AI智能体赋能研发设计：从2小时到秒级生成的转变
2026年，广东省政府工作报告明确提出，要加速推进人工智能技术在各行各业实现高水平、全域化、全时段应用。通过深化拓展“人工智能+”行动，支持AI技术深度赋能千行百业，服务千家万户。
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2026年开年之际，美的集团旗下数字化产品与能力输出单元——美云智数举办“智造进化+全域AI——美的AIGC+3.1暨智能体工厂解决方案线上发布会”。记者从会上获悉，2025年，美的集团在人工智能领域实现了重大突破，构建起一套完整的智能体应用生态系统。
本次发布会上，美云智数携最新技术成果与实践，正式发布美的AIGC+3.1及“智能体工厂解决方案”，聚焦企业级AI应用的创新与落地，旨在推动人工智能技术与企业的生产运营深度融合，为制造业的转型升级注入新动能。
从技术“沉淀”为人人可用的“助手”，效率平均提升1小时
在传统制造业“研产供销”四大核心领域中，研发是知识最密集的环节之一。尤其在工艺规划层面，例如钣金、配管等零部件的工艺设计，长期依赖于工程师的个人经验与手工操作，效率与质量均面临瓶颈。
“零部件加工本质上是通过特征来定义加工过程。能否让计算机自动识别特征，并基于AI技术，结合历史工艺数据自动生成工艺规划？”美云智数数字研发总经理李嘉蓬在接受采访时，分享了团队的思考方向。
基于这一思路诞生的“工艺设计智能体”，实现了三维数模工艺特征的自动识别、最优工艺路线的智能生成以及加工成本的精准测算，成效显著。
“针对钣金和配管这两类零部件的工艺规划时间，从过去工程师手动操作需要一两个小时，到现在基本上是秒级完成，准确率非常高。”李嘉蓬介绍，这一应用将单本作业指导书的编制效率平均提升了1小时，准确率达到90%以上。
这是研发AI化的一个缩影。此次发布的研发AI智能体解决方案，聚焦产品数据、项目管理、研发知识、工艺设计四大场景，旨在将沉淀在系统中的企业标准、技术文档等“知识”激活，使之转变为人人可快速调用的智能助手。
以“机器识别+算法” 实现从“零到一”的突破
从大胆设想到落地应用，“工艺设计智能体”的诞生并非一帆风顺。
李嘉蓬回忆，团队最初选择的是AI视觉识别方向，但经过两三个月后遇到了瓶颈。“如果识别精度不能提升到96%或98%以上，那就意味着方案无法真正投入实际使用。”
团队没有固守原路，而是转向了“机器识别+算法”的新路径，最终实现了自动识别零部件三维数模工艺特征、智能生成最优工艺路线、精准测算加工成本，提升了工艺设计自动化水平。李嘉蓬表示，这一突破在国内三维数据处理与工艺自动规划领域，实现了“零到一”的跨越。
正是这样每次微小的“从零到一”的突破，才是推动人工智能与制造业加速融合、深度转型的关键力量。
据介绍，目前在场景落地方面，美的AIGC战略已深度赋能智能家居和智能制造领域。例如，其Home Agent服务覆盖超过500万家庭，Factory Agent应用于美的下属各生产基地。其中，美的荆州洗衣机工厂荣获WRCA认证“世界卓越的首个多场景覆盖的智能体工厂”。
同时，美云智数本次发布的智能体工厂解决方案覆盖企业40多个核心业务场景，包括研发、供应链、计划、制造、品质、物流、设备、工艺等领域。
持续拓展场景应用，“人机协同”推动研发与效能提升
当前，推动人工智能与实体经济深度融合已成为“现在进行时”。在这其中，制造业的智能化转型，关键在于如何将AI技术与复杂多样的工业场景深度结合。
中国制造业在应用场景的广度与深度上具有独特优势。李嘉蓬认为：“我们的制造场景是全球最多、最复杂的。要结合这种场景优势，根据具体业务开发AI应用，切实提升业务效率。”
这正成为一条被验证的路径：从品质分析的全流程自动闭环，到能源管理的实时动态优化，AI智能体正在生产制造的多个环节实现效率跃升。
面对智能化进程，研发环节如何更有效实现“人机协同”？李嘉蓬告诉记者：“目前，智能体仍然是技术手段，它能提效但还看不到能解决创新性问题的有效实践。未来，让工程师更聚焦于产品创新、技术攻关等从0到1的创造性工作，而智能体则承担起流程执行、数据整理、精准校验等重复性任务。二者优势互补，共同推动研发与生产效能的整体进化。”
从深耕制造业的AI实践到可复制的智能化解决方案，这一进程表明：将前沿技术与产业深层次需求相结合，是中国制造业从“数字化”迈向“智能化”的关键。这场由AI驱动的制造进化，正深入研发、制造、供应链、营销服务等核心业务场景，赋能产业链的每一个环节。
采写：南都N视频记者 路漫漫
受访者供图
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