用AI突破传统产业经验依赖，云边协同赋能智造升级

引言

在2025年世界人工智能大会（WAIC）“智能时代 同球共济”的核心主题下，全球正共同探索如何利用人工智能应对共同挑战，推动包容普惠的发展。这一宏大愿景的一个关键实践领域，便是推动AI在工业、消费等千行百业的深度应用，即“AI+”。然而在传统制造业中，许多工艺环节仍如同一个依赖老师傅个人经验的“工艺黑箱”，成为了产业升级的瓶颈。

传统产业升级的瓶颈“工艺黑箱”

以汽车玻璃的曲面打磨为例，这是一个典型的“工艺黑箱”环节。最终产品的光洁度、曲率和精度，高度依赖于磨轮转速、进给速度、接触压力等十几个参数的精妙动态组合。在传统的生产线上，这些参数的设定往往高度依赖操作员的个人经验。其中最大的难题与痛点，源于磨轮在生产过程中的持续磨损。随着生产的进行，磨轮直径会不断变小，这意味着即便其他参数保持不变，其施加于玻璃表面的线速度和压力也在实时变化。为了维持产品质量，工人必须反复执行一个低效的循环：首先是频繁停机，中断生产进行人工测量；然后是经验判断，根据磨损程度和当前产品质量，估算出需要调整的参数；最后是手动调整，在设备控制器上手动输入新的参数。这个“停机-测量-调整”的循环，不仅严重制约了生产效率，而且由于人工判断存在天然的误差，极易导致产品不良率的波动，成为整个产线提质增效的核心瓶颈。

云边协同，构建智能制造新范式

为解决这一棘手的行业痛点，“云边协同计算”相关技术开始在这一领域应用。过去十年时间里，云边协同技术在美国、日本等先进国家工业制造的场景中被反复应用，取得了良好的效果。在2025年世界人工智能大会BPAA应用算法模型实践典范大赛上，一套来自福建网能科技的“基于云边协同计算的工艺优化预测模型”技术方案，从众多参赛者中脱颖而出，荣获AI+工业赛道银奖也是云边协同计算又一范例。

这套技术方案的原理精髓，在于构建了一个由“云端大脑”与“边缘神经”协同工作的智能系统，用人工智能的精准决策来彻底替代传统老师傅的经验直觉。有一套云端大脑：算力密集的“超级工匠” 。在云端数据中心，部署着一个基于深度学习的工艺优化预测模型。它的核心任务是“学习”并“理解”玻璃打磨这门复杂的“手艺”。通过深度分析海量的历史生产数据，包括设备参数、传感器读数、以及最终的质检结果等，模型能够构建出一个高维度的复杂数学关系，从而精准描述各项工艺参数与最终产品质量之间的非线性关系。同时又有边缘神经实现实时响应以应对工业现场严苛的实时性要求。因此，在生产线旁部署的边缘计算设备（如工控机或嵌入式AI模块）便扮演起“现场主管”和“神经末梢”的关键角色。其核心任务有二：一是负责实时数据采集，毫无延迟地从打磨机床的传感器收集磨轮状态、电机电流、振动频率等第一手实时数据；二是负责快速指令执行，接收来自云端大脑的优化指令，并立即将其转化为对磨轮转速、压力等参数的自动调整指令。

这种“云端负责思考，边缘负责执行”的云边协同架构，巧妙地解决了工业场景中的现实矛盾：它既充分利用了云端近乎无限的算力来处理和优化复杂模型，又通过边缘端的部署，保证了生产现场毫秒级的低延迟响应，从而构建起一个“感知-决策-执行”的完整、高效的智能优化闭环。这套成果已经成功应用在汽车玻璃打磨产线上，彻底颠覆了过去“停机、人工测量、经验判断、手动调整”的陈旧模式。取而代之的是一个高效的自主调节闭环。首先，部署在产线边缘的传感器能够实现对磨轮磨损和在制品质量数据的全天候不间断实时感知。随后，人工智能模型会基于这些实时数据进行智能决策，一旦预测到因磨损可能导致的质量偏差，便会立即计算出最优的补偿参数组合。最终，新的参数指令被自动下发到打磨机的可编程逻辑控制器（PLC）中，使设备在完全不停机的情况下完成高精度的自我调整。

技术范本的时代启示，AI成为“即战力”

这项成功实践生动诠释了人工智能如何作为一种强大的“赋能工具”，与制造业的真实痛点场景深度融合。它所解决的不仅是一个打磨工艺的局部难题，更是为众多面临相似“工艺黑箱”困境的传统制造行业，提供了一套可复制、可推广的智能化改造范本。