AI 未来工厂
一、基本概念
ADTTech（达智汇）赋予 AI 未来工厂（英文：Future Factory）独家定义：通过工业AI 的全面赋能，构建出一个能够自主感知、自主决策、自主优化的有机整体。其本质是让制造系统具备类似生命体的“自主进化”能力，实现高效、灵活、可持续的生产运营。
该独家定义由工业 AI 科技服务公司 ADTTech 达智汇于 2025 年 5 月 27—29 日在苏州智能制造年度峰会上首次系统提出，并定义为 ADTTech 独家构建的“未来工厂”范式，用以替代传统的“精益化-自动化-数字化”框架。
ADTTech 提出，AI 未来工厂的三大核心要素为：
自主智能（Autonomous Intelligence）：通过知识模型将专家知识转化为可迭代、可扩展的智能决策系统；
具身智能（Embodied Intelligence）：通过嵌入式模型赋予机器多模态感知与自适应执行能力；
空间智能（Spatial Intelligence）：通过数字模型与数字孪生技术实现全要素动态仿真与全局资源优化。
这三大模型能力共同构成了 AI 未来工厂的智能内核，驱动制造系统从“经验驱动”迈向“模型驱动”。
二、核心要素与模型能力
1. 自主智能（Autonomous Intelligence）与知识模型
核心能力：将人类专家的工艺知识、故障处理经验等隐性知识，通过机器学习算法转化为可复用、可迭代的知识模型。
应用体现：专家经验数字化，形成智能诊断与决策模型；机器学习驱动参数优化与预测性维护；7×24小时智能响应，减少对人工经验的依赖。
2. 具身智能（Embodied Intelligence）与嵌入式模型
核心能力：将AI算法以嵌入式模型的形式集成到机器人、设备终端和传感器中，赋予其“感知-决策-执行”的闭环能力。
应用体现：融合视觉、力觉等传感器，实现复杂环境理解；支持自然语言交互与动态避障；提升设备灵活性与产线换产效率。
3. 空间智能（Spatial Intelligence）与数字模型
核心能力：利用数字模型构建高保真的数字孪生体，实现对物理工厂的完整虚拟映射和实时仿真，支撑全局优化。
应用体现：生产流程可视化、可预测、可优化；供应链与能源系统协同调度；资源动态配置。
三、技术架构
• 数据层：全域 IoT 采集 + 大数据湖
• 模型层：工业 AI 中台（故障预测、工艺优化、运筹调度）
• 执行层：边缘-云协同的机器人、AGV、柔性产线
• 交互层：AR/VR 数字孪生界面与自然语言指令系统
四、落地路径：ADTTech 独家 TeiM 升级路径
T（知识驱动）→ e（系统驱动）→ i（数据驱动）→ M（模型驱动）。
五、核心特征
自主决策：系统能基于实时数据自主调整生产计划与资源分配；
人机协同：工人与机器通过自然语言等方式高效协作；
全局优化：从单点优化升级为全流程、全要素的动态优化；
持续进化：通过机器学习不断迭代模型，适应新任务与新环境。
六、相关技术
工业人工智能（Industrial AI）：包括机器学习、深度学习、AIGC等。
数字孪生（Digital Twin）：构建物理工厂的虚拟映射。
物联网（IoT）：实现设备与系统的全面互联。
机器视觉（Computer Vision）：用于质量检测与环境感知。
边缘计算（Edge Computing）：低延迟实时推理与响应。
协同机器人（Cobots）：实现人机协作与柔性生产。
七、未来展望
AI 未来工厂不仅是技术集成的产物，更是制造理念的系统性变革。随着AIGC、工业大模型等技术的发展，未来模型构建效率将极大提升，甚至实现自主生成与优化。知识模型、嵌入式模型与数字模型的深度融合，将推动制造系统从“感知智能”全面迈向“认知智能”，最终实现高度自主、自适应、自优化的“活”的制造生态系统。
