工厂数字化转型、打造智慧工厂，可谓是目前产业升级正在途经的荆棘之路。虽然目前国内一些头部制造企业已经踏上了智能化转型的快车道，但对于数量众多的中型制造企业来说，在其专业、物流两大业务模块中，物流和仓储自动化水平低已成为国内工厂智改数转升级面临着新短板。
相较于产线的自动化，打造仓储和物流涉及更多细分领域，从整个产线柔性生产模块化改造，到新的个体机器人与原有设备的融合协作，再到将总装环节的升级经验复刻到整个产业链的上下游……这些都是时下制造业智改数转遇到的具体问题。
在9月19日—21日2022年联想“科技产业行”走进安徽的首站芜湖，联想创投联动联想基础设施方案业务集团与数十家子公司及被投企业，与奇瑞汽车、长信科技等当地企业客户，
围绕机器人/数字孪生等解决方案如何赋能智改数转话题
，通过圆桌panel的形式展开讨论，嘉宾们深入行业痛点与解决方案，共同发掘合作机会。
第一场panel环节，嘉宾们在深度交流
在活动的第一场panel环节，嘉宾们就在安徽参观智能工厂的经历，围绕“机器人、数字孪生等前沿技术方案如何赋能工厂智改数转转型”展开讨论。联想新视界副总裁顾岩担任主持人，与奇瑞制造工程院副总陈勇、长信科技信息化负责人武鹏、Industrial Next 联合创始人及CEO Allen Pan、联想新视界安徽分公司总经理王光军、迦智科技创始人及CEO 陈首先、炬星COO翁放、思谋科技产研副总裁赵轶等嘉宾展开深入对话。
顾岩（联想新视界副总裁）：今天的嘉宾有从海外归来创业的，所以第一个分享的问题抛给海外归来创业的两家公司，Industrial Next的CEO Allen Pan是从美国特斯拉回来的，炬星科技也是海外回来的。首先想了解一下，现在中国制造业是在从大到强转型的过程中，我们应该怎么去做，以海外的经验看有什么帮助？
翁放（炬星COO）：
我们之前在日本，去年才重新回归中国市场。目前核心业务领域是仓储物流领域用的机器人，但并不是只做这一个赛道。炬星从谷歌带回来的是对于多传感器融合的传感算法，以及工业视觉的理解。
炬星跟前辈相比，走的是一条不同寻常的道路，依靠算法对基础能力进行补充，实现产品与其他类型设备之间的融合共存。
这种思路是炬星机器人平台的核心，炬星的机器人更像是一个平台，自身有载重，也有很多接口，可以跟工厂其他自动化设备连接，发挥在搬运过程中的人机协同优势。机器人只是提升效率的载体，围绕移动机器人重构产线也比传统自动化解决方案简单很多。我们以这样的方式就可以实现跳过机械臂时代的的自动化，实现弯道超车。我们跟传统的物流自动化厂商的走法不同，我们自己不会设计一大堆型号不同类型的机器人，而是希望把我们的技术跟其他人去联合，共同来打造一个服务制造业的产业。
顾岩：翁总提到我们可以利用后发优势跳过一些环节，让中国在制造业的发展可以快速的由大变强。Allen Pan请为我们介绍一下，特斯拉的工厂是目前新能源制造领域的标杆，他们的智能化的经验在中国好落地吗？怎么去落地？
Allen Pan（Industrial Next 联合创始人及CEO）：
特斯拉的特点是以物流物料、产品为中心。回国两年，我们看到大部分的工厂当产品定型后，就不会再优化产线。特斯拉最大的优势是产线模块化、模组化，一直在更新。Industrial Next 从总装开始，会收集到很多资料，包括零件设计合理性等；特斯拉是用很多数据倒回来，实现零件的优化、整合。目前虽然很多工厂总装环节已经是可以达到自动化，但生产的时候还是有变动的需求。
中国现在很多工厂也在迭代，将这种以物流为中心的理念带到总装环节，再扩张到整个产品，让整个产品更有竞争力。
顾岩：Allen Pan提出两点，数据化的重构，还有模块化的创造力。我们有海外归来的精英企业家，也有本土的科学家创业。另外两家企业迦智科技、思谋科技，创始人都是科学家创业，科学家走出金字塔走进制造业，跟我们一起来为中国制造去努力。有一个问题提给两位：中国的制造业现在还有哪些关键的技术是需要去突破的，而这些关键技术对未来制造业进行专业化的改造和数字化转型有哪些帮助？
陈首先（迦智科技创始人及CEO）：
这真的是一个很大的问题，我就迦智科从事的行业谈谈在整个智能制造过程中物流的智能化能够做的事情。迦智科技从2016年成立，2018年选定的方向，从那以后就坚定产品方向是由自主移动机器人去服务制造业，企业战略大方向一直没有变。为什么选择这个方向？基于我们对智能制造物流的理解。我们去看很多制造型企业，尤其是头部型的制造企业，基本是由专业、物流这两块组成的，在制造这块很多企业智能化程度都非常高了。今天我们去了长信科技，整个产线都是全自动化的，
但是非常多的中型规模的制造型企业，它的物流自动化水平相对而言还是比较低的，更不用说在物流的智能化、数字化的水平。所以我们认为在整个中国智能制造转型过程中，物流这块应当是整个转型过程中的短板，也是应该要突破和补齐的。
基于此，2019年我在行业里提出一个概念，当时设想，如果有一天我们的移动机器人不光能够完成物料的自动化运输，还能够自动化的完成物流的上料和下料，每个生产工艺和生产设备之间全部由机器人去连起来，这样的话整个生产过程将真正实现全无人化。把生产和物流做成完整闭环，完整收集数据，完全在没有人干预的情况下去做一个集软件和算法全自动化制造的过程，这是可以畅想的蓝图。
在2019年和2020年，我们跟武汉的天马机器人合作，只用一个型号，通过前期的设计设备之间的搬运完全可以实现单一机器人上下料全自动完成，真正实现了无人化物流环节，实现整个生产过程和物流环节的闭环。
赵轶（思谋科技产研副总裁）：
2019年时当时设备本地化根本做不到，国内的高端制造业完全都是进口的，所以当时我就在想怎么实现国产化。还有人力成本越来越高，所以我们每一个项目，上来就跟客户说我们怎么降本增效，因为那个时候一个项目没有几十人的团队是不可能做下去的，比如我们做防炫的玻璃检测，跟普通玻璃不一样，防眩玻璃要求很高，我们有一个反射率的曲线，这个走的是增效，就是增加效率和效应，不是通过自动化通过反复的试验得出来的，是很难的技术点。过程其实就是死磕，我觉得工业是持续的跟进和持续的突破。
顾岩：好的，谢谢赵总，科学家做产品落地，真的需要死磕精神。有这样一批科学家的智能制造企业，我们中国制造业就有希望。
接下来想跟安徽当地两个优秀的企业交流一下，智能化改造，数字化转型，对于企业的创新，到底觉得有什么意义？请陈总和武总结合实践经验分享下。
陈勇（奇瑞制造工程院副总）：
刚才发言的有两位是物流仓储领域的公司，联想创投蛮有意思的，不把鸡蛋放到一个篮子里，投了很多的物流仓储方面的创新企业。目前来讲，我们企业也在做物流的转型。炬星刚才说的那句话我完全赞同，你们的企业不是科技型企业，一定是软件服务型企业。弯道超车这个事情，从另一个角度去说，可能还是因为国内企业发展快，市场规模大。国内仓储物流弯道超车，成果在国外并没有如此显著，是一个体系造成的：市场客户对于整个物流仓储化带来的价值，或者说急迫性，并没有达到过去自动化赋予的那么直接，因为物流更多的是体系的运行。如果企业用户在并没有改变自身机制的情况下，想把这个市场拓展开是很难的。
所以仓储物流的成功组成因素一定是两个，一个是新型企业本身就有这个需求；老的企业更需要培育，通过沟通、交流去把中间带来的价值更好的挖掘出来。
武鹏（长信科技信息化负责人）：
所谓的自动化，首先解决了人的问题。长信在大部分生产线都实现了自动化，不需要人去干预，因为人的问题也需要考虑。长信是近1万人的密集型制造企业，常常面对人短缺和留人问题。第二块就是物流问题，我们现在很多的人员其实就是在做搬运工作，物流自动化降低了对人的医疗，且机器会百分之百执行我们所有的指令，机器有电就能运行，不像人员可能会出现各种情况。所以公司一直在大力推进自动化。
第二个，数据化。如一个跟我们相关的例子——MES，数据的收集就是产品的扫码，以往是通过人力扫码，现在通过自动化，工序可以做到设备级；数据更精细化，对设备质量的提升和准确性更高。其次,数据达到一定量级以后，量变可能引起质变，就会带来一些额外的分析价值。通过分析哪个地方出了问题，能对给企业带来工序上、操作上的改善。此外，数据一定要留真，这是目前在数据采集上我们的要求。
