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你可在此找到自动化行业的最新资讯
2026/04/23
69
搬运技术进入 AI 时代之后,重点已经不是“搬得动”,而是“搬得更会判断” - 自动化展
导读:搬运技术长期以来都被视作自动化体系里最具基础性的环节之一。物料从哪里来、放到哪里去、怎样衔接上下工序、如何避免堵点和等待,这些都是产线能否顺畅运行的前提。过去,自动搬运更强调路径固定、动作稳定和节拍对接;现在,人工智能开始逐步让搬运系统具备更多对环境、优先级和异常状态的理解能力。
2026/04/23
41
装配线为什么会越来越依赖人工智能:因为真正难自动化的,往往正是那些“差一点”的地方 - 工业数字化展
导读:装配环节一直是制造业里最容易暴露复杂性的地方。零件公差、来料姿态、工位协同、装配顺序、紧固状态、视觉判断、工艺切换,每一项看起来都不大,却足以让自动化系统变得脆弱。工业机器人解决了标准动作执行的问题,而人工智能的价值,则逐渐体现在那些边界不完全固定、但又必须被快速判断和响应的装配细节里。
2026/04/23
39
在光伏与锂电制造里,人工智能最有价值的地方,往往是替工艺守住一致性 - 工业自动化展
导读:光伏和锂电产业都属于典型的高节拍、高精度、高一致性要求行业。表面上看,这两个行业关注的重点似乎是设备投资、产线产能、良率和成本竞争;但真正深入现场会发现,决定结果的常常不是单台设备跑得快不快,而是整条工艺链能否长期守住一致性。人工智能之所以在这两个行业里越来越受到重视,恰恰是因为它开始帮助企业更细地识别工艺波动、质量偏移和设备异常。
2026/04/22
88
人工智能正在重新定义仓储物流:从“把货搬对”走向“把节奏排对” - 智能装备展
导读:仓储物流曾长期被理解成一个强调执行效率和流程标准化的领域:货物要入库、上架、拣选、搬运、分拣、出库,每一个动作都讲究准确和速度。随着人工智能不断进入仓储物流系统,这个行业的核心问题开始发生变化。过去大家主要解决“货物能不能被稳定搬运和分拣”,现在越来越多企业开始关注“整条流转节奏能不能被提前看见、动态调整,并在复杂波动中保持效率”。
2026/04/22
49
从机器人自动化到 AI 参与决策,未来工厂通常会这样一步步长出来 - 智造技术装备展
导读:很多人提到未来工厂时,会直接联想到无人化、黑灯生产、自主调度和机器系统彼此协同的画面。这些方向当然代表了一部分趋势,但对大多数制造企业来说,未来工厂并不是一夜之间突然出现的状态,而更像一条逐步成熟的路线。工业机器人和人工智能的进入,也往往不是同时一步到位,而是随着产线基础、数据基础和组织能力的提升,分阶段慢慢生长出来。
2026/04/22
41
当工业机器人学会更多判断之后,人会在工厂里扮演什么新角色 - 智能制造展
导读:每当工业机器人和人工智能被放在一起讨论时,很多人会自然联想到一个敏感问题:人是不是会被替代。这个问题之所以反复被提起,是因为它确实触及制造业转型中的真实焦虑。但从大量实际场景看,更接近现实的变化往往不是“人消失”,而是人的角色被重新分配。机器人开始承担更多重复执行和部分判断任务,人则逐渐把精力转向系统协同、异常决策、工艺优化和跨环节控制。
2026/04/21
63
一条产线的一天:当工业机器人和人工智能开始一起接手复杂现场 - 自动化展
导读:在很多想象里,工业机器人与人工智能结合之后,工厂似乎会立刻进入一种高度科幻的状态:设备自动沟通、视觉自动识别、问题自动修正、整条线像有了自己的意识。但真实工厂里的变化,往往不是突然“变聪明”,而是一些原本高度依赖人工经验的环节开始被一点点接住。工业机器人负责动作稳定,人工智能负责增强识别和判断,于是复杂现场开始有了新的组织方式。
2026/04/21
50
工业机器人遇上人工智能,制造业真正被改写的是“判断”这件事 - 自动化技术展
导读:工业机器人早已不是制造业里的新鲜角色。搬运、焊接、装配、码垛、分拣、上下料,很多工厂已经把机器人视作自动化系统中的标准装备。但过去很长一段时间里,工业机器人的核心优势主要体现在重复执行上:动作准、节拍稳、不会疲劳、适合高频循环。人工智能的进入,则让这个逻辑开始变化。机器人不再只被期待为一个“执行者”,而开始被期待具备更强的识别、判断、学习和适应能力。
2026/04/21
49
人工智能如何"思考":算法、数据与神经网络的协同机制 - 工业数字化展
导读:揭开人工智能的技术面纱,了解机器学习、深度学习、神经网络的工作原理,探索AI如何从数据中学习、识别模式并做出决策,以及人工智能在现实世界中的应用与局限。
2026/04/20
56
工业机器人:从汽车工厂到智能制造的技术演进 - 智能装备展
导读:深入了解工业机器人的核心技术原理、发展历程和实际应用场景,探索机械臂、传感器、控制系统如何协同工作,以及工业机器人如何改变现代制造业。
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