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AGI對(duì)數(shù)控機(jī)床發(fā)展的幾點(diǎn)影響

未名湖畔

<p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block"> 昨天Grok3發(fā)布,同時(shí)DeepSeek發(fā)布了最新論文,關(guān)于原生稀疏注意力機(jī)制(NSA),這是一個(gè)非常有趣而有意義的時(shí)刻,代表著算力與算法的較量。AGI的道路上,算力和算法,缺一不可,當(dāng)然數(shù)據(jù)不能缺席。</p><p class="ql-block">仔細(xì)看一下Grok3發(fā)布的對(duì)比圖,grok3發(fā)布會(huì)上的那些跑分對(duì)比圖反映出DeepSeek(以下簡(jiǎn)稱ds)的厲害,也證明了算法的重要性。</p><p class="ql-block">分?jǐn)?shù):reasoning+test time計(jì)算結(jié)果數(shù)學(xué)類grok3 九十多分,ds八十分;科學(xué)類grok3八十多分,ds七十出頭;代碼類grko3八十分,ds六十五分。</p><p class="ql-block">按照目前資料,Grok3采用了10萬(wàn)塊英偉達(dá)H100芯片進(jìn)行訓(xùn)練,計(jì)算量是Grok2的10倍?。</p><p class="ql-block">?有分析指出,Grok3在訓(xùn)練過(guò)程中累計(jì)消耗了20萬(wàn)塊英偉達(dá)GPU,這一算力消耗是DeepSeek V3的263倍?。</p><p class="ql-block">此結(jié)果看來(lái),Grok3更適用極致、高端大模型,而ds更適用量大面廣的商品。Grok3是不計(jì)成本的堆砌,ds是普羅大眾的福音,做為應(yīng)用工程師,我投ds一票。</p><p class="ql-block">目前還只是生成模型的階段,是在通往AGI的道路上,也足夠影響數(shù)控機(jī)床的發(fā)展,隨著AGI的迅猛發(fā)展,將對(duì)數(shù)控機(jī)床帶來(lái)巨大的發(fā)展和改變。</p><p class="ql-block">一. AGI的發(fā)展不可能淘汰數(shù)控機(jī)床</p><p class="ql-block">AGI的發(fā)展不可能淘汰機(jī)床,但卻會(huì)改變機(jī)床的性能、操作、效率等等。AGI更側(cè)重的是軟件,AGI+數(shù)控機(jī)床,直觀上應(yīng)該發(fā)展成為通用人工智能機(jī)床。</p><p class="ql-block">二.AGI的發(fā)展將會(huì)促進(jìn)數(shù)控機(jī)床的細(xì)分</p><p class="ql-block">目前,數(shù)控機(jī)床機(jī)床主要是指數(shù)控切削機(jī)床和數(shù)控成型機(jī)床,即減材過(guò)程。</p><p class="ql-block">1. AGI的發(fā)展,至少會(huì)促使數(shù)控機(jī)床分為減材數(shù)控機(jī)床和增材數(shù)控機(jī)床。嚴(yán)格來(lái)說(shuō),用于增材的設(shè)備也可以認(rèn)為是數(shù)控機(jī)床。之所以分類減材和增材,是因?yàn)锳GI對(duì)這兩類機(jī)床影響方式不同。</p><p class="ql-block">2. AGI的發(fā)展,會(huì)促進(jìn)切削方式的改變。目前,水刀切割已經(jīng)商品化(主要生產(chǎn)商是美國(guó)的水切割品牌包括美國(guó)JET EDGE杰泰公司、美國(guó)福祿公司和美國(guó)傲馬公司),激光切割現(xiàn)在主要由于板材加工,未來(lái)其它介質(zhì)的切割也會(huì)越來(lái)越細(xì)分,也更有利于AGI發(fā)生作用。</p><p class="ql-block">3.AGI的發(fā)展,會(huì)促進(jìn)工序的集中。由于工序集中會(huì)影響加工效率、增加故障率,所以過(guò)去都是工序適當(dāng)集中。五軸機(jī)床的普遍應(yīng)用和AGI的發(fā)展,必然會(huì)促進(jìn)工序集中。這種工序集中甚至是不同工藝的集中,比如切削加工和熱處理的集中,當(dāng)然傳統(tǒng)加工也有切削加工和熱處理集中的案例,比如曲軸加工。以后切削加工和表面熱處理、局部熱處理集中可能會(huì)普遍應(yīng)用。工序集中的優(yōu)點(diǎn)主要是減少輔助時(shí)間,減少重復(fù)裝夾而提高精度。</p><p class="ql-block">三.AGI的發(fā)展將會(huì)促進(jìn)數(shù)控機(jī)床的發(fā)展</p><p class="ql-block">1. 動(dòng)態(tài)控制優(yōu)化</p><p class="ql-block">2. 預(yù)測(cè)性維護(hù)和報(bào)警更加準(zhǔn)確</p><p class="ql-block">3. PLC編程范式將會(huì)產(chǎn)生革命性變化</p><p class="ql-block">DeepSeek支持梯形圖與功能塊混合生成,基本可以PLC編程實(shí)現(xiàn)100%功能覆蓋率。</p><p class="ql-block">4.數(shù)控機(jī)床的應(yīng)用編程將會(huì)產(chǎn)生革命性變化</p><p class="ql-block">5.數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)效率將會(huì)大大提高</p><p class="ql-block">6.數(shù)控機(jī)床制造周期將會(huì)大大縮短</p><p class="ql-block">7.數(shù)控機(jī)床的制造過(guò)程將會(huì)重塑</p><p class="ql-block">有些崗位可能不再需要人工,或者不再需要過(guò)去那么多的人工。比如工藝制定,生產(chǎn)計(jì)劃制定,庫(kù)房管理,加工程序編程,售后服務(wù),市場(chǎng)策劃等等。</p><p class="ql-block">8.AGI將會(huì)大大促進(jìn)數(shù)控機(jī)床功能部件的發(fā)展</p><p class="ql-block">比如數(shù)控系統(tǒng)。數(shù)控系統(tǒng)的核心特性是圍繞高精度、自動(dòng)化、實(shí)時(shí)控制展開(kāi),而位置環(huán)和速度環(huán)是確保運(yùn)動(dòng)精度的關(guān)鍵閉環(huán)控制結(jié)構(gòu)。這兩個(gè)環(huán)協(xié)同工作,結(jié)合底層的電流環(huán),共同實(shí)現(xiàn)復(fù)雜加工任務(wù)的高效執(zhí)行。Ds的應(yīng)用,將會(huì)大大提高運(yùn)算速度,即大大提高動(dòng)態(tài)特性,從而大大提高數(shù)控機(jī)床的加工精度和效率。</p><p class="ql-block">四.數(shù)控機(jī)床采用的AGI性價(jià)比一定是最高的</p><p class="ql-block">數(shù)控機(jī)床采用的AGI應(yīng)該有自己的運(yùn)算模型,不用太大,也不用算力太強(qiáng),強(qiáng)調(diào)算法的ds更適用數(shù)控機(jī)床。</p><p class="ql-block">適用于數(shù)控機(jī)床的AGI,一定是AGI和數(shù)控機(jī)床的頂級(jí)人才的合作成果。數(shù)控機(jī)床的人才其主要任務(wù)是提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。</p><p class="ql-block">五.AGI的發(fā)展將會(huì)促進(jìn)數(shù)控機(jī)床的應(yīng)用</p><p class="ql-block">1.促進(jìn)受制于效率的應(yīng)用</p><p class="ql-block">由于效率低造成的加工成本高的問(wèn)題,將會(huì)得到基本解決。尤其是增材的過(guò)程。</p><p class="ql-block">2.促進(jìn)受制于精度的應(yīng)用</p><p class="ql-block">由于精度的提高,數(shù)控機(jī)床應(yīng)用的范圍將會(huì)更加廣泛。</p><p class="ql-block">3.促進(jìn)受制于成本的應(yīng)用</p><p class="ql-block">AGI在數(shù)控機(jī)床制造過(guò)程中的應(yīng)用,將會(huì)大大降低數(shù)控機(jī)床的制造成本。</p><p class="ql-block">總之,這是一場(chǎng)占據(jù)制高點(diǎn)的競(jìng)爭(zhēng),這是一場(chǎng)關(guān)于響應(yīng)速度的競(jìng)爭(zhēng),這是數(shù)控機(jī)床制造的一次重新洗牌,這是一場(chǎng)梭哈的牌局,勝者通贏。</p><p class="ql-block"><br></p><p class="ql-block">2025年2月19日</p>