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制造现场的边界：物理AI的受限条件与落地难题
物理AI（将AI嵌入机械臂等物理本体的技术）在制造现场的落地，遇到的根本限制并非算力不足，而是物理因果的不可穷举与人类手感的不可完全转译。作者将工艺人的认知拆解为理性、感性、悟性三层，指出当前物理AI仅停留在理性层，无法复现老师傅的“一下收手”的判断。文章进一步论证了在黑灯工厂趋势下，权能应分置（方向归人、补偿归本体、叫停归人），并提出了“协作残差”的分配框架。这是一篇少有的、从车间现场经验出发反思物理AI局限性的文章，适合关注工业自动化、AI落地边界、人机协作的从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍物理AI在制造现场的根本限制，不是算力或模型架构，而是物理因果的不可穷举与碳基手感的不可完全转译。
- ▍制造现场的权能应分置为三层：方向归人（任务层）、补偿归本体（接触层）、叫停归人（稳态层），无论工位是否有人。
- 01标称精度与现场实际存在“差一点”的偏差，如异形螺栓公差漂移、夹具松动、来料硬度起伏，机器人只会越阈即停，而老师傅会回半圈。
- 02仿真无法覆盖“服役损耗”导致的物理参数变化，如设备使用三年后接触刚度改变，以及批次间细微差异，这不是数据量的问题。
- 03碳基工艺人的判断可拆为三层：理性（工艺卡上的规则）、感性（听声、摸振等身体读数）、悟性（规则和感觉都无法给出答案时的临机一断）。
- 04黑灯工厂实现“无人”的前提是先收窄工况，如来料分选、公差收紧、工艺标准化，而非真正征服了非典型异常；在多品种小批量场景中，碳基判断仍会回归。
- 05作者提出“协作残差”作为权属分析对象，将其拆分为四方：工艺人（收手之判）、算法与本体方（实时补偿）、数据方（标注与积累）、场景方（夹具、底座与停机损失）。
反方 / 局限
- — 文章承认“经验之所以会散，根子还是那个老问题：多出来的那点增益，究竟归谁”，暗示当前缺乏有效的利益分配机制来激励经验沉淀。
- — 物理AI“先强算法者”与“先下产线者”两条路线各有局限：前者穷不尽旧设备磨损，后者被微力段感知精度和工艺人流动约束。文章未给出明确的路线选择建议。
- — 黑灯工厂中，作者所言“不可无人的始终是那一下收手的判断”是一种理想化假设；现实中，当人远离现场后，其感知阈值和判断力是会退化、生疏的，这一张力未被展开。
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