瓦特曼智能：工業(yè)智能迎來奇點(diǎn)時(shí)刻，AI重塑的不只是工廠

如何將禁錮在惡劣環(huán)境中的個(gè)體經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可進(jìn)化的系統(tǒng)智能，不僅是技術(shù)的挑戰(zhàn)，更是對(duì)工業(yè)組織協(xié)作邊界的一次重構(gòu)。

文｜王玉冰

ID | BMR2004

當(dāng)下，人工智能對(duì)組織邏輯的重構(gòu)已成為事實(shí)。但這種變革正呈現(xiàn)出一種明顯的不對(duì)稱性：在數(shù)字化程度極高的辦公與內(nèi)容場(chǎng)景中，AI的滲透已如火如荼；但在那些作為國(guó)家工業(yè)基石的物理現(xiàn)場(chǎng)，變革卻因“經(jīng)驗(yàn)”與“環(huán)境”的重重壁壘受到不小的阻礙。

這種現(xiàn)象在鋼鐵冶金、礦山能源等重工業(yè)場(chǎng)景中表現(xiàn)得尤為明顯。長(zhǎng)期以來，這些行業(yè)高度依賴“人眼”的觀測(cè)與“老師傅們”的直覺，形成了一種難以被數(shù)字化的、碎片化的組織經(jīng)驗(yàn)。如何將這些禁錮在惡劣環(huán)境中的個(gè)體經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可進(jìn)化的系統(tǒng)智能，不僅是技術(shù)的挑戰(zhàn)，更是對(duì)工業(yè)組織協(xié)作邊界的一次重構(gòu)。

北京瓦特曼智能科技有限公司（WATTMAN）（以下簡(jiǎn)稱“瓦特曼智能”）正處于這場(chǎng)變革中。在接受《商學(xué)院》采訪時(shí)，創(chuàng)始人譚勝虎指出：2026年的重工業(yè)，正經(jīng)歷著如同2022年的GPT時(shí)刻。隨著人工智能、多模態(tài)感知技術(shù)、工業(yè)算力、智能控制與場(chǎng)景數(shù)據(jù)能力持續(xù)成熟，那些長(zhǎng)期依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)“兜底”的核心環(huán)節(jié)：鋼包熱修、爐前檢測(cè)、陽極清理等，第一次具備了被系統(tǒng)性接管的條件。工業(yè)系統(tǒng)正從“機(jī)器替代動(dòng)作”的自動(dòng)化時(shí)代，邁向“機(jī)器接管經(jīng)驗(yàn)”的智能化時(shí)代。瓦特曼稱之為——經(jīng)驗(yàn)上機(jī)。

同時(shí)，那些原本被束縛在高溫、高危場(chǎng)景中的人力資產(chǎn)將撤離危險(xiǎn)區(qū)域，從原本的一線實(shí)操員，升級(jí)為負(fù)責(zé)智能體運(yùn)轉(zhuǎn)的運(yùn)維人員，其底層邏輯不僅是生產(chǎn)工具的升級(jí)，更是崗位價(jià)值、考核維度乃至管理秩序的底層重構(gòu)。

01

從“3D場(chǎng)景”出發(fā)

瓦特曼要替代的不是一般意義上的重復(fù)勞動(dòng)，而是那些人不該長(zhǎng)期暴露于危險(xiǎn)場(chǎng)景當(dāng)中、又對(duì)生產(chǎn)連續(xù)性至關(guān)重要的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

瓦特曼智能成立于2019年，定位為全棧“AI+機(jī)器人”智能無人工廠技術(shù)與解決方案提供商，試圖用人工智能技術(shù)從根本上解決基礎(chǔ)工業(yè)中高危、高強(qiáng)度、強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)依賴的生產(chǎn)問題。主要面向鋼鐵冶金、有色金屬、能源電力、礦山機(jī)械等傳統(tǒng)重工業(yè)場(chǎng)景，提供工業(yè)智能機(jī)器人、全無人化智能裝備、機(jī)器視覺智能檢測(cè)以及智能工廠系統(tǒng)平臺(tái)等軟硬件一體化解決方案。

譚勝虎表示：“中國(guó)是全球最大的基礎(chǔ)工業(yè)國(guó)家，鋼鐵、有色、礦山、能源等行業(yè)是國(guó)家工業(yè)的‘脊梁’，產(chǎn)值規(guī)模巨大，但智能化水平因工藝挑戰(zhàn)和工況復(fù)雜等原因長(zhǎng)期低于輕工業(yè)，智能化改造空間和產(chǎn)業(yè)價(jià)值更高，重工業(yè)普遍存在高危、高風(fēng)險(xiǎn)、復(fù)雜工況等3D場(chǎng)景（即Dirty, Dangerous, Difficult/Dynamic），招工難、用工成本上升、年輕人不愿進(jìn)入一線，傳統(tǒng)自動(dòng)化又難以解決非結(jié)構(gòu)化現(xiàn)場(chǎng)問題，”

譚勝虎表示，隨著AI技術(shù)不斷演進(jìn)，工業(yè)智能化已經(jīng)不再只是單一技術(shù)的突破，而是多模態(tài)感知、多傳感器融合、虛擬仿真、數(shù)據(jù)生成、世界模型等一系列技術(shù)共同成熟的結(jié)果。

“每當(dāng)一種新技術(shù)趨于成熟，就能幫助我們解決過去認(rèn)為解決不了、或者很難解決的問題，”他說，也正因?yàn)槿绱耍^去高度依賴?yán)蠋煾惮F(xiàn)場(chǎng)判斷的工業(yè)場(chǎng)景，開始逐漸具備了被AI系統(tǒng)學(xué)習(xí)、理解和替代的可能。相比之下，輕工業(yè)和服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域更擁擠，也更容易陷入同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)。

譚勝虎認(rèn)為，AI最應(yīng)該進(jìn)入最艱苦、最危險(xiǎn)的生產(chǎn)場(chǎng)景，在基礎(chǔ)工業(yè)中釋放生產(chǎn)力，而不是只在輕量化場(chǎng)景中內(nèi)卷。在傳統(tǒng)重工業(yè)中，很多痛點(diǎn)并不是簡(jiǎn)單增加設(shè)備就能解決的，比如鋼包熱修、內(nèi)襯判斷、通渣力度、爐前檢測(cè)等環(huán)節(jié)，長(zhǎng)期依賴?yán)蠋煾档难哿Α⑹指泻徒?jīng)驗(yàn)；而高溫、粉塵、強(qiáng)磁等極端環(huán)境，又讓傳統(tǒng)自動(dòng)化設(shè)備難以穩(wěn)定運(yùn)行。

瓦特曼要替代的不是一般意義上的重復(fù)勞動(dòng)，而是那些人不該長(zhǎng)期暴露其中、又對(duì)生產(chǎn)連續(xù)性至關(guān)重要的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

02

從“替代體力”到“自主判斷”

AI進(jìn)入重工業(yè)的意義，不只是替代高危體力勞動(dòng)，更是把老師傅的經(jīng)驗(yàn)沉淀為可持續(xù)進(jìn)化的工業(yè)智能系統(tǒng)。

如果說過去工業(yè)機(jī)器人更多只是完成單一動(dòng)作，那么瓦特曼正在嘗試解決的，則是機(jī)器人如何像人一樣理解現(xiàn)場(chǎng)、協(xié)同作業(yè)并持續(xù)學(xué)習(xí)的問題。

譚勝虎認(rèn)為，重工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)真正復(fù)雜的地方，不只是環(huán)境惡劣，更在于生產(chǎn)過程涉及大量實(shí)時(shí)判斷、跨設(shè)備協(xié)同和動(dòng)態(tài)調(diào)度。因此，單一機(jī)器人并不能真正解決問題，背后還需要一整套感知、決策、協(xié)同與調(diào)度系統(tǒng)。

因此，瓦特曼形成了自己的“3+1”全棧AI+機(jī)器人智能化體系，譚勝虎介紹到，“這個(gè)體系中，WATT-iRobot智能工業(yè)機(jī)器人，可以替代鋼包熱修、陽極清理、測(cè)溫取樣等高溫高危操作；WATT-iSmart智知無人裝備，可以幫助實(shí)現(xiàn)無人天車、無人物料轉(zhuǎn)運(yùn)車的全自動(dòng)運(yùn)行；WATT-iVision銳視智能識(shí)別系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)用AI視覺替代人眼進(jìn)行缺陷檢測(cè)、內(nèi)襯侵蝕判斷。而‘1’則是底層的WATT-iOS智能工廠系統(tǒng)平臺(tái)，負(fù)責(zé)統(tǒng)一調(diào)度、數(shù)據(jù)協(xié)同和全局智能決策。”

在實(shí)際運(yùn)行中，前端機(jī)器人或無人裝備在作業(yè)時(shí)產(chǎn)生的視覺、力覺、位置等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)回傳至算法平臺(tái)，平臺(tái)通過AI模型進(jìn)行分析、優(yōu)化與調(diào)度，再向下發(fā)出更精準(zhǔn)的控制指令，從而形成一個(gè)“感知—決策—執(zhí)行—優(yōu)化”的完整閉環(huán)，讓整個(gè)工廠從單點(diǎn)自動(dòng)化走向全流程智能化。

譚勝虎給記者舉了幾個(gè)典型的例子：“鋼包熱修無人化機(jī)器人集群，替代了1600℃環(huán)境下的燒氧、通渣、滑板更換、引流砂加裝、內(nèi)襯檢測(cè)，還有電解鋁陽極清理打磨機(jī)器人，替代高粉塵有毒環(huán)境下的陽極清理，全自動(dòng)打磨殘?jiān)Ｒ约叭悄軣o人天車，替代高空和地面的人工吊運(yùn)、轉(zhuǎn)運(yùn)、盤庫。”

換句話說，那些過去年輕人不愿意干、老師傅干得心驚膽戰(zhàn)的崗位，正在一步步被機(jī)器人接管。

值得一提的是，重工業(yè)的很多工序沒有固定軌跡，每個(gè)鋼包、每塊陽極（在電解鋁生產(chǎn)中，“陽極”是一個(gè)巨大的導(dǎo)電“正極”，它會(huì)參與反應(yīng)并逐漸消耗）的狀態(tài)都不完全一樣。瓦特曼突破了“非結(jié)構(gòu)化場(chǎng)景感知”和“柔性執(zhí)行與力控”兩大難關(guān)，通過3D智能感知和多模態(tài)融合識(shí)別，讓機(jī)器人能“看清”不同形態(tài)的目標(biāo)，最后通過自適應(yīng)力控和動(dòng)態(tài)軌跡規(guī)劃，復(fù)刻出老師傅“看、判、做”一體化的智能能力。

譚勝虎提到，“我們攻克了高溫防護(hù)、高粉塵視覺透霧、強(qiáng)磁干擾屏蔽、復(fù)雜地形通過性等技術(shù)性挑戰(zhàn)，讓機(jī)器人在工人不適宜耐受的環(huán)境下穩(wěn)定作業(yè)。”

譚勝虎特別強(qiáng)調(diào)，AI給工業(yè)帶來的核心變化，是從“重復(fù)動(dòng)作”升級(jí)為“自主判斷”。他提到，“AI用得越久、數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確率和可靠性就越強(qiáng)。”

03

從單點(diǎn)智能到產(chǎn)線智能體

未來智能化工廠不是簡(jiǎn)單用機(jī)器人取代人，而是讓人和機(jī)器重新分工。

譚勝虎認(rèn)為，工業(yè)智能化的真正變化才剛剛開始，瓦特曼下一階段的重點(diǎn)不是再做一臺(tái)機(jī)器人，而是推動(dòng)重工業(yè)從單點(diǎn)無人化走向產(chǎn)線級(jí)乃至“黑燈工廠”。

與大語言模型（GPT）的突破類似，工業(yè)智能也正在從早期探索進(jìn)入更系統(tǒng)的落地階段。只不過，工業(yè)場(chǎng)景更加復(fù)雜，涉及設(shè)備、工藝、數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)安全和連續(xù)生產(chǎn)，因此它的發(fā)展不可能一蹴而就。

譚勝虎將工業(yè)智能化劃分為四個(gè)階段：第一階段是單點(diǎn)智能體，即某一個(gè)崗位、某一臺(tái)設(shè)備或某一個(gè)高危工序?qū)崿F(xiàn)無人化、智能化；第二階段是集群或局部工作站智能體，即多個(gè)設(shè)備、多個(gè)工序、多臺(tái)機(jī)器人形成協(xié)同作業(yè)平臺(tái)；第三階段是產(chǎn)線智能體，即多個(gè)集群工作站、多個(gè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)和更多設(shè)備真正打通，形成產(chǎn)線級(jí)數(shù)據(jù)協(xié)同和智能調(diào)度；第四階段則是全廠智能，最終形成工廠級(jí)的全流程智能化和自主優(yōu)化。

“過去幾年，瓦特曼智能已經(jīng)從單點(diǎn)智能體走向了局部的集群智能體。”譚勝虎說。

比如鋼包熱修無人化機(jī)器人集群、連鑄無人化機(jī)器人集群作業(yè)平臺(tái)、全無人庫區(qū)、一跨六車全無人駕駛等，但他也坦言，集群智能體還不夠，未來三到五年瓦特曼全力投入的方向，是從集群智能體走向產(chǎn)線智能體。

這一步之所以重要，是因?yàn)橹毓I(yè)尤其是長(zhǎng)流程工業(yè)，很難依靠單點(diǎn)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)整體效率提升。一個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)可能有十個(gè)環(huán)節(jié)，如果只提升其中一個(gè)環(huán)節(jié)，整體效率仍會(huì)受到其他環(huán)節(jié)制約；即便八個(gè)環(huán)節(jié)都提升了，只要仍有兩個(gè)關(guān)鍵卡點(diǎn)未打通，系統(tǒng)性價(jià)值也難以完全釋放。

因此，瓦特曼要解決的下一個(gè)問題，不只是讓某一臺(tái)機(jī)器人更智能，而是讓更多工序、更多環(huán)節(jié)、更多設(shè)備在數(shù)據(jù)和調(diào)度層面真正打通。

在這個(gè)未來圖景中，人和機(jī)器人的關(guān)系也會(huì)被重新定義。

譚勝虎認(rèn)為，未來智能化工廠不是簡(jiǎn)單用機(jī)器人取代人，而是讓人和機(jī)器重新分工：機(jī)器人承擔(dān)高危、高污染、高強(qiáng)度、重復(fù)性和強(qiáng)經(jīng)驗(yàn)依賴的作業(yè)，人則轉(zhuǎn)向系統(tǒng)監(jiān)控、智能調(diào)度、優(yōu)化決策、設(shè)備維護(hù)、創(chuàng)新管理和異常處理等更高價(jià)值工作。

04

組織變化與工業(yè)AI技術(shù)發(fā)展同步發(fā)生

瓦特曼智能不僅在為客戶提供工業(yè)智能化工具，也在把自己變成一個(gè)被AI重塑的組織。

“早期公司更像一支小型攻堅(jiān)隊(duì)，最開始都是一幫理工男，我們用最前沿的技術(shù)去解決工業(yè)的一個(gè)問題，從這一個(gè)工業(yè)場(chǎng)景開始，從解決一個(gè)問題到后來解決3個(gè)問題，解決5個(gè)問題，然后隊(duì)伍也從十幾個(gè)人發(fā)展到幾十個(gè)人，然后幾百個(gè)人。”譚勝虎說。

在這個(gè)過程中，譚勝虎提到，公司最大的組織變化之一，是把“AI技術(shù)”和“工業(yè)場(chǎng)景”拆開來看，再重新耦合。

譚勝虎回憶，“大約從2024年前后開始，瓦特曼智能內(nèi)部將研發(fā)體系逐漸沉淀為模塊化的AI技術(shù)架構(gòu)。一端圍繞視覺融合感知、多傳感器融合、虛擬仿真、數(shù)據(jù)生成、世界模型、多機(jī)協(xié)同和集群調(diào)度等技術(shù)方向做深做厚；另一端則圍繞鋼包熱修、打磨、連鑄作業(yè)平臺(tái)、行車無人駕駛等具體場(chǎng)景持續(xù)拓展。

他提到，這種組織方式帶來的變化，是新場(chǎng)景不再完全從零開始。“過去第一款產(chǎn)品可能需要三年多才能打磨出來，而當(dāng)技術(shù)模塊被沉淀下來之后，面對(duì)新的工業(yè)場(chǎng)景，團(tuán)隊(duì)可以基于既有模塊進(jìn)行組合、適配和再創(chuàng)新。”譚勝虎在采訪中談到，當(dāng)公司做了技術(shù)與場(chǎng)景的拆分之后，研發(fā)端可以圍繞技術(shù)方向模塊化構(gòu)建，場(chǎng)景端則能夠越擴(kuò)越快，這實(shí)際上是瓦特曼從單一產(chǎn)品公司向工業(yè)智能化平臺(tái)型公司的關(guān)鍵轉(zhuǎn)變。

為了支撐這種轉(zhuǎn)變，瓦特曼形成了“AI技術(shù)+工業(yè)工藝+現(xiàn)場(chǎng)工程”的三位一體協(xié)作機(jī)制。

算法工程師不能只在辦公室里寫代碼，而要進(jìn)入工廠、理解工藝、接觸真實(shí)工況；有多年經(jīng)驗(yàn)的重工業(yè)工藝專家和現(xiàn)場(chǎng)工程人員，也要與AI團(tuán)隊(duì)共同定義問題、測(cè)試方案、迭代系統(tǒng)。譚勝虎特別提到，項(xiàng)目交付之后，瓦特曼與客戶之間還有一個(gè)陪跑的過程，一方面保障設(shè)備在不影響生產(chǎn)的情況下穩(wěn)定運(yùn)行，另一方面帶著客戶員工熟悉系統(tǒng)使用、運(yùn)行管理和異常處理。

譚勝虎提到，從研發(fā)、銷售、方案、行業(yè)專家，到人事、財(cái)務(wù)、市場(chǎng)、品牌等崗位，團(tuán)隊(duì)都在嘗試構(gòu)建企業(yè)內(nèi)部數(shù)字員工和智能體，通過“物理員工+數(shù)字員工”的結(jié)合，提高內(nèi)部工作效率。瓦特曼智能不僅在為客戶提供工業(yè)智能化工具，也在把自己變成一個(gè)被AI重塑的組織。

05

一線崗位被重新定義

AI不只是改變崗位，也在改變企業(yè)內(nèi)部什么能被看見、什么能被衡量、什么會(huì)被管理。

過去，一線工人需要站在高危高污染高風(fēng)險(xiǎn)的生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)，完成鋼包熱修、爐前檢測(cè)、天車駕駛、通渣、巡檢等工作，譚勝虎在采訪中提到，當(dāng)機(jī)器人集群進(jìn)入鋼廠，第一個(gè)變化是從現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)變成遠(yuǎn)程管控，人不必要再盯在高溫、危險(xiǎn)的工況附近。

第二個(gè)變化是從經(jīng)驗(yàn)控制轉(zhuǎn)向智能控制。過去許多操作依賴?yán)蠋煾到?jīng)驗(yàn)，經(jīng)驗(yàn)積累在每一個(gè)人身上。但AI系統(tǒng)通過模型學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和數(shù)據(jù)積累，可以把這些經(jīng)驗(yàn)逐步轉(zhuǎn)化為機(jī)器的自主調(diào)節(jié)和智能控制能力。

第三個(gè)變化是崗位能力要求的改變。過去，一線員工只需要熟悉現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備和操作動(dòng)作；現(xiàn)在，他們至少要知道系統(tǒng)怎么用、設(shè)備怎么用、異常怎么處理。

譚勝虎強(qiáng)調(diào)，瓦特曼智能幫助客戶企業(yè)完成崗位轉(zhuǎn)型時(shí)，不是只做一次培訓(xùn)，而是強(qiáng)調(diào)“陪跑”。智能設(shè)備進(jìn)入現(xiàn)場(chǎng)后，瓦特曼工程師會(huì)與客戶的工藝專家、現(xiàn)場(chǎng)專家、生產(chǎn)管理人員一起工作，在保障設(shè)備穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí)，帶著原有員工熟悉系統(tǒng)使用、運(yùn)行管理、異常處理和維護(hù)流程。這個(gè)過程是持續(xù)、動(dòng)態(tài)、漸進(jìn)的，客戶企業(yè)也需要在使用過程中逐步調(diào)整崗位設(shè)置、培訓(xùn)體系和管理制度。

AI對(duì)組織的影響還體現(xiàn)在管理方式上。

過去，重工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)很多生產(chǎn)數(shù)據(jù)依賴人工登記、現(xiàn)場(chǎng)簽到、作業(yè)簽字和事后匯總；智能化設(shè)備進(jìn)入后，設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、作業(yè)時(shí)長(zhǎng)、異常報(bào)警、任務(wù)執(zhí)行、產(chǎn)量質(zhì)量等數(shù)據(jù)會(huì)在生產(chǎn)過程中自然生成。

譚勝虎認(rèn)為，這會(huì)讓考核和評(píng)估可量化的水平大幅提高，也會(huì)讓企業(yè)越來越重視員工的數(shù)字化技能、系統(tǒng)應(yīng)用能力和數(shù)據(jù)化管理能力。換言之，AI不只是改變崗位，也在改變企業(yè)內(nèi)部什么能被看見、什么能被衡量、什么會(huì)被管理。

工業(yè)智能奇點(diǎn)的到來，從來不只是“機(jī)器替人”。它真正改變的，是工業(yè)系統(tǒng)組織生產(chǎn)、積累經(jīng)驗(yàn)和持續(xù)優(yōu)化的方式。瓦特曼所推動(dòng)的變化，是讓機(jī)器開始理解環(huán)境、判斷狀態(tài)、參與決策。這不單是效率工具的升級(jí)，更是工業(yè)生產(chǎn)邏輯的一次變化，是工業(yè)系統(tǒng)對(duì)“經(jīng)驗(yàn)”依賴方式的改變。這意味著，工業(yè)第一次真正具備了“進(jìn)化”的可能。

如果說機(jī)械化定義了上一個(gè)工業(yè)時(shí)代，那么智能化，正在定義下一個(gè)。而在這場(chǎng)變革中，中國(guó)或許比任何國(guó)家都更有機(jī)會(huì)走在前面——因?yàn)檫@里擁有全球最大、最完整、最復(fù)雜的基礎(chǔ)工業(yè)體系，也擁有最豐富、最真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景。

那些最早把“經(jīng)驗(yàn)裝進(jìn)機(jī)器”的企業(yè)，正在參與這場(chǎng)工業(yè)智能文明的開端。