jù)采集處理、人機協(xié)同決策構(gòu)建等層面，為現(xiàn)有工業(yè)體系帶來全新挑戰(zhàn)。

浙江大學管理學院教授、浙江大學信息技術(shù)與經(jīng)濟社會系統(tǒng)研究中心主任劉淵在主旨報告“AI時代傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型之路”中指出：“AI具備技術(shù)能力，并不意味著它能夠自然轉(zhuǎn)化為產(chǎn)業(yè)賦能效果。AI能力主要來自數(shù)據(jù)、算力和算法，而要真正進入產(chǎn)業(yè)、形成現(xiàn)實生產(chǎn)力，還需要與具體的行業(yè)場景、業(yè)務流程、制度環(huán)境和應用模式深度結(jié)合。”

曾大軍與劉淵兩位專家的分享，點明了當前工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心瓶頸與破局方向，也為中科聞歌“工業(yè)決策大腦”的落地實踐提供了理論層面的支撐。

“工廠并不缺設(shè)備、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)，真正缺少的是連接‘數(shù)據(jù)”與‘執(zhí)行’的決策智能大腦。”中科聞歌副總裁、CTO曹家在發(fā)布會上表示。

過去多年來，隨著ERP、MES、PLC等系統(tǒng)廣泛部署，大量工業(yè)企業(yè)持續(xù)推進信息化建設(shè)，積累了豐富的數(shù)據(jù)資源。然而，信息化并不等于智能化。許多企業(yè)的數(shù)據(jù)仍停留在記錄、查詢和展示層面，尚未真正轉(zhuǎn)化為分析問題、優(yōu)化生產(chǎn)和輔助決策的能力。

曹家指出，工業(yè)AI要真正落地，仍需跨越數(shù)據(jù)難理解、模型難適配、經(jīng)驗難沉淀等三重障礙。

曹家表示：首先，工業(yè)企業(yè)并不缺少數(shù)據(jù)，真正缺少的是可被AI直接理解和有效使用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。其次，工業(yè)場景中的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)各種復雜模態(tài)，僅依靠通用大模型，難以理解復雜工藝機理和生產(chǎn)規(guī)則，更難以支撐生產(chǎn)排程、質(zhì)量控制、設(shè)備協(xié)同等專業(yè)決策。最后，當前，大量關(guān)鍵知識仍沉淀在資深技術(shù)人員和專家團隊的經(jīng)驗之中。難以形成結(jié)構(gòu)化、可傳承、可復制的知識體系。一旦人員發(fā)生變化，經(jīng)驗就可能隨之流失，企業(yè)決策效率和能力提升也因此受到限制。

曹家的這番發(fā)言，精準點出了當前工業(yè)智能化落地過程中卡在“最后一公里”的核心痛點，而中科聞歌推出的工業(yè)決策大腦，正是針對這三重障礙給出的系統(tǒng)性解決方案。

工業(yè)決策大腦：

兼容現(xiàn)有系統(tǒng)、融通全域數(shù)據(jù)、輸出落地決策

中科聞歌將DOMA（Data—Ontology—Models—Agents，即數(shù)據(jù)—本體—模型—智能體）技術(shù)架構(gòu)引入工業(yè)場景：匯聚企業(yè)真實業(yè)務數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備、訂單、產(chǎn)品、工藝與質(zhì)量之間的關(guān)系，再由專業(yè)模型進行理解和推理，最終通過智能體調(diào)用業(yè)務系統(tǒng)與生產(chǎn)工具完成任務。

在產(chǎn)品層面，中科聞歌“基—樞—核—腦—端”決策AI樹進一步把這些能力組織為完整體系：底層由海匯和DIP負責組織工業(yè)數(shù)據(jù)和知識，中間由雅意、磐石大模型和決策機完成預測、推演與決策，上層通過龍工智能體和工業(yè)智能裝備進入具體工廠生產(chǎn)和經(jīng)營業(yè)務。

中科聞歌“基—樞—核—腦—端”決策AI樹

依托決策AI樹，工業(yè)決策大腦提供一套面向AI原生工廠的完整能力體系——讓AI理解工廠、參與決策，并把決策轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)任務和設(shè)備行動。

這套體系不要求企業(yè)推倒重建已經(jīng)投入使用的系統(tǒng)，而是將訂單、客戶、設(shè)備、物料、產(chǎn)品、工藝和質(zhì)量數(shù)據(jù)連接起來，讓工廠使用統(tǒng)一的業(yè)務語言，并在交期、產(chǎn)能、庫存、成本、品質(zhì)和能耗等多重約束下，形成可執(zhí)行的決策方案。

工業(yè)決策大腦如何賦能？

從數(shù)字決策到具身執(zhí)行，打通工業(yè)智能閉環(huán)

曹家介紹，工業(yè)決策大腦已進入紡織企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，并在典型應用場景中取得階段性成效，推動AI從單點工具加速走向貫通生產(chǎn)經(jīng)營流程的決策閉環(huán)。

具體來看：

★貿(mào)易智能理單場景：過去，一張外貿(mào)訂單需要人工在多個文件之間反復核對，通常耗時30至60分鐘。應用工業(yè)決策大腦后，面料規(guī)格、顏色、數(shù)量、工藝、交期等關(guān)鍵信息可被自動識別，數(shù)十秒內(nèi)即可完成理單，關(guān)鍵要素提取準確率超過95%。

★織造智能排產(chǎn)場景：傳統(tǒng)織造排產(chǎn)過去主要依賴人工經(jīng)驗統(tǒng)籌，一份排產(chǎn)計劃需要統(tǒng)籌設(shè)備、產(chǎn)能、工藝、庫存和交期等多項因素，往往耗時數(shù)小時。接入工業(yè)決策大腦后，AI能夠綜合各類生產(chǎn)約束，自動分配任務，并根據(jù)現(xiàn)場變化實時重算，排產(chǎn)計劃由數(shù)小時壓縮至分鐘級，讓生產(chǎn)計劃更快響應臨時插單、設(shè)備異常和訂單調(diào)整。

★印染智能配色場景：印染配色原本高度依賴老師傅經(jīng)驗，往往需要反復打樣和調(diào)整。如今，工業(yè)決策大腦能夠綜合歷史配方、光譜數(shù)據(jù)、面料信息和染料屬性生成配色建議，并根據(jù)打樣結(jié)果持續(xù)優(yōu)化。在典型場景下，打樣由7至8輪降至3至4輪，成本可節(jié)省30%至50%，并將老師傅經(jīng)驗持續(xù)沉淀為可復用能力。

★印染智能排缸：以前完成一次排缸通常需要約2小時，訂單或設(shè)備情況發(fā)生變化后，還要重新協(xié)調(diào)。接入工業(yè)決策大腦后，AI能夠綜合多重約束生成可解釋的排缸方案，將排缸時間由約2小時縮短至約2分鐘，幫助企業(yè)更快應對插單、設(shè)備變化等生產(chǎn)現(xiàn)場的不確定性。

★完工反饋與訂單交付：過去，一個批次完成生產(chǎn)，生產(chǎn)記錄、質(zhì)檢結(jié)果和原始訂單需要逐項核對，還要聯(lián)動銷售、倉儲、質(zhì)檢和財務等多個部門，費時費力。落地工業(yè)決策大腦后，系統(tǒng)自動核對生產(chǎn)記錄、質(zhì)檢數(shù)據(jù)與訂單要求，并同步觸發(fā)后續(xù)業(yè)務流程，將原本1.5至3小時的跨部門協(xié)作壓縮至約5分鐘。

工業(yè)智能不僅要在數(shù)字系統(tǒng)中完成分析和決策，還要將決策轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)現(xiàn)場的具體行動。

曹家表示：“中科聞歌本身并不做機器人，而是致力于為各類機器人進入工廠打造統(tǒng)一的工業(yè)決策大腦。我們希望在機器人‘會感知’與‘會行動’之間，構(gòu)建統(tǒng)一的協(xié)同決策能力和決策算法，讓不同類型的機器人能夠圍繞同一生產(chǎn)目標協(xié)同工作、持續(xù)優(yōu)化，共同推動未來工廠運行模式從自動化走向智能化。”

在工業(yè)決策大腦統(tǒng)一調(diào)度下，由中科聞歌孵化企業(yè)中科巨細打造的智能巡檢、智能掛紗和智能落布機器人，成為AI進入生產(chǎn)現(xiàn)場的具身智能終端。

機器人融合自主導航、視覺識別、任務規(guī)劃和協(xié)同調(diào)度等能力，將系統(tǒng)決策轉(zhuǎn)化為巡檢、停機、掛紗、轉(zhuǎn)運等生產(chǎn)動作，并實時回傳現(xiàn)場數(shù)據(jù)，形成“感知—決策—執(zhí)行—反饋”閉環(huán)。

其中，智能巡檢機器人可識別20余類紡織瑕疵，檢測準確率超過95%，單機續(xù)航達8小時；發(fā)現(xiàn)嚴重缺陷后，可上傳數(shù)據(jù)進行風險研判并聯(lián)動織機停機。智能掛紗機器人能夠協(xié)同完成取紗、定位和掛入，作業(yè)高度覆蓋0.5至3米，最大掛載15公斤/卷，重復定位精度達±0.1毫米。智能落布機器人額定負載達300公斤，定位精度達±5毫米，每日可轉(zhuǎn)運100至150卷布卷，并支持動態(tài)避障和多機協(xié)同。

通過工業(yè)決策大腦與具身智能終端協(xié)同，中科聞歌進一步貫通數(shù)字系統(tǒng)與物理現(xiàn)場，讓AI從分析生產(chǎn)、輔助決策走向執(zhí)行任務、反饋結(jié)果，推動決策智能與工業(yè)具身智能深度融合。

深耕紡織樣板場景拓展多元工業(yè)賽道

紡織產(chǎn)業(yè)是我國傳統(tǒng)支柱產(chǎn)業(yè)，也是吸納就業(yè)、保障民生的重要產(chǎn)業(yè)，當前正處于轉(zhuǎn)型升級、向價值鏈高端攀升的關(guān)鍵階段，生產(chǎn)流程優(yōu)化、供應鏈協(xié)同、柔性定制等環(huán)節(jié)都對智能決策提出了迫切需求。

本次發(fā)布會選擇在紹興柯橋舉辦，也正是看中了柯橋作為全國紡織產(chǎn)業(yè)核心集聚區(qū)的產(chǎn)業(yè)地位與數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。

中科聞歌也將以柯橋紡織產(chǎn)業(yè)為首個深度驗證的樣板場景，聯(lián)合當?shù)佚堫^紡織企業(yè)，驗證工業(yè)決策大腦的落地成效，總結(jié)可復制推廣的行業(yè)解決方案，未來逐步向更多制造業(yè)細分領(lǐng)域推廣落地。

目前，工業(yè)決策大腦已深入木林森、中輝紡織、東進新材料、舒美針織、龍玉才紡織、福華世家、東丘針紡、華孚時尚等企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營流程，覆蓋智能理單、生產(chǎn)排程與排缸、印染配色、智能跟單、質(zhì)量檢測、生產(chǎn)執(zhí)行等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

不僅如此，在紡織制造業(yè)持續(xù)驗證應用路徑的同時，中科聞歌正推動工業(yè)決策大腦向電力、煤炭、新能源、鋼鐵、船舶、航空航天等重點工業(yè)領(lǐng)域拓展，相關(guān)能力已應用于輸配電設(shè)備預測性維護、電力科研、能源產(chǎn)業(yè)投資、鋼鐵低碳研發(fā)和氣動仿真優(yōu)化等場景。

“我們希望通過不同行業(yè)場景的持續(xù)驗證，沉淀可遷移、可復用的工業(yè)決策能力，推動AI從單點應用走向跨行業(yè)規(guī)模化落地。”曹家表示。

本次活動同步舉辦人工智能賦能工業(yè)產(chǎn)業(yè)論壇，蘇州大學紡織與服裝工程學院教授劉宇清擔任主持人；能鏈集團創(chuàng)始人董事長戴震、B2B內(nèi)參負責人馬羽東、環(huán)思智慧陳琰、紹興大學紡織科學與工程學院院長鄒專勇、中科巨細總經(jīng)理總經(jīng)理葛金寶參與論壇交流。

此次中科聞歌“工業(yè)決策大腦”的發(fā)布，為工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型打通了從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策再到執(zhí)行的關(guān)鍵鏈路，也為傳統(tǒng)制造業(yè)擁抱AI、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了可落地的新路徑。

期待未來隨著樣板場景經(jīng)驗的不斷沉淀，中科聞歌工業(yè)決策大腦將助力更多紡織企業(yè)完成智能化升級，推動我國紡織工業(yè)整體向智能化、高端化邁進。