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過去兩年，大模型已經進入辦公、營銷、客服等場景，但來到工廠之后，光會生成內容顯然不夠。面對設備狀態、訂單交期、庫存、能耗和產品質量等一連串變量，企業真正需要的，是AI能夠給出可靠的判斷，并把結果落實到生產環節。

7月27日，熱點科技在紹興參加了AI賦能紡織產業高質量發展大會。會上，中科聞歌正式發布工業決策大腦，試圖讓AI從輔助查詢和信息處理，進一步進入排產、配色、巡檢以及設備調度等環節。

和常見的聊天機器人不同，這套系統解決的并不是“問一個問題，得到一個答案”，而是工廠在多種約束下到底應該怎么做。中科聞歌副總裁、首席技術官曹家在現場提到，目前不少工廠已經擁有ERP、MES、機器人和大量生產數據，但這些系統往往各管一段。真正到了排產、調度和異常處理時，依然需要管理人員或老師傅根據經驗做判斷。工業決策大腦的作用，就是把分散的數據、系統和設備連接起來，在它們之上增加一層統一的分析與調度能力。

簡單來說，機器人負責看和做，ERP、MES負責記錄業務和生產信息，而工業決策大腦負責判斷下一步該怎么辦。其底層通過數據和知識系統統一不同部門、設備之間的名稱和編碼，再結合大模型與決策機相關能力，完成預測、推演、優化求解和方案生成。最后通過智能體連接業務系統和工業設備，形成從感知、決策到執行的完整流程。

相比傳統工業軟件，工業決策大腦更關注生產現場的變化。在現場演示的巡檢環節比較直觀，以前擋車工需要不停穿梭在幾十臺織機之間，一旦斷絲、油污等問題沒有及時發現，就可能連續產出次品。巡檢機器人發現異常后，可以及時將信息反饋給系統并通知工作人員；在與織機控制系統進一步打通后，還可根據風險等級觸發停機等聯動操作。

群訪中，葛金寶透露，在部分織造車間，一臺巡檢機器人可以覆蓋原本需要多名擋車工持續巡視的區域，從而減少重復性巡檢工作，讓工作人員更多投入異常處置和生產管理。

換句話說，現階段工業AI更現實的作用，是先把重復、耗時的部分接過去，而不是一步到位實現無人化。

在染整環節，AI面對的是另一類問題——老師傅的經驗怎么留下來。拿配色來說，一塊布最終是什么顏色，很多時候都是老師傅一點點試出來的。最后雖然會留下配方，但中間為什么調整、哪些方案試過，這些經驗往往很難完整保留下來。

曹家在群訪中表示，工業決策大腦并不是要替代老師傅，而是讓系統和老師傅共同工作一段時間，把客戶需求、歷史配方、面料材質以及每輪調整過程記錄下來。中科聞歌方面稱，目前相關方案希望將原來需要7至8輪的打樣流程壓縮到3至4輪，并將顏色開發成本降低30%至50%。

這件事的意義不只是少打幾次樣。對于不少傳統制造企業來說，真正稀缺的不是數據，而是老師傅腦子里的判斷過程。一旦老師傅離開，這些經驗也可能跟著流失。AI在這里更重要的作用，是把個人經驗逐步變成企業可以留存和重復使用的知識。

排缸同樣依賴經驗。上一批任務結束后，下一批布料怎么接，直接關系到設備利用率和生產成本。系統會綜合訂單、缸型、設備狀態和交期，安排更合理的生產順序，盡量減少空轉。

據現場介紹，過去人工需要約兩個小時完成的排缸工作，在部分場景中可以壓縮到數分鐘。葛金寶也在群訪中提到，通過減少染缸空轉，在產能和品質不變的情況下，可以進一步降低水、電、蒸汽等能源消耗。

當然，讓AI進入真實工廠，遠沒有安裝一套軟件那么簡單。

群訪中，熱點科技也問到了產品真正落地時會遇到的問題。曹家表示，目前工業AI進入工廠，并不是部署一套軟件那么簡單。工程師需要先完成設備接入、網絡調試，再根據車間環境規劃巡檢機器人的運行路線。機器人發現異常后，還要與織機等設備打通，才能完成停機、通知等一系列動作。

在熱點科技看來，工業決策大腦此次發布更值得關注的，并不是又多了一款“大模型產品”，而是AI開始嘗試進入傳統工業最復雜的部分——決策和執行。真正進入工廠后，每家的設備、網絡和生產流程都不一樣，同樣一套產品，還需基于統一架構完成場景適配。

對于紡織行業來說，AI帶來的變化或許不會從一座完全無人的工廠開始，而是從一次巡檢、一次配色和一次排缸開始。先把重復勞動減少，把老師傅的經驗留下，再讓不同系統和設備逐步協同起來，這可能才是工業AI進入生產現場更實際的路徑。