文｜徐鑫

编｜任晓渔

浙江桐庐的海康威视制造基地的车间里，1500台移动机器人在厂房内穿梭不停，精准地把物料从各级仓储货架配送到线头。全自动无人化生产线上，AI及智能感知技术让智能摄像机生产自动完成物料供给、装配测试包装、成品入库工作。

你可能对无人化产线和移动机器人集群已经见怪不怪了。但不同于传统的大批量生产模式——单个订单就能生产成千上万件。海康工厂特殊之处在于，每天上万个订单需求，关乎几十万种物料的调度，涉及三万个产品型号，最小的订单可能只有几件产品，是典型的“多品种、小批量、大规模定制”生产。

要让整个智能工厂在这样复杂的生产条件下，始终保持井井有条、高效协同的运转，并不是一件容易的事。质量、效率、成本都是潜在的挑战。

而海康智能工厂却能柔性、高效和敏捷地完成上述任务。背后是个系统工程，智能工厂在生产建设之初就考虑到了柔性，既能匹配多种产品型号的工艺要求，做到生产节拍、设备利用率和物流配送等综合最优，实现从订单到交付全流程智能化运作。

T型叉车物料精准配送。

工厂像一个智能生命体，“AI大脑”能思考和决策复杂的生产计划节奏安排；移动机器人集群和各类智能装备像“灵活手脚”，一方面能准确的时间把几十万种各不相同的物料精准地送到指定工位，并能稳定地执行生产作业操作；而超越人类感知能力的“眼、耳、鼻、舌”等“智能感官系统”，则实时感知人、机、料、法、环状态，提取数据帮助大脑决策、手脚行动。

这套为解决自身“多品种、小批量、大规模定制”的制造难题而打造的技术体系，日前还得到了国家级认可，“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”成功入选全国首批领航级智能工厂培育名单。这表明了海康在智能制造领域具备标杆实力，而这种“柔性、高效、敏捷”制造模式也在中国制造转型升级浪潮里具备引领价值。

那么海康是如何打造出这套智能工厂技术体系的，海康智能工厂靠什么走向领航？

01

如何破解柔性制造难题

海康桐庐工厂的电装工厂SMT贴片产线，这里每天平均换线25次，最高需换线40次，有时候十分钟内涉及到两种型号的产品生产，而不同型号的产品就涉及到不同的物料准备和生产工艺安排。

很多人并不理解产线换线到底意味着什么。它并不是按一个开关，产线就自动完成了调整，而是一场牵一发动全身的微型生产系统重组。

产品的差异度越大，换线所涉及到的调整就越多。

海康的硬件产品型号高达30000多种，以生产摄像机产品为例，就存在镜头规格、外观尺寸、设备精度等诸多差异，还需根据使用场景，搭载如防爆、耐腐蚀、耐高温或低温等不同的定制化功能，组合起来产品种类非常多。每切换一种型号的产品，它的工艺制造方法、零部件组成到生产流程可能都出现了极大的调整。

PCBA自动化生产车间。

而每一次换线，还会带来额外的成本和工作。设备需要短暂停止生产，新的原料要就绪，机器设备的温度、速度参数也要调整，人员的配备也可能有变化。生产的连续性会被打断，工厂产能就无法满负荷运转，产生空转和浪费。另外换线还会给质量把控带来挑战。

正是在这么复杂的变动下，海康的排程系统需要综合考虑各种物料齐套、工艺安排、设备产能和人员安排等各种因素，寻找平衡生产的最优解。

为什么要频繁换线？这与海康所在的智能物联领域高度碎片化的市场需求相关。

过去二十多年时间里，海康经历快速发展，从研发视频压缩板卡起步，一步步突破“视频监控”、“综合安防”的业务边界，进入智能物联领域，现在这家公司的产品与服务已经覆盖100多个子行业，涉及到数百个具体场景。2024年海康年产2.56亿台智能物联产品，但它分散到每个订单平均只有约40台，订单定配置比例高达75%。

这种“小批量、多品种、大规模定制”的制造模式，与工业革命以来的制造业以机器大生产和规模化制造的模式大相径庭。

传统大批量生产最大特点是规模。福特创造的流水线生产通过分工，把整个生产线切成一个一个的小单元，每个环节处理同样的工作，整条产线依靠分工合作，实现了生产效率的提升。

但如果一条产线或者设备要时刻准备生产不同的物品，每个订单规模极小，依靠规模摊薄的成本以及效率优势就很容易荡然无存。

如何解决这样的小批量、多品种、大规模定制难题呢？

早在2010年到2015年之间，海康管理层就已经察觉到了挑战的来临。上市几年间，这家公司的营收规模就从最初的36亿左右一路倍数级攀升。到2015年营收规模到了252亿左右，产品线已经拓展到了板卡、DVR和模拟摄像机等多个领域，小批量多品种的业务特性初现端倪。

从这时开始，海康集结了一支精悍的队伍，开启了长达十余年的生产制造端的数智变革。

2015年到2020年，是这个智能制造技术体系的数字筑基阶段。这一时期，海康构建了制造执行系统MES、工艺管理系统MPM等一系列业务系统，来实现生产过程管理，确保生产一致性，保障产品质量。同时自动化设备和移动机器人无人配送都已开始探索，为后续物联感知、人工智能和大数据等前沿技术落地海康制造现场奠定了数字底座。

2020年开始，海康工厂开始探索智能化应用，生产制造场景里，海康自研的AI技术和智能应用逐渐落地，比如产线上基于MES实现智能排产排程，基于MPM系统智能生成工艺路线，都实现了规模化应用。

2024年以来，大模型技术与工业制造的结合如火如荼，海康也将大模型技术引入了工艺设计、生产日常管理等多个场景，实现了更大规模的智能化。

海康观澜工业大模型产线场景方案。

这十余年里，海康的产品种类拓展到三万多种，营收规模突破924.96亿元，对生产端的高效、敏捷和柔性要求也步步提升，海康的智能工厂体系也适应这些需求，逐渐成长为了一个具备智能感知体系、AI决策大脑和灵活手脚的超级智能体。

02

长在自有技术基座上

相比许多国内企业的智能制造体系，海康智能工厂很大的一个特点是，大量的技术能力都与海康自身布局和发展的方向有关。

可以说，这个智能工厂是在海康自身的技术沃土上成长出来的。

以智能感官体系为例，目前海康智能工厂中有大量的工业相机、产线相机、热成像相机、X光智能缺陷检测设备、声振温监测系统等物联感知设备，以及大模型技术也用来实时感知工厂中人、机、料、法、环的运行状态，形成了超越人类感知能力的“眼、耳、鼻、舌”等“智能感官系统”，这套体系也是整个智能工厂数字孪生建设、智能化升级的基石。

这里面涉及到了大量的物联感知设备、AI以及大数据技术。而海康经过多年布局，物联感知、人工智能、大数据已经成为海康技术体系里的三大核心技术，积累深厚。海康的智能工厂成为了这些自研技术最佳的实践和应用场之一。

海康睿影X-ray智能缺陷检测设备。

比如，目前海康的产品阵营里覆盖毫米波、红外、激光、X 光、紫外等电磁波谱系，并融合声波、振动、温湿度、压力、磁力等传感技术，开发了超30000种丰富多样的智能物联产品。2017年产线开始部署视觉感知能力时，海康的制造团队自然地就将自研的工业相机等视觉产品部署到了生产场景。

AI技术也是同样，海康从2006年起组建了智能算法团队开始探索智能化技术，聚焦于视觉感知技术。深度学习技术兴起以后，海康在业内率先推出了基于深度学习的前后端嵌入式产品。2018年海康又推出AI开放平台，行业用户与生态伙伴可以很便捷基于这个平台来应用和落地AI。

大模型浪潮来临，海康又自研了观澜大模型体系，构建了物联感知大模型、语言大模型和多模态大模型等多种模型，能服务从感知到认知的技术链条。

这些AI的积累为海康智能工厂里的各类AI应用奠定了技术支撑。

比如，2017年，这个智能工厂就基于自研视觉能力在一些产品生产测试环节探索质量检测类应用。而2020年之后，配件组装时漏放、错放等人员行为检测的AI应用也已逐步落地。

观澜大模型推出后，工厂产线上实现了让“大模型质检员”通过实时识别拿取配件的手部动作，智能判断配件是否拿齐。这省去了传统物料齐套管理环节，提升质量一致性又缩短了作业周期。

智能工厂要运转还离不开大量的基于生产的高质量数据。海康自身技术体系里也具备了这部分支撑能力。基于在AI、大数据等技术领域的深厚积累，海康构建了“云边融合、物信融合、数智融合”的能力架构，能实现数据的高效处理与分析，为智慧工厂的技术体系建设提供了强大的数据底座。

同样的场景在智能工厂的智能化手脚能力部分也在上演。

移动机器人。

目前海康的工厂里配备了大量的移动机器人集群，整个工厂的内物流都由移动机器人挑大梁。物料能随着工厂生产节奏的变化，被精密地调度到了操作员工位，成为柔性、高效、敏捷生产的一部分。这个庞大机器人集群得以建成，就与其子公司海康机器人专注于智能制造和智慧物流场景的能力直接关联。

可以说，海康自身围绕着智能物联硬件设备、AI和大数据技术等的长期积累，给海康的生产制造体系提供了源源不断的技术支持。

正是这个肥沃的内生技术土壤，让“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”得以在十余年里一步步长成。

03

“订单变散”的趋势下，何以领航

三个月前，苹果CEO库克用一句熟悉的“Good Morning”给大众带来了四款新机：iPhone 17、iPhone 17 Air、iPhone 17 Pro和iPhone 17 Pro Max。算上颜色差异，存储容量差异，产品的型号超过了几十种。相比而言，2007年6月29日摆到商品货架上的第一代iPhone在外观、尺寸、功能上完全统一，只有存储容量4GB和8GB两种可选。

这一组数字对比能看到，即使是全球最畅销的消费电子品牌，产品型号过去近二十年在飞速膨胀。消费市场的细分、多元趋势下，以大规模生产著称的行业里，需求也在变得更强调个性化。

这个案例所反映的趋势也意味着，“多品种小批量大规模定制”的生产模式，可能并不是海康独有的挑战。

这个趋势过去二十多年，在服装行业里表现得登峰造极。快时尚品牌H&M和Zara们盛行一时靠的就是小订单超多款式快速测款，到Shein横扫全球时，市场观察人士指出它一天可能上线几千个款。

每个款式首次生产订单量很小，根据市场实时销售数据，对爆款在极短时间内多次返单补货。这也是行业里“小单快反”这个词的由来。

这一运营模式背后，是市场供给高度丰富，消费者们需求的分层。整齐划一的大路货已经很难吸引消费者们的眼光，更个性化、更贴近独特的圈层审美的产品才有可能杀出重围。

于是企业改变了从前最少500～1000件的生产制造模式，而是以低至50件甚至30件的小订单，快速把产品推向市场，降低库存风险，提升销量转化效率。

汽配行业也是同样。随着各种汽车品牌的涌现，许多汽配企业也需要面对和适应多品种、小批量的规模化生产。

某种程度而言，海康所在的智能物联行业所面临的“多品种、小批量、大规模定制”的制造模式，正由于行业差异、客户差异、应用场景差异等多种因素影响，成为制造业的一种普遍趋势，碎片化、品种增多、单批变小。

这些领域里，供应链和生产制造体系都需要从大规模生产适应这种订单变散的趋势，走向敏捷、柔性和高效。

这也让海康智能工厂体系有了广泛的复制推广价值，而这也许是海康的“物联感知产品大规模个性化定制智能工厂”入选全国首批领航级智能工厂培育名单的题中应有之义。

实际上，海康智能工厂中沉淀的成熟智能制造经验及解决方案已经向产业链上下游输出。

早在2017年它就承担了国家智能制造新模式应用项目，2020年被成功认定为浙江省首届“未来工厂”。目前已经实现了2000余家供应商、80万家渠道商的数字化协同，带动了一批产业链上下游伙伴产值提升与模式变革。

而这套技术体系还在包括石化煤炭、钢铁有色、机械装备、电子电器、汽车制造等诸多领域和行业在内落地，助力一批企业的制造数字化和智能化升级。

海康智能制造人士介绍，领航级智能工厂建设是新的起点，未来将充分发挥自身在智能物联领域的优势，推动物联感知、AI、大数据等前沿技术，在智能工厂全业务环节的深度应用，为加速中国制造升级提供更多可复制、可推广的优秀实践。

而海康智能制造走出的这条“技术自研-工厂验证-行业输出”路径，也为探索未来制造新形态提供了更多的可能性。