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　　有人说，智能制造的终极是黑灯工厂，那么，在我国制造业智能化突飞猛进之时，黑灯工厂的现状如何呢？见之于报道的有特斯拉上海超级工厂，小米的北京制造基地，还有烟草行业，轧钢行业的黑灯工厂等等。

　　对于头部企业来说，黑灯工厂是品牌含金量的一部分，但对于中小制造企业来说，却要“好自为之”，因为巨额的投入，会有“得不偿失”之虞，就是头部企业，上马黑灯工厂，也要掂量掂量，看看是否合适。

　　一、黑灯工厂是方向

　　从2010年起，我国已成为全球最大的制造业国家，迈向工业4.0时代智能制造转型加速进行，监管层更是从顶层设计方面予以引导。毫不夸张地说，智能制造是我国制造业转型升级的主攻方向，终极目标是黑灯工厂。

　　也可以说，工业4.0的标配是黑灯工厂，又名智慧工厂，是Dark Factory的直译。理想的状态是工厂内的整个生产过程——从原材料的交付、加工，产品运输、检测，到最终的成品交付——完全由自动控制的机器进行，可以在关灯状态下运转自如。简而言之，黑灯工厂在无需人工干预的情况下自动完成生产任务，更进一步说，整个工厂具备自我思考、有序生产的能力。

　　为什么说“黑灯”，就是即使关灯也可正常运行，主要是为了形象地突出这种生产方式的高度智能化，实际情况并不是漆黑一片，设备状态指示灯、品质检测灯及激光发射器的微光彼此闪烁，不时发出清脆提示音。

　　其实黑灯工厂是“可视”工厂，不仅生产流程可视，而且设备状态、能源消耗、质量控制都是可视的。生产流程可视化是黑灯工厂的基石，屏幕上，每个工位的生产状态、物料流动和质量检测结果一目了然，这种实时监控和快速响应机制，大大地提高了生产效率和产品质量。

　　设备可视化体现在对设备运行数据的实时采集和分析，及时了解设备的“健康”状况，预测潜在故障，并进行维护；质量控制可视化是黑灯工厂中的一道重要防线，通过对产品质量数据的实时采集和分析，工厂能够确保每一批产品都符合严格的质量标准，当产品出现质量问题时，系统会通过可视化界面展示产品的“身份证”，包括异常指标、可能的原因和处理建议。

　　黑灯工厂的可视化技术通过直观的图表和动态模型，将复杂的数据转化为易于理解的信息，使得工厂管理者能够更加科学的管理生产过程。

　　黑灯工厂是信息技术改革制造工艺和工业流程的一个尝试，其技术支撑与实现路径离不开一系列先进技术的支持，因此说黑灯工厂是前沿技术的集大成者，包括人工智能、物联网、5G、大数据、云计算、边缘计算、机器视觉等，例如，利用5G边缘计算技术减少数据传输延迟，提高生产数据处理的效率；利用视觉感知技术进行商品标识码识别，为自动化生产提供信息支持。

　　AI技术是黑灯工厂的核心驱动力，通过深度学习、机器视觉等能够实现对生产过程的全面感知和精准控制；物联网技术为黑灯工厂提供了广泛的数据来源和实时监控能力；通过多种技术以实现工厂生产、设备、物流、能环、安全5大核心要素的效能提升。

　　关键点是有效降低人力成本和提高生产效率，另外不需要照明、供暖和制冷，工厂的能源使用效率大大提升；高精度和一致性的生产过程也减少了废品率，对环境更加友好。

　　黑灯工厂的重要特质是整合与拓展性，能整合多项技术、算法，如机器视觉、5G、人工智能等开展视觉信号处理、信息推理预测等实践工作，并结合工厂运作中的实际情况不断拓展技术和功能，系统中的每一个组成部分都可以根据自身工作任务形成最佳的系统结构。

　　黑灯工厂建设的大前提是，中国实体产业发展方式正从人口红利转向技术红利，黑灯工厂本质上是通过使用智能设备和数智化系统融合，实现降本增效、节能环保，对企业来说，黑灯工厂还牵涉到行业地位维系、品牌领导需求、未来竞争力探索等内涵。

　　从理论上说，黑灯工厂具备高度的自主性，能够自动搜集外部世界以及内部的信息，并利用这些数据进行深入的分析和判断，从而自行规划行动和响应，实现自主的生产管理和决策过程。

　　更为重要的是，黑灯工厂通过自我学习机制，能够不断地更新和补充制造过程中的数据，实现自我优化；更神乎其神的是，系统还能自动进行故障诊断，并通过自修复来保持持续运行，减少停机时间。

　　黑灯工厂包括黑灯仓库，也是就是说黑灯仓库是其重要组成部分，一般是通过“子车”（AGV）和“母车”（升降机）联动的方式实现立体存储，电子拣选与WMS系统结合可以通过料箱前的指示灯闪烁提示快速锁定目标部件；多层且密集的自动化立体库存储，既节约了存储空间、提高了库房利用率，又减少了叉车设备和人员的投入。

　　黑灯仓库的重要性在于生产排序及准时供货，其排序准确率及供货及时率直接关系到黑灯工厂生产计划能否顺利推进。一旦排错将会直接导致生产线停线，作为‘黑灯工厂’重要组成部分的‘黑灯仓库’，是解决供应链上下游协同较差等难题的重要一环，目前迎来了新的发展契机。

　　新型制造模式已经从概念框架走向落地实施，技术成熟度与标准化问题也是制约黑灯工厂应用落地的重要因素之一，中国贡献的智能制造国际标准累计已达到50余项。

　　总之，黑灯工厂成为探寻“智造”之光的一种重要形式，黑灯工厂可以作为探路者，为制造业各领域的智能化转型提前探测问题与难点，助力我国制造业加速转型升级。AI时代工业革命的目的是，探索制造的“智能”未来，重塑每一个工业场景。

　　随着网络传输技术、信息感知技术、机器人技术等相关应用技术的不断提升与成熟，我国制造业各细分领域将在未来涌现出更多黑灯工厂，黑灯工厂是AI时代工业智能化升级的典型代表，黑灯工厂的诞生标志着工业生产方式的一次根本性变革。

　　二、头部企业宜先上

　　在我国制造业转型升级趋势下，国内一些头部制造业企业早已率先试水黑灯工厂，且已取得“降本增效”的积极成效。

　　其实，黑灯工厂理论上是24小时不停机的，如果生产量不大，产品附加值不高，无法摊薄黑灯工厂的投入成本，是不宜上马的，而头部企业，相对而言，产量大，附加高，是黑灯工厂建设的最佳主体。

　　上海特斯拉超级工厂可以算得上高度自动化的黑灯工厂的一个典范，其背后的支持者则是特斯拉名列前茅的销量与高度标准化的电机和电池；格力已经实现了黑灯工厂,过去一万人的工厂现在只需1000人，而且对精度、质量、效率带来了颠覆性变化；对小米来说，年产百万台高端手机的黑灯工厂便是其中的亮点之一，代表着小米对于未来产业链条上的创新和技术集成的高度应用。

　　联想集团武汉产业基地于2020年投入了自主开发的业界首条5G+IoT(物联网)自动化组装线“量子线”，使其3C设备组装产线的自动化率提升2倍，与传统产线相比，人员精简45%……

　　在制造领域，如果可以率先运用前沿技术对传统制造体系进行改革赋能，那么在市场上品牌的影响力很容易就能获得提升。

　　对于头部企业来说，黑灯工厂是自家产业链的一大亮点，是品牌催化剂，也是关键业务承载体，酷炫的“黑灯工厂”有益于提升大众心中的品牌“科技值”，有效增强品牌好感度；长期而言可有效通过规模化生产与竞争壁垒而实现边际收益递增，更为重要的是黑灯工厂是未来制造工艺和工业流程的探路者。

　　如上所述，黑灯工厂集成了前沿技术，但前沿技术受限于技术的成熟程度，导致黑灯工厂的技术要素不断迭代升级，此外，不同行业的生产工艺、流程差异较大，对技术的通用性提出了更大的挑战。

　　在黑灯工厂体系中，数据是核心资源之一，如何从海量数据中提取有价值的信息和知识为工业生产提供精准的预测和决策支持，并进行经验积累和传承以形成可复用的知识库和模型库为工业生产的持续改进和创新提供有力支撑成为重点。

　　既使是工业巨擘，传统制造巨头、在建造黑灯工厂时也要遵循成熟的路径与关键步骤，最好采用逐步推进与持续改进，分阶段实施的方法：在每个阶段进行试点和验证，积累经验，逐步扩大规模；在实现黑灯工厂的过程中，不断进行改进和优化，通过反馈和数据分析，持续提升生产效率和产品质量；也就是说智能化改造是一个持续的过程，需要根据生产实际和技术进步不断进行优化和更新。

　　小米黑灯工厂的特点包括深度自研的制造装备、关键工艺的100%自动化、全链路工业大数据底座建设以及自感知、自决策、自执行的智能制造平台，展示了小米在智能制造技术上的领先地位。

　　从某种意义上说，黑灯工厂是机器人当家，通过应用机器人、AI、物流系统等技术对工厂和仓储空间进行了数字化、智能化升级，不仅攻克了复杂环境下多类型设备的集成问题，还将多层次控制系统打通。

　　智能物流系统在黑灯工厂中具有重要的地位和价值，我们知道，生产过程中，80%的过程是物料的流动，加工时间只占20%，智能物流体系建设，包括仓储管理、生产线物料配送、自动化生产，以及信息系统整合四个层面，并且随着技术不断进步，将持续引入更加先进、智能的自动化物流设备。

　　小米黑灯工厂，配备了高柔性、高灵活性的物流体系，通过与自研工业数智平台的连接，使用自动导引车（AGV）和自主移动机器人（AMR）进行物料和成品的运输，实现了生产流程的无缝对接。

　　这里要提醒的一点是，黑灯工厂的建设需要对整个生产流程和供应链的深度理解和优化，如果产品工艺流程还不是特别清晰，还没有明确的工艺步骤划分，还是先把工艺流程理顺，把作业步骤完全识别出来为先，另外还需要质量异常判断标准，完善的物料配送管理等等。

　　其实黑灯工厂的最终目标是建设一个智能制造生态系统，不仅是生产，而且包括设计。三一重工18号工厂，世界灯塔工厂，实现了从产品设计到生产交付的全流程数字化管理；而小米的黑灯工厂，是小米探索新技术、新材料和新工艺的试验田，它不仅承担着现有产品的制造任务，同时也为未来的产品开发提供了实验平台，可进行新产品的生产验证，不仅服务于当前的产品线，还为未来的创新产品打下坚实的基础。

　　黑灯工厂的智能制造系统甚至包括原材料采购，与供应链、物流、销售等环节进行紧密合作，实现端到端的智能制造和服务，通过精准的数据分析和预测，黑灯工厂还能实现资源的优化配置和合理利用。

　　例如，小米的黑灯工厂从产业链的角度来看，位于产业链的下游，负责最终产品的组装和制造，但与上游供应链的紧密合作也是至关重要的，需要确保原材料和零部件的质量以及供应的稳定性，获得最优质的输入材料，进而保证最终产品的性能和可靠性。

　　总之，黑灯工厂是一个系统性和复杂性的工程，需要企业在战略规划、技术升级、数据驱动、系统集成、人才培养和持续改进等多个方面进行推进。

　　三、中小企业宜谨慎

　　智能制造技术赋能下的新型工厂方兴未艾，对于中小企业，上马黑灯工厂，还是应考虑考虑，首要的问题是投资巨大，业内预测，目前投资一条黑灯工厂生产线，大概需要800万元，而小米黑灯工厂的总投资金额高达6亿元人民币，对中小企业来说，这样的投入远远超出了他们的承受能力，因此，高额的投资成本是主要障碍，同时，技术的不断更新和维护需要巨大的资金投入。

　　技术层面的挑战也不容忽视，需要跨学科的技术创新和应用，包括网络传输、信息感知和机器人技术的应用和集成等，中小企业的技术积累一般是不够的，但也不能一概而论，一些具有技术优势的科技新星，也通过自身业务赋能传统制造业企业而兴建黑灯工厂，旷视科技为国内一家电机及驱动制造商打造了集软硬件为一体的智能化“黑灯工厂”样板车间。

　　中小企业考虑上马黑灯工厂，首要要解决两个认识误区。第一个是黑灯工厂并不是完全无人，看不见人，并不是无人，实际上是人机合作的系统，人员在监控、决策和创新等方面与机器相互补充。其实，黑灯工厂背后有无数的技术工程师,作为工厂的“隐形人”,他们需要在综合考虑效率、成本等因素的基础上决定哪些工作由机器完成，哪些由人完成，这是一个人机协作的过程。

　　目前，我国人工成本确实走高了，但和发达国家相比，还是致胜法宝，黑灯工厂改造，一个机械臂，一套制造执行系统价格都是不菲的，如果非必要，还是不要上。

　　第二个问题是黑灯工厂灵活局限性，虽然有些资料强调了黑灯工厂具有灵活性与柔性化，并且从理论上给予说明：黑灯工厂运用先进的视觉技术和模拟手段，将现实中的设计和制造过程数字化和虚拟化，通过信号处理、预测、仿真等技术，使得产品的设计和生产过程更加灵活和高效，并强调能够快速响应市场变化满足消费者个性化需求。

　　并且指出，黑灯工厂显示出极强的协调性和重组能力，系统内的各个单元能够根据实际的生产需求和任务自动重组，形成最优的工作结构，以适应不断变化的生产要求。

　　但不可否认，黑灯工厂智能产线更有利于规模化生产，而当下制造业则更强调实现产品个性化和定制化的柔性生产。

　　从实际情况看，黑灯工厂还是以标准化的产品加工最为有利，对于多品种小批量的高度定制化的产品，利用黑灯工厂，则需要大量定制的工装来进行辅助定位，需要大量的复杂的程序调取、复杂的机械臂移动路径、多样的零部件配送，造成了黑灯工厂流水线判断逻辑繁杂，特别容易停线。

　　当下机器臂灵活度有了很大提升，但还是有很大局限性，虽然视觉识别，激光定位有了长足进步，但是还会因为遮挡干涉造成无法定位，面对各式各样的产品，你可以设计多条产线去应对多种产品，但相应的成本也会增加，效率的提升无法赶上成本的提升。

　　在轻工业领域，个性化定制正成为一股不可忽视的潮流，从理论上说，通过深度学习和大数据分析，AI能够精准捕捉消费者的个性化需求，并将其转化为具体的产品设计方案和生产指令，但实现距离落地还有相当的距离。

　　对于大多数中小企业而言，包括部分大型企业，需要根据自己的实际情况，逐步实施智能化和数字化改造，而不是一蹴而就地建立一个完全无人化的黑灯工厂，并非所有的工厂环境都适合全面自动化，机器在某些需要复杂判断和灵活应变的任务上仍难以替代人类。

　　中小企业首先需要对现有的生产工艺、设备和技术能力进行全面评估，了解自身在智能化改造方面的起点和潜在需求。其次是根据企业的业务特点和市场定位，确定智能化改造的目标，是提高生产效率、还是降低成本、或者是提升产品质量，也或是三者兼顾，以确定改造的优先级和步骤。

　　实施阶段则是要选择适合的智能化技术和解决方案，包括硬件与软件，重点是选择成本效益较高、易于实施和维护的技术和设备。小规模试点和逐步推广，在特定的生产线或工作环节先行试点，通过实践检验技术方案的可行性和效果，逐步推广到更多生产环节和流程。收集生产数据和反馈，利用数据分析和人工智能技术持续提升智能化水平。