ALVA Rainbow
基于 AR /AI 技术的远程协同平台
昨天下午,工业和信息化部部长李乐成带来一组令人振奋的数据:2025 年,我国人工智能核心产业规模突破 1.2 万亿元,企业数量超 6200 家;规上制造业企业 AI 技术应用普及率超 30%;中国企业开源大模型下载量全球第一。
当政策红利向“人工智能+制造”倾斜,企业如何找到低成本、高柔性、真智能的升级路径?
读趋势—产业风向已明
如果用四个字定调 2026 年的工作重点,那一定是“双向奔赴”—人工智能与制造业,要互相成就。
李部长在“部长通道”上的发言,释放了三个明确信号:
第一,规模已成势。1.2 万亿核心产业规模、超 30% 的制造业普及率,说明 AI 已不是窗中盆景,而是实实在在扎根进了生产线。
第二,方向已清晰。李部长明确提出,今年要“大力推动‘人工智能+制造’,通过‘找场景’挖掘传统产业潜力,通过‘造场景’激发新兴产业的创新活力”。
第三,产品在涌现。300 多款人形机器人、AI 手机电脑眼镜不断涌现,消费端的热闹背后,是工业端的默默支撑。
制造业需要 AI 来突破精度和效率的天花板,AI 需要制造业的海量数据来反哺算法进化。产品在客户车间里积累的千万级缺陷样本,是让模型越跑越聪明的关键所在。
找场景— 车间里的视觉刚需
什么叫“找场景”?就是把 AI 塞进最吃劲的环节—比如机加工、压铸、焊接、装配,这些地方痛点最深、价值最大。
场景一:质检环节“人眼极限”
新能源汽车零部件加工中,微小缺陷(毛刺、划痕、气孔)直接影响产品安全。人工目检漏检率高、疲劳度难以控制,一致性无法保证;传统视觉解决方案造价高昂,门槛较高。
场景二:加工过程“自适应缺失”
传统数控机床加工依赖固定程序,遇到工件毛坯公差波动、夹具磨损等情况,往往机械执行程序,废品出现才能发现问题,这是传统自动化解决不了的“变量”问题。
场景三:柔性生产“换线瓶颈”
多品种小批量多批次的生产趋势下,传统产线换型动辄数小时,设备 OEE 低下。
尤其工程机械、重工领域,换线时间往往是生产能效的“隐形杀手”。
造场景— 从“看见”到“看懂”
李部长说,要“造场景”,激发新兴产业活力,这考验的是技术厚度。
工业场景往往面临高动态范围反光、烟尘油污干扰、节拍要求毫秒级等特殊环境,这不是通用视觉模型能搞定的。
ALVA 自研底层算法,针对加工环境恶劣这一现状做了大量优化,抗反光、抗抖动能力可圈可点,在 3C、汽车、重工等领域已广泛推进落地。
中国企业开源大模型下载量全球第一,极大降低了中小企业 AI 使用门槛。
ALVA 推出“轻量化纯视觉系统”,即插即用,无需大规模改造产线,算法模型可进行预训练,全程短时无痛改造。
“双向奔赴”的另一层含义是产业链协同。ALVA 已与多家工业机器人、数控系统厂商展开合作,视觉算法可无缝嵌入客户现有控制系统。
不搞“推倒重来”,不制造新孤岛,才是工业 AI 该有的姿态。
共展望— “造场景”的全面深化
机器视觉要发展,必要推进“科技攻关、技术迭代”。ALVA 已在某新能源零部件厂将 3D 视觉引导与协作机器人结合,基于多模态大模型的加工工艺自主决策算法,实现无序工件的精准上下料。
在这里,机器人正式开始“认知”世界,通过视觉理解并自主决策“我要将 A 工件精准旋转 23°,B 工件精准旋转 17°”的加工指令,颠覆传统被动执行指令模式,低成本柔性产线正在成为现实。
李部长在发言最后强调:“要坚持人工智能国际合作、开放共享”。 ALVA 期待与更多的海内外用户合作,让先进的视觉能力惠及更多生产和服务场景!
关于 ALVA Systems
ALVA Systems 专注增强现实/人工智能等空间智能相关技术的自主创新,成立十余年始终深耕底层算法研发与优化,拥有自研算法引擎并拓展丰富创新产品与应用,是全球空间智能领域的核心供应商。
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