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一手“企業(yè)大腦”一手“機器人大腦”,樹根科技公布最新戰(zhàn)略

http://007sbw.cn 2025-09-16 14:58 來源:南方日報

9月11 日,樹根科技工業(yè)智能生態(tài)日與工業(yè)和信息化部信息通信科學技術委員會人工智能賦能新型工業(yè)化專題研討會在樹根大廈舉辦。

現(xiàn)場,樹根科技發(fā)布全新戰(zhàn)略:邁入工業(yè)智能時代,樹根科技的核心能力是“企業(yè)大腦”和“機器人大腦”,前者讓制造和管理更加智能,后者讓產品更加智慧。

“相信智能將成為這個時代最核心的增長動力,也更相信工業(yè)能夠有極大提升。”會上,樹根科技副董事長杜錦程如是說。

Agent打開人類經驗盲盒

企業(yè)大腦可以發(fā)揮怎樣的作用?

以起重機臂架焊接場景為例,焊接是一個復雜場景,分為打底焊接、蓋面焊接、頭尾架焊接、附件焊接等四個工序,在上一個工位完成后通過吊裝進入下一個工位。

這不僅成本高,而且效率也低,那為什么不在一個工位完成?

因為過去用的是定制化預編程技術,每個焊接工位的工藝是不同的,焊接設備只能做平面焊接,極大限制了機器的半徑以及能力。

而樹根科技最新研發(fā)的“焊接Agent”,可以讓焊接變得更聰明,讓四個工序都在一個工位上解決;多種焊接工藝融合在一起,焊槍可以從任意角度焊接。這項技術一旦突破,會使得焊接成本降低35%,效率直線提升275%。

勞動力密集型場景普遍面臨一個重大挑戰(zhàn):操作工藝很難被標準化,甚至很難被復制。在一家激光高新制造企業(yè),整個光纖制作步驟有五步:拉絲、定位、封裝、耦合、串裝等,一系列工序全部靠手工完成,動作極其復雜,而且要求精度很高。

這就會帶來幾個問題:首先,因為工序復雜、工作環(huán)節(jié)多,員工經常會出現(xiàn)操作遺漏。但只要出現(xiàn)一次,整個產品就變?yōu)閺U品,無法挽回。

其次,因為不同人的操作工藝不相同,而且因為無法量化,導致良莠不齊,產品良好率比較低。這非常依賴經驗,新來者只能模仿老師傅,技術藏在老師傅腦袋里。因為經驗無法被復制,而新來者只能靠不斷犯錯獲取經驗。

操作工藝Agent則可以通過智能穿戴設備加上空間軌跡大模型,解決看似不可量化、不可呈現(xiàn)、不可進行數(shù)智解讀的難題。

那么,大模型到底是如何發(fā)揮作用的?它可以根據人員在空間操作時,如實記錄下他們的操作軌跡,讓看似不可見的手工操作工藝,融入到模型框架中,定位、時長、軌跡以及操作中加速度,不可標準的數(shù)據都能被記錄和量化。

有經驗的師傅則可以將這些數(shù)據提取出來,反復加以訓練,不斷復制“工藝Agent”。整個工藝過程可以被記錄,工藝操作可以標準化??此撇豢蓚鞒械墓に嚱涷炓驳靡詡鞒?,甚至還可以不斷優(yōu)化。

“操作工藝Agent正在打開人類經驗的盲盒。”杜錦程說。

銷售Agent讓談判游刃有余

當下,中國制造業(yè)出海成為熱門話題,在此過程通常面臨三大核心挑戰(zhàn):

一是多語言問題。由于語言不通,普通的翻譯軟件難以解決專業(yè)術語問題,這恰恰可以反映出銷售是否專業(yè)。

二是和客戶相談甚歡時,回來要生成方案,時間從一到兩周到一到兩個月都可能,時間越長留給競爭對手的機會越多,降低了成單率。

三是銷售經常會被問到各種專業(yè)性問題,涵蓋產品、技術甚至關于法務等。銷售若現(xiàn)場無法解答,不得不回來通過檢索和問詢公司專業(yè)人員,但是同樣反映出銷售的不專業(yè)性,也會影響最后成單。

樹根科技正在快速研發(fā)銷售Agent,其具備三個核心能力:多語言專業(yè)術語大模型、個性化多模態(tài)方案生成引擎、產品技術知識的快速檢索引擎。

以個性化多模態(tài)方案生成引擎為例,過去看起來很難生成并且周期非常長,極其耗人力的工作,也能夠實時生成并且快速做出調整,使得成單率進一步提高。

而快速檢索引擎,能夠使銷售隨問隨答,及時得到專業(yè)數(shù)據支撐,助力每次談判游刃有余。

推動機器到機器人蛻變

升級后的樹根科技,另一大戰(zhàn)略是“機器人大腦”。

其實機器人并不是一個新事物,只是過去主要基于“小模型+模塊化”基礎為底座,還需要手動編程、專業(yè)定制,導致滲透率低。

新一代技術之下,大模型、端到端技術的融合,使得通用人工智能加強了整體的泛化性,機器人能夠自主適應環(huán)境、自主適應任務、自主解決問題,機器人還能做到開箱即用。

大量的獲取數(shù)據,又使得機器人更加聰明,反過來,機器人可以應用到更多場景,更多場景又能推動量產,從而使成本大幅下降,形成正向循環(huán)商業(yè)模式。

這聽起來非常順暢,但一下場就會面臨真正挑戰(zhàn),首先,“攔路虎”是數(shù)據采集難,場景數(shù)據、設備姿態(tài)數(shù)據、控制數(shù)據等等,怎么采,能夠采到什么程度,采集周期和成本是多少,都難以逾越。

其次,就算好不容易采集到的數(shù)據,也會面臨好數(shù)據、有用數(shù)據、無效數(shù)據的清洗和分類,不但周期長成本高,而且算力成本高、算法模型難,不同領域又有各自的模型和算法,好不容易招到這方面人才,還有一個學習行業(yè)知識的過程。

樹根的“機器人大腦”將提供兩個核心基座,一是機器人的數(shù)據平臺,解決數(shù)據難的問題。在這個平臺上,構建更多不同數(shù)據相關工具,包括算法自動標注工具、數(shù)據增強的數(shù)據、數(shù)據合成等。

另一個則是基座大模型,包括移動大模型和作業(yè)大模型。

把機器人所有的行為進行拆解可以發(fā)現(xiàn),再復雜的機器人本質上都是兩個問題:從A到B點的位移,解決問題,即通過一系列的姿態(tài)和作業(yè)完成復雜任務。

樹根在實踐中不斷錘煉和訓練的模型,其他合作伙伴只需要在上面做微調,就能讓機器人和設備具備智能。

以叉車作業(yè)為例,老師傅邊行駛邊調整作業(yè),而傳統(tǒng)無人叉車需要幾個工程師提前建模,提前人工規(guī)劃路徑,一旦環(huán)境變動又要重新來過,作業(yè)效率并沒有提高。而為無人叉車裝上大腦之后,它能憑借視覺語言大模型,自動規(guī)劃最優(yōu)路徑。

接下來,樹根的“機器人大腦”將不僅僅存在叉車,也將會對廣泛的機器進行賦能,讓所有的機器都裝上大腦,從而完成從機器到機器人的蛻變,機器人也將對更多的場景產生更深遠的意義和價值。

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