樹根互聯股份有限公司（以下簡稱“樹根科技”）是工業互聯網著名企業，如今正快速向工業智能轉型升級。人工智能將為工業生產帶來巨大的變革和機遇，僅智能焊接機器人就將成為數千億規模的新產業。而我們現在，正處在“深度智能化”的關鍵拐點。
從工業“淺層可視化”跨向“深度智能化”的關鍵拐點
2019年到2024年，樹根科技連續六年被工業和信息化部評為“跨行業跨領域工業互聯網平臺”，是中國工業互聯網獨角獸企業。2023年開始，樹根科技成功出海，進行全球布局，海外單筆訂單首次突破億元大關。
作為一家深耕工業互聯網近10年的企業，樹根科技正快速向工業智能轉型升級。樹根科技副董事長杜錦程用“瓶頸”來形容此前的狀態?！皵底只軌虼蛲üI數據鏈路，讓信息互聯互通、可視化落地，從而提升效率與透明度，但尚不能推動企業發生天翻地覆的變革。為催生全新的更高價值，需要更多突破?！?/p>
這不僅是樹根科技面臨的瓶頸，也是工業互聯網面臨的瓶頸，甚至是工業數字化面臨的瓶頸。人工智能技術“爆發式”發展，為打破這些“瓶頸”創造了機會。人工智能可以對工業數據進行建模、分析、推理和決策等深加工，創造出此前無法實現的智能工具、智能裝備、智能作業機器人，進而改變工業生產的流程和模式。
“人工智能，特別是以大模型為代表的新一代AI技術，開始讓工業數據產生根本性的、巨大的價值。工業數字化正處于從‘淺層可視化’向‘深度智能化’跨越的關鍵拐點?！倍佩\程說。
創造在不確定場景下開展作業的工業智能
工業場景的實際需求催生了工業智能的出現，與場景緊密結合也是工業智能“有用”“好用”的前提條件。
機動工業車輛（即叉車）是裝卸、堆垛和短距離運輸的主要工具。如今在很多工廠，叉車司機的平均年齡在50歲以上，年輕人的從業意愿日益下降，“一工難求”頻頻上演。類似情況是，焊接工人的缺口也很大。
盡管此前已出現無人叉車和固定焊接機器人，但應用場景十分有限。2024年，我國無人叉車銷量達24500臺，同比增長26%，但市場滲透率僅為1.9%。有機構研究發現，固定焊接機器人只能覆蓋30%的焊接場景，剩余70%的場景仍需人工焊接，尤其是船舶、鋼結構建筑、裝備制造等工業場景依舊大量依靠人工。
“此前的工業機器人只能在室內的執行工位上工作，基座是固定的，采用預先編好的程序。如果換一個工作場景就需要重新編程，成本高、應用范圍窄，未能實現真正的智能化?！倍佩\程說，工程機械本身就需要在戶外不確定的場景下作業。樹根科技正在攻關并取得一定進展的是在不確定場景下邊移動邊作業的機器人。
例如，樹根科技與三一機器人科技有限公司、中國遠洋海運集團有限公司合作開展了無人叉車研發項目。該項目基于無人駕駛與傳統搬運設備的互通互融，主要采用電動化與智能化技術。無人叉車將用于中遠海運物流倉儲業務線的大宗期現貨場景和家電產線場景，近期已研發出可堆疊5層貨物，每層貨物重2噸，最高堆疊8.5米的室內外無人叉車，實現了無人堆疊多項技術的創新。
焊接工藝是工業制造的底層能力，智能焊接技術的突破甚至有望帶動制造業的智能升級。
據樹根科技人工智能首席科學家孫佰貴介紹，樹根科技正在攻關智能焊接機器人?！皬摹盖爸悄堋墳椤钢兄悄堋?，在焊接過程中實時感知、分析和調整。它通過應用具身智能技術，實現焊接動作的實時調整。未來這將是一個數千億元規模的新產業?！?/p>
此外，樹根科技還研發了智能引導系統，采用了“裝備車輛操作引導模型”。其所研發的挖掘機智能引導系統，大量使用于平陸運河等河道疏浚項目，可以大大提高水下清淤、水下破碎的精度和作業效率，降低施工成本。在智慧運營方面，樹根科技采用“時序預測大模型”預測零件故障概率，采用“智能決策大模型”實現多機協同自主作業。在智能銷售方面，樹根科技采用“銷售與解決方案大模型”實現銷售和解決方案實時一體化協同，提高效能和成交率。
“機器大腦-企業大腦”兩步走
在實現工業智能方面，樹根科技提出“兩步走”路線：第一步是以工業智能機器人產品實現物理與智能的深度融合。
在此過程中，工業專業數據成了工業智能機器人的第一個“攔路虎”。工業智能需要的不是互聯網上的普通數據，而是工業專業數據，包括裝備作業、設備制造、企業生產和運營數據等。
樹根科技旗下的工業互聯網平臺——根云平臺，目前已連接高價值工業設備250萬臺?！拔覀兊慕鉀Q方案應用到了二十多個行業，從整機裝備到汽車零部件，從新材料到消費品，從石化到新能源，再到林業生態，服務上千個客戶。這些行業的場景與專業數據、知識成為了樹根獨有的優勢?！倍佩\程說。
工業數據的專業性很強，以研發智能焊接機器人為例，需要使用焊接過程中多種工藝參數訓練大模型。如何采集這些數據?樹根科技試了十幾種方案，用了3個月才取得突破。
“最后總算找到一個方法，完成了智能焊接機器人的初版研發。目前正在逐步推廣試用范圍，不斷積累數據，優化智能焊接機器人?！倍佩\程說。
杜錦程介紹說，第二步是以“企業大腦”重塑運營與組織的形態，屆時人工智能將對產品研發設計、物料采購、生產制造、質量管控、產品供應、銷售、售后服務等全鏈路進行智能統籌、規劃與執行。
“我們認為，工業智能的實現是一個需要10年-20年的長周期過程，必須找到切實可行的場景切入口，通過漸進式創新推動落地?！倍佩\程說。
