广州华盛控AI大模型：为码垛机器人注入“灵魂”

在当今工业领域，AI大模型正以前所未有的方式为码垛机器人注入“灵魂”，让工业生产焕发出新的活力。从华盛控的角度来看，这一变革带来的影响深远且意义非凡。

想象这样一个场景：工人师傅只需在屏幕上轻轻一点，码垛机器人便仿佛被赋予了神奇的力量，瞬间开始有条不紊地自动搬运货物。短短几分钟内，原本杂乱无序的货箱就被整齐摆放至合理位置，组合出特定的“垛型”。而这一切的背后，都离不开AI大模型的强大支撑。

码垛，看似简单的工序，实则暗藏玄机。对于大多数工业搬运场景而言，码垛是一个无法回避的难题。以往，人们认为码垛不过是将货物整齐放置在空托盘上以便后续搬运，但深入了解后才发现，这其中涉及到众多复杂的因素。华盛控的工作人员深知其中的门道，他们解释道：“码垛其实是一项非常复杂的任务，有点儿类似于拼乐高，内核是结构工程相关的科学知识。”

常见的垛型多达上千种，在堆叠过程中，不仅要综合考虑货箱的重量、体积、尺寸、形状等特征，还要依据货箱内物品的类型，判断其易破损程度、承压极限以及保鲜期长短等信息。同时，每一个货箱放置的位置对整体垛型结构的稳定性和安全性都有着至关重要的影响，这无疑需要更高的设计思维和技术能力。

然而，如今有了AI大模型的助力，码垛工作变得高效且简便，仅需三步即可完成。首先，创建场景描述、SOP工艺流程、机器人API文档及参考代码等场景知识库，使得大模型能够自动获取对应场景的知识。接着，工作人员通过自然语言提出任务需求，大模型便能自动生成执行代码，稍作微调即可投入使用。最后，现场的工人师傅只需点击“开始启动”按键，大模型就能精准计算出不同货箱的位置，工业机器人随即自动完成码垛工作。

以华盛控码垛机器人常规测试区为例，在过去码垛机器人的使用过程中，数据分散在各个环节，机器人在物理世界中的状态和运动轨迹的改变，往往需要产线工人凭借自身经验去判断。但现在情况发生了改变，只需把相关数据导入专用模型之中，大模型就能对人类的意图进行深入分析，并向码垛机器人下达准确的指令。如此一来，产线工人可以通过自然语言与工业机器人实现便捷交互，大大降低了工业机器人的使用门槛。

通用大模型就像一个出色的工作助理，它基于庞大的互联网公开数据训练而成，能够解决日常场景中80%的常规问题。然而，具体到码垛机器人这一特定行业，由于数据零散分布在各个环节，且具有独特的工艺流程，只有在垂直领域进行专门的训练，才能让AI大模型更好地应对剩下20%的专业问题。

华盛控的工作人员认为，AI大模型的核心价值在于实现了人与设备在自然语言层面的交互。展望未来，随着AI大模型向多模态方向不断进化发展，有望实现语音、视频等层面的交互，甚至是设备与环境之间的交互。届时，码垛机器人的应用边界将被打破，走进更多的工业场景，为工业发展带来更为广阔的前景。