美的建了一座智能體工廠，但這僅僅是開始

文源 | 源Sight

作者 | 周藝

2024年7月，周曉玲把對AIGC的思考，結合企業的經營發展，提出了AIGC戰略規劃，通過美的集團執委會的決策，隨之 Home Agent（家居智能體）和Factory Agent（工廠智能體）兩大項目應運而生。

作為美的主管數字化建設、一手推動集團數字變革的IT總監，周曉玲看著一日千里的AIGC發展速度，不斷思考著在大數據、移動化、智能制造為核心業務抓手的模式下，如何進一步結合AIGC，持續保持優勢生態位。

經過多年發展，如今的美的已經覆蓋智能家居、樓宇科技，工業技術、機器人與自動化和數字化創新業務五大業務板塊，成為一體的全球化科技集團。

在這個基礎上，繼續加碼智能制造＋AIGC，周曉玲有信心。

2024年10月，美的多Agent（智能體）自治協同的智能體工廠思路初步確立，“工廠大腦”的概念誕生。2025年1月份，周曉玲帶著一群在實驗室研究出“硬核技術”的博士們“殺”到了美的湖北荊州洗衣機工廠的一線，從擰螺絲，到焊接，再到線束……，一個場景一個場景地跑，現場拍完視頻，再拿到會議室接著討論。

最后，他們確定了38個核心生產場景，部署14個Agent，依托美的工廠AI大腦進行協同，深度融合美的制造經驗、大模型技術與具身機器人技術。

從“美羅”這樣的人形機器人、庫卡“易可協作機器人”到AMR（自主移動機器人）、AI眼鏡，再到玉兔巡檢機器人，多個智能體組成了荊州工廠的多Agent集群，它們的上方—— “工廠大腦”通過Agent-to-Agent (A2A) 通信實現智能體自治協同，讓每一個智能終端都有了自己的感知、理解和決策力。

近期，美的洗衣機荊州工廠榮獲WRCA“世界卓越的首個多場景覆蓋的智能體工廠”權威認證，標志著全球首個智能體工廠正式落地。

而對于美的來說，從一開始對AIGC項目的投入，到對智能體工廠的設想和落地建設，足以印證美的多年來在數字化基建中的沉淀。

取得的成績也可以回答市場的另一個問題——為什么是美的先做到了？

01

先做好三件事

“智能體工廠”看起來是一個頗具未來感的概念，從如今國內智能制造的步伐來看，美的先一步踏進了這個“未來”。

與智能工廠不同的是，智能體工廠不僅對生產過程中自動化和數字化的程度有著很高的要求，更強調整體的協同性。

簡單來講，如今一座有機器人的工廠不稀奇、一座可以實現人機協作或是一個完全無人化生產的車間也不罕見，難的是統籌起以上的一切要素，真正實現生產全流程的智能化。

而如今，在美的集團的荊州工廠內，以人形機器人美羅為代表的多個具身終端通過多智能體的協同架構，深度融合工業知識與大模型能力，用“工廠大腦”實現了自主感知和決策。

也就是說，荊州的智能體工廠創造了“系統自洽”的新模式。從傳統的人向智能體下指令進化到多個智能體之間可以交流、思考，從而形成一個含有多智能體的“工廠大腦”。

所有的生產動作，包括能源管理、質檢、工藝設計、計劃調度、設備運維等等核心場景，不同的智能體都能深入協作，快速響應，平均提效80%以上，關鍵環節實現100%防呆防錯，替代了原本 “最后一公里”的人工經驗，實現“全流程無人干預、全要素自我進化”。

實現這個過程需要美的做到三件事。

第一是軟件，大模型需要深度了解工業知識以便擁有智能決策能力。在這里，美的采用高可用、高可擴展的分布式多智能體架構，其核心通過Agent-to-Agent (A2A) 通信實現智能體自治協同（如設備監控、質量預測），并集成大模型推理引擎增強智能決策能力。

另外，美的還需要建立一個可以實現海量工業數據湖、包含傳感器數據以及質檢圖像等多模態融合的數據庫，并且可以實時處理。而在這一點上，美的擁有一道高于同行的護城河——1800個崗位每天30億條工業實時數據的“喂養”。

第二是硬件方面，單個的智能體需要有極強的執行力，高效替代人力，介入多個工業流程。在這個層面，美的從2015年布局機器人業務，十年沉淀，厚積薄發。

第三則是找到“荊州工廠“這樣一個完美的試點——它需要有較強的數字化基礎、有完整的業務場景和完善的智能化人才體系。

一般來說這樣的的工廠被世界經濟論壇評為“燈塔工廠”，也就是目前世界上最先進的工廠。而這種 “燈塔工廠”，美的現在有6座。作為美的集團的“內部燈塔”，荊州洗衣機工廠也展出不凡的實力。

但荊州只是一個開始。據源Sight了解，美的無錫洗衣機工廠即將落地這套智能體工廠解決方案，該工廠專注于東芝與COLMO兩大高端品牌的制造，是美的極具代表性的雙高端項目。

辦好三件事后，荊州智能體工廠的項目全貌真正顯現了出來。作為首批探廠的媒體之一，源Sight深度體驗了這個全自研的“工廠大腦”對生產環節的強力賦能，也感受到美的擁有一批自研自產機器人的硬件優勢。

02

“黑燈工廠”里的新員工

美的荊州洗衣機工廠的注塑車間的右側，被分為兩條通道，一條是機器人通道，一條是人行通道，一臺名叫“美羅”的人行機器人則是這個車間里的一位特殊員工。

作為人形機器人，美羅在這個車間的生態位非常重要，可以跟品質、設備管理（TPM）、安全（EHS）等智能體深度協同。

源Sight在探廠過程中，看到美羅正在抱著洗衣機注塑成型的后桶執行首檢送檢服務，而且數據會同步到品質智能體，生成首檢工單的閉環，系統確認合格后，就會調度它返回取件，如果不合格，就再去協同工藝智能體、設備管理智能體等對注塑機的參數進行優化。

而除了這些，美羅還需要檢查消防設備、監測聯軸器的工況、給注塑機加潤滑油等等，基本屬于哪里有需要就去哪里的“萬金油”角色。

人形機器人目前已經是智能制造產業鏈上的熱門賽道，不論是工業還是家居方向都在一日千里地飛速發展，而美羅的獨特性在于它真正實現了從實驗室到工廠打工的系統跨越。

普通人對于機器人在工廠中的應用或許有一個很核心但是相對片面的問題——他能干幾個人的活？效率怎么樣?

美的人形機器人創新中心的孫智宇博士在聽到源Sight 的這個疑問時，說了這樣一句話，“美羅最大的意義不是效率，而是完成黑燈車間的‘最后一公里’。實現自主作業的能力。”

“隨著自動化和智能化水平的提升，我們希望可以打造一個完全的黑燈工廠，但最后的最后，我們希望人形機器人可以完成與工業現場場景方方面面的結合，并能與系統實現閉環。就像美羅做的那些事，在工廠AI大腦的統一調度下，可以參加早會、做TPM的運維和EHS的巡檢，除此之外還可以感知到工廠的人機料法環的方方面面，以‘車間主任’的身份保證黑燈工廠的制造持續性和穩定性。這就是我們經常說的自主的能力。“孫智宇博士解釋道。

除了這個在車間上崗的“打工人”，荊州工廠內檢測洗衣機震動、噪聲及可靠性的實驗室里，玉兔-AI巡檢機器人也都在努力工作。

基于工廠大腦所攜帶的泛化的圖像大模型，玉兔可以對不同型號的洗衣機做出準確的圖像信息判斷，從激光雷達、攝像頭兩個傳感器來進行巡檢。

美的AI研究院的王然告訴源Sight，下個月將上線玉兔pro機器人，不僅可以檢測，還可以完成旋鈕和按鍵的動作，形成從巡檢到恢復的全鏈路閉環。后期該型號的機器人也會進入比較危險的工廠環節幫助工人。

03

扛鼎的“庫卡”

與美羅共同在注塑車間工作的還有80臺庫卡AMR（自主移動機器人），它們負責車間核心的物流調度工作，讓車間里的零部件可以準確、快速地送達工位，它的單體承載能力能達到600公斤左右。

AMR在運行時，也會從“工廠大腦”接收任務調度，自主規劃路徑，還可以在運行的過程中檢測到路標二維碼的損壞，破損的信息可以即刻傳遞到運維人員的手機終端上。庫卡中國的產品經理唐沐天向源Sight解釋，就像一個員工在美的的工作系統里@另一位員工告訴他某個環節出了問題一樣。

在一個巨大的車間里，重大物料的轉運人力成本是非常高的，一個更加智能、可以聯通系統的AMR，對于工廠的自動化運轉至關重要。

庫卡是美的2016年在德國收購的工業機器人品牌，在這個領域已經擁有超過60年的歷史。據庫卡移動機器人業務總經理馬建良表示，美的目前所有工廠的機器人都來自庫卡，在整個美的的智能制造項目中，庫卡也承擔了非常重要的角色。

除了AMR之外，干衣機后蓋自動鎖附工站的“易可”協作機器人也是荊州智能體工廠的一大核心智能體。

“易可”是庫卡第三代的協作機器人，由中國主導和研發。“易可”要做的事情看似只是簡單的“擰螺絲”，但作為一間擁有柔性自動化生產特征的工廠，荊州工廠的一條產線同樣需要混合生產不同的產品，并且生產切換時間極短。

“易可”協作機器人可以通過實時上傳到工廠大腦的圖片，自動解析機型特征并快速匹配多種產品型號，實現如同人類般靈活高效的柔性化作業。

馬建良認為，這個場景的核心突破在于協作機器人如何在高密度產線上達成真正的人機協同。“易可”目前已經實現了在產線上和工人坐在一起工作，無需圍欄去做隔絕和防護。

另外，源Sight還注意到輔助質檢工人工作的AI眼鏡，為了更適應工廠員工長時間佩戴的特性，美的的AI眼鏡的主體被設置成一頂帽子搭載一個鏡片。

AI眼鏡在工廠中可以輔助多個場景，在工廠AI大腦的加持下它已經通過工藝智能體得到圖紙并且和品質智能體產生聯動，當工人對產品拍照掃碼時，眼鏡可以告訴對方識別結果，并生成報告，完成閉環。首檢效率工序時長由15分鐘減少到30秒。

源Sight在實驗后發現，作為一個工廠小白，戴上這個眼鏡，同樣可以完成專業的檢測。

人形機器人和其他具身智能的連接協同讓荊州工廠超越了純數字工廠的范疇，對于中國的智能制造業，貢獻了一個可以復用的智能體工廠新范式，對于美的來說，則是AIGC作為集團戰略項目的第一個成果展示。

04

如履薄冰的危機感

AI技術的發展日新月異，深度學習作為當前 AI 領域的核心技術之一，在算法、模型架構等方面持續創新，正以前所未有的深度和廣度與各行業加速融合。

作為全球家電行業龍頭，美的集團近些年加速向科技驅動型集團轉型，但當以ChatGPT為代表的AI智能體不斷迭代時，美的也產生了前所未有的“危機感”。

“誰知道哪里還醞釀著一個突破性的技術呢？”周曉玲對源Sight表示，即使美的已經投入許多，在目前這樣一個頻頻爆發出新科技的時代，他們依然如履薄冰。

也是因為集團的整體緊迫感，AIGC項目在提報前，周曉玲僅僅在內部嘗試了一些AIGC的賦能手段，就打破了是否要加大投入的分歧。

“剛開始，有些人覺得要擁抱AI，一定會要帶來非常不一樣的可能；那還有一些人會懷疑，我們數字化已經做得很好了，效果也不錯，還要不要投入這么大去做這樣一件事？”

之后，作為負責整個AIGC項目的統籌、策劃工作的第一負責人，周曉玲決定“小步快走”：在內部嘗試性地做一些類似ChatGPT這樣的對話智能體和繪圖的AI小工具，幫助員工在設計和宣傳上減減負。

很快，美的內部對這些“嘗試”給出了很不錯的反饋。

順理成章地，到了2024年7月份，美的集團執委會上周曉玲匯報了公司內部各個AI工具的使用情況，得到了各個領域的副總裁的大力支持。

AIGC就此成為整個集團的戰略項目，之后順利引入關于GPU、人才等資源的投入，后期的方向討論也隨之展開。

當然，KPI也被定下來了。“降本方面，2024年實現1.6億元的提效，2025年設定的目標是5億元。目前上半年AIGC整體完成了2.8億元的降本，在智能制造領域，上半年我們已經完成了接近5000萬元的收益。”周曉玲對于KPI并不焦慮，這已經是項目運轉到最后一環水到渠成的結果。

7月份，項目討論開始。對于一個有著豐富工業場景和數字化基礎的企業，計劃、采購、品質、生產等等環節，都可以利用AIGC進行賦能，周曉玲與一眾團隊成員，都對即將到來的改變而感到異常興奮。

從2024年7月份開始，周曉玲帶著團隊開始大量的討論和思考：怎么做方案？怎么落地？選擇哪些場景？模型應該怎么樣去支持？

而這個時候，挑戰又一次出現了—— 如何通過多Agent (智能體)協同，進一步的打造智能體工廠。

“原來只是一個單獨的智能體，相當于是采購員的助手或者是物流人員的助手，那我們美的如果要做，是不是可以再往上走一步，去把這些單獨的智能體協同起來，讓它更智能。“周曉玲說道。

10月份，確定了多個場景之后，團隊開始去思考要不要去做協同工作，關于“工廠大腦”的想法隨即出現。

2025年，團隊開始頻頻下廠，周曉玲回憶起那個時候眾人的心路歷程：“看到工廠那么多的場景，大家都很興奮，覺得都能做成智能體，都可以聯通。到了要落地的時候，完了，這個難、那個更難，怎么辦？還是得想辦法去做。”

周曉玲記憶最深刻的是“易可”協作機器人打螺絲的場景落地。“不是把這個在實驗室里的機器人平移到產線上就行了，工廠環境不同，首先要匹配流水線的速度，還要識別不同機型的鉆孔位置，這些都需要它有規劃能力去思考，去適應場景的變化。”

2024年7月到2025年8月，荊州智能體工廠的落地，僅用了一年時間。

但對于整個美的來說，這背后是多年堅持對工廠進行數字化的改造。截至目前，美的已擁有37家國家級綠色工廠、13家綠色供應鏈工廠、9家5G工廠、3家卓越級智能工廠、3家零碳工廠以及6家世界級燈塔工廠，充分展現出美的在全球制造行業領先的智能制造能力和數字化水平。

此外，庫卡和美羅的升級換代，則歸功于近些年美的深耕人工智能、人形機器人、新材料等領域，在戰略轉型上下的堅持與探索。

回到文章開頭的那個問題，為什么是美的先做成了智能體工廠這件事？

過去五年，從美的的研發投入近600億元，到長時間聚焦新興產業領域、不斷引進高水平的人才隊伍，再到在關鍵時刻的果斷投入、對待產業轉型升級迎難而上的心態，每一處都是答案。

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