以数据替代经验 用AI赋能生产 全球首家正极材料零碳工厂的“智慧密码”｜探秘“川造”智能工厂

你可能不知道，市面上的各种高端新能源电动车，它们的“心脏”——动力电池，很可能就装着成都金堂一家工厂生产的正极材料。如果把锂电池比作一个“能量仓库”，正极材料就是仓库里最重要的“存钱罐”——它决定了电池的能量密度、安全性和寿命。成都巴莫科技，正是正极材料领域的“隐形冠军”，也是全球首家正极材料零碳工厂。

成都巴莫厂区实景照片

但真正让这家工厂与众不同的，不是产能规模，而是它的“智慧大脑”。走进成都巴莫科技的智能运营管控中心，你会看到这样一幕：巨大的三维屏幕上，整个工厂的生产流程像一幅动态画卷徐徐展开——物料在管道中流动，产线上的温度以不同颜色标识，AGV小车在车间穿梭，每一个批次的物料都有了自己的“身份证”，从投料到下包的全过程实时可见。

而在七八年前，这里的场景截然不同。工程师们拿着纸笔，在本子上密密麻麻地记录配方数据；工人们高频次往返进行巡检作业，凭经验判断物料状态；一旦出现质量问题，要翻找一摞摞单据才能追溯源头……如今，这一切都被AI和智能系统彻底改写。

近日，封面新闻联合赛迪工业和信息化研究院（四川）集团有限公司，启动了“奋进吧，AI！探秘‘川造’智能工厂”主题调研行，走进这家四川省“先进级智能工厂”——成都巴莫科技，探寻一家正极材料工厂如何完成从“经验驱动”到“数据驱动”的华丽转身。

Part.1 智慧大脑：让看不见的物料“透明”起来

在成都巴莫科技的三维管控工艺驾驶舱前，工程院负责人程晓焜轻点屏幕，整个工厂的生产状态一览无余。屏幕上，不同颜色的色块代表产线产品的不同温度区间，物料在管道中的流转轨迹清晰可见。

三维管控工艺驾驶舱

“这里能看到所有现场实物物料的状态，还有里面实时的温度和物料流转情况。”程晓焜介绍，这套系统背后的关键是底层高频稳定的数据采集。通过遍布车间的传感器，系统可以实时感知每个料仓的物料存量、每个批次的位置、每台设备的运行状态。

对于正极材料这种连续生产的流程制造业，最头疼的问题之一就是“断批”——物料在封闭管道中流动，很难判断哪个批次到了哪里。过去，工人只能靠手工记录进出窑炉的时间，再用公式推算。现在，系统通过算法实现了精准的“断批”处理：每个批次用了多少原料、流向了哪个工序，都能实时追踪。

“当出现质量异常时，系统马上能定位到这一批物料，以及它前后所有的关联物料。”程晓焜说，过去排查异常要从纸质单据里一张张翻找，现在系统一键就能把所有问题物料排查出来并隔离。

这个“智慧大脑”的背后，是30万个数据采集点每秒都在产生海量工业数据。而这些数据，也为后续的AI应用打下了坚实基础。

Part.2 人机新关系：从“不愿用”到“追着要”

智能化改造初期，并非一帆风顺。

“最开始上系统的时候，员工很抵触。”程晓焜回忆，2017年刚开始推行条码管理和批次管理时，车间主任和一线工人都不太情愿。原因很简单：系统上线后，管理层可以直接通过数据看到现场的真实情况，传统的管理模式被打破了，车间主任的权力被“扁平化”；工人的每一个操作都被记录，工作透明度大大增加。

“他们担心自己被‘透明化’，担心岗位被替代。”程晓焜说。

改变发生在系统真正运行起来之后。当工人们发现，系统可以自动记录数据、自动计算配方、自动推送任务，他们再也不用熬夜翻本子、不用顶着高温去巡检、不用手工推算物料位置时，态度发生了180度大转弯。

“现在不是我们逼着他们用，是他们反过来追着我们提需求。”程晓焜笑着说，从去年开始，一线员工的智能化需求源源不断，研发团队已经忙不过来，需求排期已经到了年底。

最典型的例子是配方计算。正极材料的配方需要根据每批原料的实际含量动态调整，过去全靠工艺工程师人工计算，24小时都要有人值班。现在，系统通过自主研发的算法自动核算配方，还能根据前后批次的检测数据优化参数。现场员工只需要拿着智能终端接收任务，点击确认启动即可。

“工艺工程师从繁琐的计算工作中解放出来，可以去关注生产趋势、提前预防异常。”程晓焜说，这不仅是效率的提升，更是角色的转变——从“算配方的人”变成了“看趋势的人”。

Part.3 进化之路：从“单点突破”到“系统重构”

成都巴莫科技的智能化之路，经历了一个从点到面的渐进过程。

2016年建厂之初，产线已配备自动化生产设备，日常生产信息以纸质记录留存。2017年，借助工信部智能制造新模式项目的支持，开启整个工厂智能化改造数字化转型之路。但当时的方案来自外部供应商，数据采集用的是有线网络，既不稳定也不可靠。

“发现问题后，我们从2019年开始自己做。”程晓焜说，正极材料这个行业太新了，没有现成的模板可以照搬。钢铁、化工等行业虽然也有智能化经验，但正极材料对杂质、水分、气氛、温度极其敏感，工艺窗口非常窄，必须摸索适合自己的路子。

如今，成都巴莫科技已经完成了从自动化、数字化到智能化的三级跳。投料环节用AGV搬运物料，摄像头和传感器实时监控；混料环节用算法替代人工配方；窑炉环节通过传感器数据和算法建模，在800℃—1200℃的高温环境下“算出”物料状态；破碎环节有在线粒度检测，可以实时反调参数；匣钵更换用匣钵上下线机器人进行替换，通过视觉识别判断匣钵损坏程度，控制机械臂抓取力度；下包环节通过智能下包算法计算下包完成时间，自动推送任务。

匣钵上下线机器人作业图

这套智能化体系带来的效益是惊人的。良率从96%提升到了99.9%以上，生产效率翻了一倍，能耗成本下降了30%以上。在实现产品领先的同时，也践行了成本领先。

“省一个人一年也就十多万，但一个批次出问题就是几百万。”程晓焜说，智能化最大的价值不是替代人，而是让制造过程更加稳定、透明、可预测。

面向未来，成都巴莫科技还在持续推进智能化升级。第四代智能制造体系正在建设中，目标是打通从采矿、冶炼到前驱体、正极材料的全产业链数据，实现一体化调度。同时，AI的应用也在深化——从知识类算法到生成式大模型，从质量预警到异常归因分析，AI正在成为工厂不可或缺的“超级员工”。

“我们希望不仅生产世界级的产品，也要输出世界级的智能制造方案。”程晓焜说。