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“人工智能生成內容（AIGC）”這個詞大家最近一定聽了不少，在當前數字時代和物理世界加速融合的大背景下，AIGC引導著一場大變革，以ChatGPT為首的AIGC模型正在席卷全球，人工智能生成慢慢演變成了未來全面邁向數字文明的不可獲取的力量。在工業領域中，AIGC的應用也緊跟步伐，為工業發展注入新的能量。
近日，自動駕駛滑板底盤及整車開發制造公司PIX Moving宣布，已開放其AI工業設計工具PAM的內測申請，該工具號稱“工業界的ChatGPT”，是國內“工業+AIGC”的首次落地。
據PIX Moving創始人、CEO喻川透露，PAM可以將零部件設計效率提升60%，在輕量化方面的設計效率，可比成熟工程師高至20%以上。“傳統工業流程下，大概需要3-4個專業工程師用幾個月的時間設計一款合格的汽車底盤，而使用智能生成應用的情況下只需1個專業工程師獨立操作幾天的時間即可完成設計。無論從人力成本，還是時間成本上來講都是十幾倍的提升。”工業制造最本質的優化是減少復雜工序，使用智能生成應用，從簡化部件結構的方面做到了這一點。
工業機器人可以利用用人工智能生成內容的技術，達到更好的效果。目前工業機器人通常用于自動化生產線上執行重復性和高精度的任務，如焊接、裝配、切割等，使用人工智能生成內容的技術，可以幫助工業機器人更好地理解生產線上的任務，自動地生成任務相關的程序、指令或報告等，使工業機器人的應用更具可復制性和高自由度。
例如，工業機器人可以使用人工智能技術分析圖像、聲音和文本等數據，來學習和理解產品的特征和質量要求，然后自動生成適合的生產程序和指令，以確保生產線的高效性和準確性。此外，使用人工智能生成內容的技術，還可以幫助工業機器人收集和分析生產線上的數據，以優化生產流程和提高生產效率。
同時，工業AIGC的應用可以幫助工廠完成智能質檢、機器人編程、工藝優化、工業文檔生成等工作。例如利用人工智能技術生成的視覺識別算法，可以幫助工業機器人自動檢測產品的質量，檢查產品表面缺陷、尺寸偏差等，并及時反饋給操作員或工廠系統；使用人工智能技術生成機器人編程，可以讓工業機器人實現快速切換和生產線自適應性的能力，一些機器人廠商使用人工智能技術生成的編程工具，可以讓機器人快速自動完成新產品的編程和調試。
通過對生產線上智能質檢等數據進行分析和學習，AIGC可以生成優化生產過程的指導策略，將相應的參數輸出給機器人，從而使工業機器人具備自我調整能力，幫助工業機器人優化生產過程，提高生產效率和降低成本。同時，AIGC的使用還可以幫助工業機器人自動生成相關的生產指令、報告和記錄等文檔。有了這些數據加上人工智能生成的加持，工業機器人維護和修理過程中就可以自動生成維修指導、故障排除和保養手冊等文檔，幫助工程師更快解決問題。這樣一來，售后服務就能得到保障，減輕了機器人公司售后的成本。
PIX Moving創始人、CEO喻川表示，面向B端工業設計領域的生成工具，可應用的場景包括建筑、汽車制造、航空航天等，在整體工業領域的通用性很強，而在C端也能找到AIGC應用的場景，比如為家具用品設計，無論用戶是否具備專業設計背景都可以根據尺寸、風格需求設計出具有實際應用價值的家具產品，并轉至制造工廠完成生產。從目前的全球工業AIGC市場規模從軟件供應開看，大概是4000多億美元存量市場，未來伴隨越來越多的應用面向C端用戶，還可能帶來更大的增量，預計市場規模將達到萬億美元。
人工智能生成內容技術為工業機器人提供了智能化和自動化的支持，可以提高生產效率、降低生產成本、提高生產線的靈活性即安全性，工業生產加入人工智能生成也能減少人為產生的失誤，為企業提供更多的準確的數據支持。未來，AIGC百花齊放的時代，數字工業也將搭乘這輛快車騰飛。
近日，自動駕駛滑板底盤及整車開發制造公司PIX Moving宣布，已開放其AI工業設計工具PAM的內測申請，該工具號稱“工業界的ChatGPT”，是國內“工業+AIGC”的首次落地。
據PIX Moving創始人、CEO喻川透露，PAM可以將零部件設計效率提升60%，在輕量化方面的設計效率，可比成熟工程師高至20%以上。“傳統工業流程下，大概需要3-4個專業工程師用幾個月的時間設計一款合格的汽車底盤，而使用智能生成應用的情況下只需1個專業工程師獨立操作幾天的時間即可完成設計。無論從人力成本，還是時間成本上來講都是十幾倍的提升。”工業制造最本質的優化是減少復雜工序，使用智能生成應用，從簡化部件結構的方面做到了這一點。
工業機器人可以利用用人工智能生成內容的技術，達到更好的效果。目前工業機器人通常用于自動化生產線上執行重復性和高精度的任務，如焊接、裝配、切割等，使用人工智能生成內容的技術，可以幫助工業機器人更好地理解生產線上的任務，自動地生成任務相關的程序、指令或報告等，使工業機器人的應用更具可復制性和高自由度。
例如，工業機器人可以使用人工智能技術分析圖像、聲音和文本等數據，來學習和理解產品的特征和質量要求，然后自動生成適合的生產程序和指令，以確保生產線的高效性和準確性。此外，使用人工智能生成內容的技術，還可以幫助工業機器人收集和分析生產線上的數據，以優化生產流程和提高生產效率。
同時，工業AIGC的應用可以幫助工廠完成智能質檢、機器人編程、工藝優化、工業文檔生成等工作。例如利用人工智能技術生成的視覺識別算法，可以幫助工業機器人自動檢測產品的質量，檢查產品表面缺陷、尺寸偏差等，并及時反饋給操作員或工廠系統；使用人工智能技術生成機器人編程，可以讓工業機器人實現快速切換和生產線自適應性的能力，一些機器人廠商使用人工智能技術生成的編程工具，可以讓機器人快速自動完成新產品的編程和調試。
通過對生產線上智能質檢等數據進行分析和學習，AIGC可以生成優化生產過程的指導策略，將相應的參數輸出給機器人，從而使工業機器人具備自我調整能力，幫助工業機器人優化生產過程，提高生產效率和降低成本。同時，AIGC的使用還可以幫助工業機器人自動生成相關的生產指令、報告和記錄等文檔。有了這些數據加上人工智能生成的加持，工業機器人維護和修理過程中就可以自動生成維修指導、故障排除和保養手冊等文檔，幫助工程師更快解決問題。這樣一來，售后服務就能得到保障，減輕了機器人公司售后的成本。
PIX Moving創始人、CEO喻川表示，面向B端工業設計領域的生成工具，可應用的場景包括建筑、汽車制造、航空航天等，在整體工業領域的通用性很強，而在C端也能找到AIGC應用的場景，比如為家具用品設計，無論用戶是否具備專業設計背景都可以根據尺寸、風格需求設計出具有實際應用價值的家具產品，并轉至制造工廠完成生產。從目前的全球工業AIGC市場規模從軟件供應開看，大概是4000多億美元存量市場，未來伴隨越來越多的應用面向C端用戶，還可能帶來更大的增量，預計市場規模將達到萬億美元。
人工智能生成內容技術為工業機器人提供了智能化和自動化的支持，可以提高生產效率、降低生產成本、提高生產線的靈活性即安全性，工業生產加入人工智能生成也能減少人為產生的失誤，為企業提供更多的準確的數據支持。未來，AIGC百花齊放的時代，數字工業也將搭乘這輛快車騰飛。
