现代工厂的信息量堪称悖论：它被数据淹没，却又极度缺乏智慧。每天，数GB的遥测数据从机械臂、传送带和热传感器源源不断地流出，然而，绝大多数的“暗数据”却未被分析，导致有关效率和故障率的关键信息被束之高阁。

数据生成与可操作情报之间的这种脱节是产业战略发生巨大转变的主要驱动因素。 博世这家德国工程巨头，以卓越的制造工艺而闻名，宣布了一项大规模的计划。 到2027年，人工智能领域将投资29亿欧元。据报道 《华尔街日报》这项资金注入不仅仅是为了研发实验；而是一项战略转型，旨在将“物理人工智能”融入全球制造业的神经系统。

此举标志着一个更广泛的行业趋势，即关注点正从简单的自动化——机器人重复执行相同的操作——转向 自治机器能够实时感知、思考并适应不断变化的环境。

从“末端”到“在线”智能

在传统制造业中，质量控制（QC）通常发生在生产线的末端。如果发现缺陷，产品就会被报废，用于生产该产品的材料、能源和劳动力都会被浪费掉。更糟糕的是，如果缺陷是由机器设置偏差造成的，那么在有人发现之前，可能有数百件产品都存在缺陷。

博世正在部署 生成式人工智能和计算机视觉 将质量控制向前推进。通过在装配的每个阶段安装智能摄像头，该系统充当了一个永不眨眼的“数字检测员”。

这种能力对于半导体和汽车电子等高价值制造业至关重要，因为这些行业的精度要求以纳米为单位。人工智能不仅仅会说“失败”，它还能识别出问题所在。 为什么 故障的发生——无论是温度骤升、工具磨损还是原材料不一致——都完成了检测和纠正之间的闭环。

为什么人工智能的未来在于边缘计算？

博世战略中最重要的技术方面之一是对以下方面的重视： 边缘计算虽然云计算非常适合训练大规模模型（如 GPT-4），但对于工厂车间来说速度往往太慢。

在高速灌装厂或自动驾驶车辆中，500毫秒的延迟（即数据传输到服务器再返回所需的时间）都可能导致崩溃或生产错误。边缘人工智能在设备本地处理数据，确保响应时间仅为个位数毫秒级。

博世设想了一种混合架构：云端是人工智能模型学习和更新的“学校”，而边缘是它们应用这些知识的“工作场所”。

增强，而非替代

博世叙事的一个关键组成部分——也是整个人工智能行业必须考虑的重要因素——是人类员工的角色。博世高管一直将这项29亿欧元的投资定位为一种工具，旨在…… 支持工作人员，而不是取代他们。

随着制造流程日益复杂，操作人员的认知负荷也随之增加。人工智能扮演着辅助驾驶员的角色，负责处理繁琐的监控任务，并将综合数据呈现给人类，以辅助其进行高层次的决策。

• 生成式设计： 工程师利用人工智能探索零件的数千种设计方案，以比人类更快的速度优化重量和强度。
• 知识检索： 维护人员使用 LLM 即时查询庞大的技术手册，询问“如何校准 Model X 上的扭矩传感器？”并立即收到分步指南。
• 安全： 计算机视觉系统监控安全违规行为，如果有人进入危险区域，系统会停止机器运行。