维度网讯，美国自动化软材料制造公司CreateMe开发了利用物理人工智能改造纺织品制造流程的系统。该公司以数字化粘合结构取代传统缝纫（尤其难以自动化的环节），该结构由机器人技术、专用粘合剂和人工智能驱动的制造系统提供支持。

该公司表示，其模块化工程机器人组装系统是全球首个自主裁剪平台，结合了硬件与软件，“通过物理人工智能加速，实现动态变化性和完美精度”。但挑战依然存在，尤其是在处理布料方面，布料不具备刚性，因此机器人更难保持一致性。

CreateMe首席执行官Cam Myers持有公司在服装自动化技术领域开发的25项专利。在创立公司之前，他曾是Group Commerce（一家获风投支持的电商平台，后被Blackhawk Network收购）的创始执行团队成员，并曾在DoubleClick和Allen & Co.任职。他拥有剑桥大学的文学士和文学硕士学位，以及西北大学的工商管理硕士学位。

Myers近日接受Manufacturing Dive采访，探讨了物理人工智能的现状、部分企业如何开始将该技术整合到制造流程中，以及其他企业可采取的评估其适用性的步骤。

Myers表示，公司正在使用一些基础物理人工智能模型，但视角独特，因为专注于可变形材料。公司不需要像人形机器人那样横向发展，需要在更窄的约束范围内做到非常出色——如何处理各种织物。公司使用一些基础模型，然后专门针对特定用例进行优化，这被认为是制造业中物理人工智能落地应用的关键——作为更狭窄的应用场景。基于这一原则，公司通过三种方式收集数据：典型远程操作、半自动化模具（由人工操作员完成动作）以及人类操作员实际制造产品。此外还拥有一个远程操作的数据渠道，并开发了手持式抓握技术，部分借鉴了医疗领域机器手的应用。Myers透露，到今年年底，这些训练数据路线图将汇聚，届时公司可以开始移除仍有人类操作员的步骤。

Myers认为，未来三年内，物理人工智能将在制造业获得更为实质性的应用，其投资回报率将最为显著。短期内，更狭窄的应用场景将获得更多采用。他同时指出，物理人工智能相比工业领域其他类型的传统机器人或自动化，其机会在于：物理AI仍可以开始呈现一定的非确定性，但并非完全开放，关键在于找到正确的垫脚石。

关于劳动力影响，Myers认为，更死记硬背、单调的任务将被自动化取代。从生产力角度看，公司将能够扩展支持给定数量生产线的技术人员规模。例如，一条较简单的生产线只需每线半名技术人员，一名技术人员可覆盖两条生产线。

Myers还指出，美国制造业应专注于高灵活性、高可变性并能快速响应市场的领域。在就业方面，随着时间推移，将出现更多技术人员级别的工人，而生产级别的工人可能会减少。他观察到，一系列行业正考虑将供应链去风险并在岸建立制造能力，这些能力已缺失30多年。

Myers是“Robots for America”的创始成员，该联盟由机器人公司及工业制造公司组成。他表示，由于中国离岸制造是一个自上而下的倡议，行业正推动政府与行业合作以重建实体基础设施。他还提到，新公司从工业技术和制造技术角度进入该领域的活力正在提升，部分公司的市场进入模式更注重向最终用户销售产品，而非将AI技术销售给另一家大型工业制造OEM。

针对制造商如何开始应用物理人工智能，Myers建议利用数字孪生模拟。他认为，在投入大量资金前，通过与咨询公司及软件公司合作，中小型制造商可利用数字孪生模拟审视投资回报率并权衡利弊。

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