DesignCon 2025丨精实测控工业AI Agent惊艳亮相,引领智能制造新潮流

2025-02-05 10:51:27 来源:界面
        【每日科技网】

  AI技术的飞速发展,使得生产力发生了质的变化。而全球产业链的重构,迫使传统制造业寻找变革性突破。精实测控以AI应用为基础,推动柔性制造系统优化,促进工厂制造全环节的贯通与人机协同能力升级,满足了市场对个性化和高效生产的需求,为驱动传统制造业转型做出积极的探索与实践。

  美国当地时间1月28日,一年一度的高速通信和系统设计行业盛会——DesignCon 2025,在美国加州圣克拉拉盛大帷幕。作为测控领域的重要参与者,精实测控技术股份有限公司携其在AI工业应用和柔性制造方面的系列解决方案亮相舞台,并重点展示自主研发的工业AI Agent——PRIME,揭示了未来工业制造新方向。

DesignCon 2025丨精实测控工业AI Agent惊艳亮相,引领智能制造新潮流

AI Agent时代已至 PRIME赋能工业制造

  在经过2024年的酝酿与发酵,AI Agent已然成为当下热门话题。作为一种能够感知环境、进行自主理解、决策和执行动作的智能实体,AI Agent正在各行业中释放巨大潜力。围绕全新的品牌愿景“Empowering everyone to be innovator”,精实测控凭借其超前的战略眼光,以及深耕行业多年的经验累积,自主研发工业AI Agent——PRIME,为测试和制造注入了前所未有的智能化和自动化能力。

DesignCon 2025丨精实测控工业AI Agent惊艳亮相,引领智能制造新潮流

  PRIME在结合工业数据与大语言模型的基础上,扩展了从数字世界到物理世界的连接能力。它可以简化工程师的工作流程,降低了技术门槛,使得更多“非专业”用户也能轻松驾驭复杂的工程任务。董事长王磊指出,AI技术的进步降低了使用工具的难度和学习成本,使得更多人能够运用工程技术解决创新过程中的问题。通过PRIME AI Agent,自然语言能够高效地转化为对工业控制器、测试测量仪器和执行器等工程对象的控制和执行,这使得越来越多的人能够轻松掌握工程应用的开发能力,从而提升工程行业创新的效率。

  不仅如此,据精实测控工程师表示,在技术成熟后,PRIME甚至可以整合不同的工业平台,大规模运行多个工作流,大幅度提升生产效率,降低生产能耗。精实测控坚信通过AI技术的深度应用与跨界融合,将引领工业制造与服务领域的深刻变革,为客户创造更大价值,同时也将为自身赢得更广阔的发展空间。

柔性制造备受瞩目

  在迎合时代趋势的同时,精实测控也不忘垂直细分行业的升级转型。面对消费电子、家电、汽车行业的快速发展,精实测控创新性地融合了人工智能等领域的专业知识,展示出强大的方案解决能力。为此,精实测控推出一系列柔性制造解决方案,通过定制开发柔性化的自动化测试和装配线,为不同行业提供了量身定制的解决方案,并且以其可靠的性能,成为产品制造的得力助手。

  在展会现场,精实测控带来了Smart Lab。这一集成了先进测控技术、自动化、数字化与智能化的智能实验室,为研发团队提供了精准、高效、节能的测试平台,助力企业加速产品创新。在与某家电头部品牌客户的合作中,精实测控通过Smart Lab数字化与智能化解决方案,帮助客户实现实验室集群高效的资源管理、流程管理和数据管理,大幅提升家电产品的研发测试效率,为高能耗实验室实现30%以上的降低能耗,降低研发测试成本。

DesignCon 2025丨精实测控工业AI Agent惊艳亮相,引领智能制造新潮流

  同时展出的A²S Lab感知测试方案及A²TP柔性测试平台,帮助产品开发人员快速完成新产品在开发过程中复杂的测试验证需要,助力提升产品的使用体验与可靠性。在与全球消费电子头部企业客户的合作中,精实测控提供高集成度、高复杂度电子终端产品的电路板功能与性能自动化测试解决方案,并通过精准的温度场控制、模块化测试仪器与分析算法、高精度的机构设计与优化,实现了高稳定性和低复测率的电路板功能与性能自动化测试。

迎接全球化变革 拥抱多元化未来

  面对全球产业链重构进程加速,精实测控在基于GD3( Global Distributed Design and Delivery)全球化战略的基础上,选择主动拓展技术范畴,在整合人工智能、信息技术、测控技术的同时,吸纳来自不同领域的人才,通过多元化的碰撞组合,打开了技术创新的格局。除此之外,精实测控始终将客户需求放在首位,致力于将前沿的人工智能与先进的测试测量与控制技术融入工业和生活,推动智能制造转型升级。

  谈到精实测控未来的发展,王磊表示:“公司将前沿AI技术、信息技术与测试、测量与控制技术深度整合,致力于实现三个核心目标:设计更先进的方法解决传统的工业测控及其自动化问题,提升整体工业系统效率与智能化水平;推动柔性制造,缩短消费者与工业制造距离,降低CTM(Customer to Manufacturer)过程成本;普及工程应用开发能力,打破自然语言与工程语言壁垒,降低工程应用门槛,推动社会进步与发展。

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