长沙晚报全媒体记者 陈登辉
刚与柔，或者说批量化与多样化，对于传统生产线来说，恰似硬币的两面。
而在新兴技术的加持下，原本“刚性”的生产线，通过智能升级得以柔性化，针对不同型号产品生产需求，可以“随机应变”。
2018年成立于长沙的湖南视比特机器人有限公司（简称“视比特”），就是这样一家致力于以技术创新驱动产业升级的专精特新企业。近日，该企业推出的汽车四门两盖自动装调技术，完美适配了整车制造厂“高精度、柔性化”的生产趋势。
拿手好戏，“柔”得高效
2座、4座、6座，油车、电车、混动……为了满足不同消费需求，各大品牌车型的更新换代不断加快。
但随着车型的增多，对生产环节也提出了更高的要求——如何尽量在短时间、高效率的情况下，让单一生产线制造出不同型号的车型？
这一看似不可能完成的任务，却是视比特的“拿手好戏”。
通过AI+3D视觉等技术，视比特为主机厂四大车间提供了全方位的产品体系，涵盖焊缝外观缺陷检测、机械臂3D测量、漆面缺陷检测、全车身防呆检测等。
这些有点晦涩难懂的工作环节，其实有个通俗的解释。
“就是同一条生产线，能够完成不同车型的生产。”曾志高，这名“00后”博士生，是视比特高精引导技术团队的核心算法工程师，他说，“不仅如此，相比常规的工艺转换，视比特的智能化解决方案效率更高，同时也为车企的生产环节提供了坚实的保障。”
手到擒来，“柔”得精准
不仅“柔”，而且“柔”得精准。何以见得呢？在视比特的工程技术研究中心，曾志高以汽车四门两盖自动装调技术为例，向记者介绍起了这一最新技术。
顾名思义，“四门两盖”其实就是汽车的前后门、引擎盖、后备厢盖。
在整车生产环节，“四门两盖”装调既是重要环节，也是实现柔性的难点所在。
“我们就从取料开始说起。”曾志高指着几个机械臂说，这些“手”上都安装了“眼睛”，也就是工业相机。
通过3D视觉引导，车门被精准识别，然后被“手”拿起准备调整和安装。
接下来，高精度柔性的魅力逐步显现。
“不同车型，车身不一样、车门不一样，工艺参数自然也不一样。”曾志高说，如果要让产线从甲车型调整到乙车型，常规做法是先停止整条产线，然后用一台乙车型的“模板车”重新采集数据。
这一过程通常需要采集上千条数据，耗费十几个小时。
而更让人感到无奈的是，一个车型的“模板车”数据，并不适配其他车型。
“车企对车门装配的精度要求非常高，一般要精确到0.3毫米。”曾志高表示，这样一来，工艺的转换和调整，不仅难度陡增，而且非常影响整体生产效率。
有没有解决方案？工业具身智能可以破题。
“就像给产线安装一个聪明的大脑，可以根据不同车型进行自动调整和安装。”曾志高继续举例，比如车门上的铰链安装。
啥是铰链呢？其实有点像门窗上的合页，用来固定连接车身与车门。
车门与车身严丝合缝，铰链也得紧密咬合。
但这里存在两个不确定性：一是由于来料误差，一扇车门的两个铰链位置可能相互对不齐；二是拧紧过程中，可能会产生物理形变和位置偏移，导致间隙或面差扩大。
简单来说，两个不确定性，都会导致在螺栓拧紧过程中车门与车身的间隙发生变化。
这时，AI登场。
根据产线反馈的数据，通过视比特自研的自动装调大模型进行分析，然后再向机械臂发出指令，进而分步调整车门的位置。
这一来一回的调整，称为一步；而完成一步，只需一秒。
训练有素，“柔”得聪明
大模型之所以如此给力，是因为视比特构建了一个高保真数字孪生训练场景，就是虚拟仿真了一个真实的生产车间，然后在这个虚拟车间之中，训练动态装调算法——SmartFit.
算法完成训练之后，AI自动装调大模型应运而生。也正是因为有了它，“四门两盖”装调，不仅有了“手”和“眼”，更有了“大脑”的指挥。
去年3月到6月，曾志高和另外2名博士共同投入SmartFit装调算法训练与调试，顺利完成了整个模型的构建。
像他们这样的30岁以下的科研人员，在视比特的研发团队中，占比超过50%。
“公司给予了我们年轻科研人员极大的信任。”曾志高说，企业高管非常鼓励他们勇于创新、大胆探索。
也正是允许试错、宽容失败，不少青年人才甘坐“冷板凳”，敢闯“无人区”。 “不少人才慕名而来，既为视比特的科创氛围，也为长沙的城市魅力。”曾志高说。