以“產業轉型，作出改變”為主題的2023年漢諾威工業博覽會于4月17日至21日舉行。作為漢諾威工博會的一部分，碳足跡相關的技術創新也得到了更多的關注。工業領域的參與者聚焦二氧化碳中和生產、人工智能、數字化工廠等方面，競相展示未來生產和能源供應的解決方案。多家企業展示了實時確定產品碳足跡的案例。

4月17日至21日，全球約4000家來自機械工程、電氣和數字行業以及能源行業的企業參加了2023年漢諾威工業博覽會。在這個歷史悠久的工業貿易展覽會上，從復雜生產過程的自動化和數字化，到人工智能（AI）滲透和優化生產與設計，以及能源管理、碳足跡分析和減少二氧化碳排放等，工業領域的參與者聚焦二氧化碳中和生產、AI、數字化工廠等方面，競相展示未來生產和能源供應的解決方案。

二氧化碳中和生產

【資料圖】

在漢諾威工業博覽會（以下簡稱工博會）上，人們聚焦氣候友好型生產轉變的方式，例如，過程用能的電氣化、氫氣和生物質的使用、二氧化碳的回收、循環經濟的擴展等。

盡管歐洲的氫能產業處于世界前列，但現在仍然迫切地需要將氫經濟從小眾轉向規模化。在工博會上，圍繞氫氣的工業化生產、遠距離運輸和安全存儲，以及氫能應用的各種場景，很多企業提出了自己的解決方案。

作為化石燃料的環保替代品，電力合成燃料（E-Fuel）是由水、二氧化碳和來自可再生能源的電力制成的。它具有與傳統燃料相似的特性和化學性質，可用于傳統內燃機，但不會釋放額外的破壞氣候的氣體。歐盟特許2035年后繼續銷售使用E-Fuel的內燃機汽車。經典內燃機的擁護者將電力合成燃料視為未來出行的氣候中和選擇方案之一。工博會上，關于電力合成燃料規模化生產及其經濟性的討論仍在繼續。德國西門子能源等展示了其在智利南部以工業規模利用綠色電力和水生產二氧化碳中性燃料的項目“HaruOni”。這是世界上第一家投入運營的電力合成燃料的全集成工廠，2023年計劃生產13萬升合成燃料。

工博會上，人們還能看到不同的提取和儲存二氧化碳的方法。例如卡爾斯魯厄理工學院（KIT）熱過程工程研究所開發的技術就可從大氣中直接提取二氧化碳并將其轉化為炭黑。通過這種方式，有害的溫室氣體可轉化為高科技應用的原料。經過不斷改進，KIT已建成并投入使用了一個集裝箱大小的測試設施，每天可從環境空氣中提取近兩公斤的二氧化碳，并在連續運行中轉化大約0.5公斤的固體碳。

在二氧化碳回收方面，工業自動化領軍者費斯托公司獨辟蹊徑。費斯托的生物反應器擁有最佳的生長條件，其中的藻類吸收的二氧化碳比陸地植物多一百倍。在2023年的漢諾威工業博覽會上，費斯托展示了該系統的規模化以及工業化的初步階段。

人工智能滲透工業領域

伴隨新一波AI的熱潮，漢諾威工博會也聚焦“生產中的AI”這一主題。從機器人技術到生產單元，AI和流程自動化相互作用，在增強企業競爭力方面表現不凡。除了優化流程外，制造業在仿真、測試和產品開發方面越來越依賴AI。

在智能優化生產流程方面，西門子公司以一個巧克力工廠模型為例，展示了如何將機器學習模型有效集成到生產流程中。在模型案例中，經過大約72小時的數字孿生訓練，AI制定了一個最佳的解決方案，使得所有巧克力棒都盡可能快地在前面的傳送帶上運輸，并且僅在最后一個傳送帶上精確控制速度。弗勞恩霍夫所屬4個研究所聯合展示了用AI優化生產計劃的例子。面對制造時間精確到分鐘，訂單網絡和數據結構異常復雜的情況，人工管理已很難勝任，而AI可確保將不同訂單分配給最合適的生產機器，以實現最佳的利用率。

弗勞恩霍夫數字媒體技術研究所（IDMT）在工博會上展示了一個基于AI的工業噪聲分析在整個生產鏈上應用的案例。內容包括過程監控、產品在線和終端質量控制以及機器的預測性維護等。創新的測試系統可以根據每次插拔過程中產生的噪音來識別部件是否正確連接。給人的反饋可以是聽覺的、視覺的或觸覺的，例如通過振動。機器人則直接從傳感器系統獲取必要的信息。IDMT開發的解決方案還包括用語音命令可靠地控制機器。即使在工廠車間嘈雜的環境中，語音識別也能正常工作。

在模擬仿真方面，領先的工程AI軟件公司MonolithAI展示了其機械工程仿真解決方案。它的AI方法比普通的數字模擬走得更遠。每次模擬都可進一步開發一個產品模型，從而為制造商提供更多分析數據。這意味著機械工程可節省大量測試。像ChatGPT或DALL-E這樣的系統已可支持當今的文本生成、編程和設計。在傳統的設計空間探索（DSE）中，工程師必須手動掃描非常大的問題空間來獲得設計解決方案。而在AI的幫助下，包括芯片設計在內的復雜設計領域將發生重大的變化。可以預見，DSE將是未來AI項目的重點之一。

此外，參觀者還可在工博會中找到能激發靈感的AI工具和用例。例如，費斯托在開發生物反應器時就利用AI和量子傳感器來檢查細胞的活力；英特爾與合作伙伴則展示了基于AI的機器人如何確保裝配線上的質量；西門子展示了在AI系統ChatGPT的協助下如何加速可編程邏輯控制器的代碼編程；弗勞恩霍夫智能分析和信息系統研究所則展示了針對AI程序的開發測試工具和程序，從可靠性、公平性、穩健性、透明度和數據保護方面檢查和評估AI應用程序。

制造業的數字化趨勢

自動化之后是生產的數字化，目標是生產效率、速度和質量的提高，使企業在通向未來工業的道路上獲得更高競爭力。未來的生產是數字化、智能化和網絡化的。數字化工廠需要從產品研發、工藝、制造、質量和內部物流等與產品制造價值鏈相關的各個環節都基于數字化軟件和自動化系統進行支撐，例如制造執行系統（MES）。通過監控、跟蹤、記錄和控制整個生產周期來優化制造流程，MES填補了生產計劃與底層工業控制之間的鴻溝，實現了企業計劃、執行、控制三層之間的信息流通。

在工博會上，參觀者可看到下一代MES產品，即面向工業物聯網框架的制造運營管理系統（MOM）。現代企業需要全球化的解決方案，以實現供應鏈分段管理，適應快速的市場變化，以及任意地點設計、生產和銷售產品。MOM強調生產同步性，支持網絡化制造。現代企業的管理架構在云/工業物聯網平臺、本地、邊緣或混合場景中得到靈活使用。用發展的眼光看，實現數字化企業轉型意味著要將產品生命周期管理、MOM和自動化整合在一起。

至于已提出10多年的“工業4.0”，作為德國工業制造的傘形品牌概念，它將傳感器制造商、自動化專家、機器人制造商、軟件制造商和用戶聚集在一起，成功激發了人們對自動化的熱情，也對工業過程的數字化產生很大的影響。

此外，研究人員發現，來自亞洲的充滿活力的公司，正在企業的數字化領域投入巨資，并且已超越了許多西方競爭對手。慕尼黑大學與合作伙伴一起對全球899家工業公司進行了數字化程度調查。結果發現，只有50%的生產過程實現了自動化。最有效的是兩種技術是自主運輸和AI。在德國、奧地利、瑞士、英國和美國的公司中，整個生產過程中只有大約44%是自動化的，而在中國，這一比例已達到69%。

在工博會現場接受科技日報記者采訪時，沈陽新松機器人自動化公司德國分公司經理楊斐說：“我們這次重點展示了擁有自主知識產權的核心產品，包括搭載智能力控補償技術和離線編程技術的工業機器人磨拋系統；廣泛應用于新能源電池頭部企業的高精度移動機器人；為工業領域智能、高效完成清潔作業量身打造的‘星衛來’工業清潔機器人；讓質量控制更加簡單高效的多可協作機器人3D掃描檢測系統等。我們希望各國的參觀者能夠切身感受到新松在機器人領域的快速進步。”

楊斐希望未來能為德國客戶提供一整套的工業4.0解決方案。他強調說：“新松擁有完整的機器人產品線及工業4.0整體解決方案。我們的產品已累計出口全球40多個國家和地區，為4000余家國際企業提供產業升級服務。傳統制造業向智能制造轉變是大勢所趨。新松不斷攻關智能感知、自主決策等行業前沿、共性技術，將機器人與機器視覺融合、與更多的傳感器融合、與人工智能融合，使其成為智能制造的重要工具。”