2026年7月，中国矿业大学机电工程学院“紫金智控·制造兴邦”实践团走进先导智能，围绕智能装备、非标制造与柔性生产开展调研。与高度标准化的生产场景相比，非标装备面对的产品规格、工艺要求和项目条件更加多变，也让实践团看到了自动化落地的另一面。
交流中，企业工作人员介绍，视觉识别、AGV、RFID等技术已经在物料流转和部分生产环节得到应用，尤其是在流程稳定、规则清晰的仓储物流场景中，自动化能够明显提高效率。但在非标制造中，产品规格不统一、工艺经常变化，设备往往需要围绕具体项目重新设计和调试。一个产品尺寸或工艺的变化，就可能带来夹具、路径、识别逻辑和控制参数的连锁调整。
这一现实让成员们重新理解“自动化率”这个指标。并不是自动化程度越高就一定越先进，真正有效的方案必须兼顾稳定性、柔性和投入成本。对于多品种、小批量、快速迭代的制造任务，保留工程师的判断和调整能力，有时比追求形式上的“无人化”更加合理。
在人才交流环节，工作人员多次强调专业基础和分析问题能力。机械专业涉及面广，进入企业后还需要持续补充机加工、工艺、电气等知识；面试不仅会考察基础概念，也会通过陌生问题判断求职者的思考方式。科研竞赛和项目经历之所以受到关注，并不是因为证书本身，而是因为完整的项目过程能够体现学习能力、动手能力和解决问题的习惯。
人工智能同样成为当天讨论的重点。企业人员提到，AI目前更多用于资料检索、信息整理和辅助审图，复杂设计仍需要专业人员复核。实践团由此认识到，AI进入机械行业并不意味着专业判断被替代，而是要求工程师具备工具使用和结果校验能力。
此次调研让成员们对“自动化边界”有了更具体的答案：技术能否落地，最终要回到产品、工艺、成本和人员能力。智能制造并非通往完全无人化的单一路径，而是针对不同场景持续寻找更优解的工程过程。
（通讯员 胡博昊）
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