作者 | 周艺

2024 年 7 月，周晓玲把对 AIGC 的思考，结合企业的经营发展，提出了 AIGC 战略规划，通过美的集团执委会的决策，随之 Home Agent（家居智能体）和 Factory Agent（工厂智能体）两大项目应运而生。

作为美的主管数字化建设、一手推动集团数字变革的 IT 总监，周晓玲看着一日千里的 AIGC 发展速度，不断思考着在大数据、移动化、智能制造为核心业务抓手的模式下，如何进一步结合 AIGC，持续保持优势生态位。

经过多年发展，如今的美的已经覆盖智能家居、楼宇科技，工业技术、机器人与自动化和数字化创新业务五大业务板块，成为一体的全球化科技集团。

在这个基础上，继续加码智能制造＋AIGC，周晓玲有信心。

2024 年 10 月，美的多 Agent（智能体）自治协同的智能体工厂思路初步确立，" 工厂大脑 " 的概念诞生。2025 年 1 月份，周晓玲带着一群在实验室研究出 " 硬核技术 " 的博士们 " 杀 " 到了美的湖北荆州洗衣机工厂的一线，从拧螺丝，到焊接，再到线束……，一个场景一个场景地跑，现场拍完视频，再拿到会议室接着讨论。

最后，他们确定了 38 个核心生产场景，部署 14 个 Agent，依托美的工厂 AI 大脑进行协同，深度融合美的制造经验、大模型技术与具身机器人技术。

从 " 美罗 " 这样的人形机器人、库卡 " 易可协作机器人 " 到 AMR（自主移动机器人）、AI 眼镜，再到玉兔巡检机器人，多个智能体组成了荆州工厂的多 Agent 集群，它们的上方—— " 工厂大脑 " 通过 Agent-to-Agent ( A2A ) 通信实现智能体自治协同，让每一个智能终端都有了自己的感知、理解和决策力。

近期，美的洗衣机荆州工厂荣获 WRCA" 世界卓越的首个多场景覆盖的智能体工厂 " 权威认证，标志着全球首个智能体工厂正式落地。

而对于美的来说，从一开始对 AIGC 项目的投入，到对智能体工厂的设想和落地建设，足以印证美的多年来在数字化基建中的沉淀。

取得的成绩也可以回答市场的另一个问题——为什么是美的先做到了？

先做好三件事

" 智能体工厂 " 看起来是一个颇具未来感的概念，从如今国内智能制造的步伐来看，美的先一步踏进了这个 " 未来 "。

与智能工厂不同的是，智能体工厂不仅对生产过程中自动化和数字化的程度有着很高的要求，更强调整体的协同性。

简单来讲，如今一座有机器人的工厂不稀奇、一座可以实现人机协作或是一个完全无人化生产的车间也不罕见，难的是统筹起以上的一切要素，真正实现生产全流程的智能化。

而如今，在美的集团的荆州工厂内，以人形机器人美罗为代表的多个具身终端通过多智能体的协同架构，深度融合工业知识与大模型能力，用 " 工厂大脑 " 实现了自主感知和决策。

也就是说，荆州的智能体工厂创造了 " 系统自洽 " 的新模式。从传统的人向智能体下指令进化到多个智能体之间可以交流、思考，从而形成一个含有多智能体的 " 工厂大脑 "。

所有的生产动作，包括能源管理、质检、工艺设计、计划调度、设备运维等等核心场景，不同的智能体都能深入协作，快速响应，平均提效 80% 以上，关键环节实现 100% 防呆防错，替代了原本 " 最后一公里 " 的人工经验，实现 " 全流程无人干预、全要素自我进化 "。

实现这个过程需要美的做到三件事。

第一是软件，大模型需要深度了解工业知识以便拥有智能决策能力。在这里，美的采用高可用、高可扩展的分布式多智能体架构，其核心通过 Agent-to-Agent ( A2A ) 通信实现智能体自治协同（如设备监控、质量预测），并集成大模型推理引擎增强智能决策能力。

另外，美的还需要建立一个可以实现海量工业数据湖、包含传感器数据以及质检图像等多模态融合的数据库，并且可以实时处理。而在这一点上，美的拥有一道高于同行的护城河—— 1800 个岗位每天 30 亿条工业实时数据的 " 喂养 "。

第二是硬件方面，单个的智能体需要有极强的执行力，高效替代人力，介入多个工业流程。在这个层面，美的从 2015 年布局机器人业务，十年沉淀，厚积薄发。

第三则是找到 " 荆州工厂 " 这样一个完美的试点——它需要有较强的数字化基础、有完整的业务场景和完善的智能化人才体系。

一般来说这样的的工厂被世界经济论坛评为 " 灯塔工厂 "，也就是目前世界上最先进的工厂。而这种 " 灯塔工厂 "，美的现在有 6 座。作为美的集团的 " 内部灯塔 "，荆州洗衣机工厂也展出不凡的实力。

但荆州只是一个开始。据源 Sight 了解，美的无锡洗衣机工厂即将落地这套智能体工厂解决方案，该工厂专注于东芝与 COLMO 两大高端品牌的制造，是美的极具代表性的双高端项目。

办好三件事后，荆州智能体工厂的项目全貌真正显现了出来。作为首批探厂的媒体之一，源 Sight 深度体验了这个全自研的 " 工厂大脑 " 对生产环节的强力赋能，也感受到美的拥有一批自研自产机器人的硬件优势。

" 黑灯工厂 " 里的新员工

美的荆州洗衣机工厂的注塑车间的右侧，被分为两条通道，一条是机器人通道，一条是人行通道，一台名叫 " 美罗 " 的人行机器人则是这个车间里的一位特殊员工。

作为人形机器人，美罗在这个车间的生态位非常重要，可以跟品质、设备管理（TPM）、安全（EHS）等智能体深度协同。

源 Sight 在探厂过程中，看到美罗正在抱着洗衣机注塑成型的后桶执行首检送检服务，而且数据会同步到品质智能体，生成首检工单的闭环，系统确认合格后，就会调度它返回取件，如果不合格，就再去协同工艺智能体、设备管理智能体等对注塑机的参数进行优化。

而除了这些，美罗还需要检查消防设备、监测联轴器的工况、给注塑机加润滑油等等，基本属于哪里有需要就去哪里的 " 万金油 " 角色。

人形机器人目前已经是智能制造产业链上的热门赛道，不论是工业还是家居方向都在一日千里地飞速发展，而美罗的独特性在于它真正实现了从实验室到工厂打工的系统跨越。

普通人对于机器人在工厂中的应用或许有一个很核心但是相对片面的问题——他能干几个人的活？效率怎么样 ?

美的人形机器人创新中心的孙智宇博士在听到源 Sight 的这个疑问时，说了这样一句话，" 美罗最大的意义不是效率，而是完成黑灯车间的‘最后一公里’。实现自主作业的能力。"

" 随着自动化和智能化水平的提升，我们希望可以打造一个完全的黑灯工厂，但最后的最后，我们希望人形机器人可以完成与工业现场场景方方面面的结合，并能与系统实现闭环。就像美罗做的那些事，在工厂 AI 大脑的统一调度下，可以参加早会、做 TPM 的运维和 EHS 的巡检，除此之外还可以感知到工厂的人机料法环的方方面面，以‘车间主任’的身份保证黑灯工厂的制造持续性和稳定性。这就是我们经常说的自主的能力。" 孙智宇博士解释道。

除了这个在车间上岗的 " 打工人 "，荆州工厂内检测洗衣机震动、噪声及可靠性的实验室里，玉兔 -AI 巡检机器人也都在努力工作。

基于工厂大脑所携带的泛化的图像大模型，玉兔可以对不同型号的洗衣机做出准确的图像信息判断，从激光雷达、摄像头两个传感器来进行巡检。

美的 AI 研究院的王然告诉源 Sight，下个月将上线玉兔 pro 机器人，不仅可以检测，还可以完成旋钮和按键的动作，形成从巡检到恢复的全链路闭环。后期该型号的机器人也会进入比较危险的工厂环节帮助工人。

扛鼎的 " 库卡 "

与美罗共同在注塑车间工作的还有 80 台库卡 AMR（自主移动机器人），它们负责车间核心的物流调度工作，让车间里的零部件可以准确、快速地送达工位，它的单体承载能力能达到 600 公斤左右。

AMR 在运行时，也会从 " 工厂大脑 " 接收任务调度，自主规划路径，还可以在运行的过程中检测到路标二维码的损坏，破损的信息可以即刻传递到运维人员的手机终端上。库卡中国的产品经理唐沐天向源 Sight 解释，就像一个员工在美的的工作系统里 @另一位员工告诉他某个环节出了问题一样。

在一个巨大的车间里，重大物料的转运人力成本是非常高的，一个更加智能、可以联通系统的 AMR，对于工厂的自动化运转至关重要。

库卡是美的 2016 年在德国收购的工业机器人品牌，在这个领域已经拥有超过 60 年的历史。据库卡移动机器人业务总经理马建良表示，美的目前所有工厂的机器人都来自库卡，在整个美的的智能制造项目中，库卡也承担了非常重要的角色。

除了 AMR 之外，干衣机后盖自动锁附工站的 " 易可 " 协作机器人也是荆州智能体工厂的一大核心智能体。

" 易可 " 是库卡第三代的协作机器人，由中国主导和研发。" 易可 " 要做的事情看似只是简单的 " 拧螺丝 "，但作为一间拥有柔性自动化生产特征的工厂，荆州工厂的一条产线同样需要混合生产不同的产品，并且生产切换时间极短。

" 易可 " 协作机器人可以通过实时上传到工厂大脑的图片，自动解析机型特征并快速匹配多种产品型号，实现如同人类般灵活高效的柔性化作业。

马建良认为，这个场景的核心突破在于协作机器人如何在高密度产线上达成真正的人机协同。" 易可 " 目前已经实现了在产线上和工人坐在一起工作，无需围栏去做隔绝和防护。

另外，源 Sight 还注意到辅助质检工人工作的 AI 眼镜，为了更适应工厂员工长时间佩戴的特性，美的的 AI 眼镜的主体被设置成一顶帽子搭载一个镜片。

AI 眼镜在工厂中可以辅助多个场景，在工厂 AI 大脑的加持下它已经通过工艺智能体得到图纸并且和品质智能体产生联动，当工人对产品拍照扫码时，眼镜可以告诉对方识别结果，并生成报告，完成闭环。首检效率工序时长由 15 分钟减少到 30 秒。

源 Sight 在实验后发现，作为一个工厂小白，戴上这个眼镜，同样可以完成专业的检测。

人形机器人和其他具身智能的连接协同让荆州工厂超越了纯数字工厂的范畴，对于中国的智能制造业，贡献了一个可以复用的智能体工厂新范式，对于美的来说，则是 AIGC 作为集团战略项目的第一个成果展示。

如履薄冰的危机感

AI 技术的发展日新月异，深度学习作为当前 AI 领域的核心技术之一，在算法、模型架构等方面持续创新，正以前所未有的深度和广度与各行业加速融合。

作为全球家电行业龙头，美的集团近些年加速向科技驱动型集团转型，但当以 ChatGPT 为代表的 AI 智能体不断迭代时，美的也产生了前所未有的 " 危机感 "。

" 谁知道哪里还酝酿着一个突破性的技术呢？" 周晓玲对源 Sight 表示，即使美的已经投入许多，在目前这样一个频频爆发出新科技的时代，他们依然如履薄冰。

也是因为集团的整体紧迫感，AIGC 项目在提报前，周晓玲仅仅在内部尝试了一些 AIGC 的赋能手段，就打破了是否要加大投入的分歧。

" 刚开始，有些人觉得要拥抱 AI，一定会要带来非常不一样的可能；那还有一些人会怀疑，我们数字化已经做得很好了，效果也不错，还要不要投入这么大去做这样一件事？"

之后，作为负责整个 AIGC 项目的统筹、策划工作的第一负责人，周晓玲决定 " 小步快走 "：在内部尝试性地做一些类似 ChatGPT 这样的对话智能体和绘图的 AI 小工具，帮助员工在设计和宣传上减减负。

很快，美的内部对这些 " 尝试 " 给出了很不错的反馈。

顺理成章地，到了 2024 年 7 月份，美的集团执委会上周晓玲汇报了公司内部各个 AI 工具的使用情况，得到了各个领域的副总裁的大力支持。

AIGC 就此成为整个集团的战略项目，之后顺利引入关于 GPU、人才等资源的投入，后期的方向讨论也随之展开。

当然，KPI 也被定下来了。" 降本方面，2024 年实现 1.6 亿元的提效，2025 年设定的目标是 5 亿元。目前上半年 AIGC 整体完成了 2.8 亿元的降本，在智能制造领域，上半年我们已经完成了接近 5000 万元的收益。" 周晓玲对于 KPI 并不焦虑，这已经是项目运转到最后一环水到渠成的结果。

7 月份，项目讨论开始。对于一个有着丰富工业场景和数字化基础的企业，计划、采购、品质、生产等等环节，都可以利用 AIGC 进行赋能，周晓玲与一众团队成员，都对即将到来的改变而感到异常兴奋。

从 2024 年 7 月份开始，周晓玲带着团队开始大量的讨论和思考：怎么做方案？怎么落地？选择哪些场景？模型应该怎么样去支持？

而这个时候，挑战又一次出现了—— 如何通过多 Agent ( 智能体 ) 协同，进一步的打造智能体工厂。

" 原来只是一个单独的智能体，相当于是采购员的助手或者是物流人员的助手，那我们美的如果要做，是不是可以再往上走一步，去把这些单独的智能体协同起来，让它更智能。" 周晓玲说道。

10 月份，确定了多个场景之后，团队开始去思考要不要去做协同工作，关于 " 工厂大脑 " 的想法随即出现。

2025 年，团队开始频频下厂，周晓玲回忆起那个时候众人的心路历程：" 看到工厂那么多的场景，大家都很兴奋，觉得都能做成智能体，都可以联通。到了要落地的时候，完了，这个难、那个更难，怎么办？还是得想办法去做。"

周晓玲记忆最深刻的是 " 易可 " 协作机器人打螺丝的场景落地。" 不是把这个在实验室里的机器人平移到产线上就行了，工厂环境不同，首先要匹配流水线的速度，还要识别不同机型的钻孔位置，这些都需要它有规划能力去思考，去适应场景的变化。"

2024 年 7 月到 2025 年 8 月，荆州智能体工厂的落地，仅用了一年时间。

但对于整个美的来说，这背后是多年坚持对工厂进行数字化的改造。截至目前，美的已拥有 37 家国家级绿色工厂、13 家绿色供应链工厂、9 家 5G 工厂、3 家卓越级智能工厂、3 家零碳工厂以及 6 家世界级灯塔工厂，充分展现出美的在全球制造行业领先的智能制造能力和数字化水平。

此外，库卡和美罗的升级换代，则归功于近些年美的深耕人工智能、人形机器人、新材料等领域，在战略转型上下的坚持与探索。

回到文章开头的那个问题，为什么是美的先做成了智能体工厂这件事？

过去五年，从美的的研发投入近 600 亿元，到长时间聚焦新兴产业领域、不断引进高水平的人才队伍，再到在关键时刻的果断投入、对待产业转型升级迎难而上的心态，每一处都是答案。

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