合同制造自动化规模化深度解读：对话Flex公司Rodrigo

合同制造自动化已从实验性试点迈向规模化落地，然而说服全行业大规模采用，往往比攻克技术本身更具挑战。先看几组关键数据：当前，制造商正承受全方位压力——须在持续提升生产力、质量与韧性的同时，应对产品复杂度的指数级攀升。这意味着，自动化正从可选项转变为企业运营的必备基础设施。

协作机器人、自主移动机器人（AMR）及加速落地的物理AI，正从概念验证与试点项目全面跨入大规模生产环境。走在这一变革前沿的，是全球最大的合同制造商之一——Flex。这家公司的客户覆盖汽车、医疗、工业设备、通信及消费电子等多个行业。

Flex近期宣布扩大与Teradyne Robotics的长期战略合作。根据协议，Flex不仅在自有工厂部署机器人方案，同时还将为Teradyne的全球客户制造关键机器人组件。这一合作背后，映射出整个制造业正在经历的结构性转型：企业不再满足于零星试点，而是力求在运营体系中实现自动化的全面规模化，用以缓解劳动力短缺、对冲供应链波动，并满足持续攀升的效率要求。

在本次访谈中，Flex运营卓越与转型总裁Rodrigo DallOglio分享了公司在全球工厂部署自动化过程中积累的硬核实战经验，重点剖析了一个长期困扰行业的核心难题——为何从试点迈向全面部署始终是最大的瓶颈。

DallOglio还深入解读了协作机器人与AMR如何帮助制造企业在高频变产与标准化流程之间找到平衡，并阐述了物理AI在工厂环境中日益关键的角色。尽管“熄灯工厂”的完全自主愿景仍存距离，但他指出，AI赋能的机器人已在真实场景中带来可量化的收益，使制造运营更具适应性、可扩展性与抗风险能力。

以下对话，全面揭示了顶级制造组织对工业自动化未来的真实判断，以及哪些技术最可能定义下一代的制造系统。

双重身份：既是使用者又是制造者，自动化如何在Flex内部跑通闭环

机器人与自动化新闻：Flex横跨多个行业并拥有全球规模运营。你们一方面在内部部署机器人，另一方面为Teradyne Robotics这类合作伙伴制造零部件——这种双重角色，与传统的工厂升级视角相比，怎样改变了您对自动化规模化的思考方式？

Rodrigo DallOglio：Flex既是先进机器人技术的制造者，也是它的深度使用者。这种双重身份让我们对自动化的有效扩张拥有了第一手的、切身的理解。路径其实很清晰：先在单一环境中验证工作流、优化流程，然后将已被验证的模型复制到更多站点与运营单元中。这就在内部构建了一条难得的验证闭环——从实际需求反馈到技术迭代，再反馈到后续的工程优化。这条持续运转的反馈循环，帮助Flex在复杂度不断攀升的制造环境中，稳步提升生产力、质量、灵活性与运营韧性。

自动化：是竞争砝码，还是生存底线？

机器人与自动化新闻：合同制造领域竞争激烈。对Flex而言，自动化在多大程度上已从“加分项”演变为保持成本、质量与速度的生存必需？

RD：自动化直接决定了合同制造企业的性能表现、品控水准与响应速度。当产品日趋复杂、需求变化愈发频繁，制造商必须借助能提升精度与加速交付的解决方案，快速响应运营中的种种变数。对Flex来说，核心并非简单争夺市场位置，而是真正通过自动化强化执行能力，把经过验证的方案推广到各工厂，最终构建起更具韧性的全球运营体系。这是底层能力的全面升级，而非单纯的竞争策略调整。

从试点到全面部署：最大的坑在哪？

机器人与自动化新闻：许多制造商都卡在从试点到全面铺开的环节上。在Flex自身的工厂中，关于在全球生产网络内扩展机器人技术时的“该做”与“不该做”，您最核心的经验是什么？

RD：最大的教训之一是——成功的自动化方案必须直面真实的运营痛点，并且从一开始就要按照“可规模化”来设计。试点能证明技术可行，但规模化完全是另一回事：它要求标准化的解决方案、与现有运营系统的深度集成，以及来自一线使用团队的清晰反馈。

成功部署的规律通常是这样：从一个工厂内部，挑选一个高度聚焦、影响力强的用例作为起点。在这个基准点上，团队可以测量性能指标，利用实时运营数据不断迭代优化技术，直到建立一套可以被移植和复制的模型。然后再向其他工厂、其他生产线逐层铺开。最终，扩展自动化是一个互动和迭代的过程，需要精心规划与扎实的实地验证。这才是彻底解决整合与集成问题的唯一路径。

柔性 vs. 标准化：协作机器人和AMR如何破题？

机器人与自动化新闻：合同制造商必须应对高频次的产品切换及频繁的设计变更。协作机器人和AMR如何帮助生产在灵活性与标准化流程效率之间找到平衡？

RD：协作机器人和AMR之所以极具价值，是因为与传统的物料搬运方案不同，它们不会把制造商锁死在僵化的生产模式中。协作机器人擅长处理重复性的装配与搬运任务，AMR则能理顺物料流转，大幅削减车间内的人工运输需求。两者共同构成柔性自动化单元，在提升效率的同时，保留管理产品变化、应对需求波动与频繁设计调整的灵活性。这才是规模化部署的规律——给工厂足够的执行弹性，工厂才会回馈确定的产出。

物理AI在车间里到底能干啥？

机器人与自动化新闻：合作公告中提到了新兴的“物理AI”能力。从实际角度来看，如今的工厂车间里，这究竟意味着什么？距离实现无需人工干预、实时适应千变万化生产条件的系统，还有多远？

RD：物理AI指的是直接在物理世界中运行并与之交互的人工智能系统。它不同于纯数字AI（如聊天机器人），而是将AI智能嵌入到机器人、车辆和传感器中。这些系统通过摄像头、激光雷达和麦克风感知周围环境，实时进行推理，执行导航、操作和自主决策等任务。

话虽如此，尽管完全无需人工干预就能适应各种条件的自主系统仍在演进中，近期的机会已经非常实在：就是借助AI赋能的机器人技术，让工厂运营更灵活、更高效、也更容易向更大范围复制和扩展。步子不大，但每一步都必须踩实。

Q&A

Q1：Flex公司为什么既要部署机器人，又要自己制造机器人组件？
A：Flex兼具先进机器人技术的制造者与使用者双重身份。这种双重角色让公司对自动化的有效扩展拥有了直接且深度的洞察。通过在自有工厂验证工作流、优化流程，再从单点复制到更广范围，这种持续循环的闭环帮助Flex在制造环境日趋复杂的情况下，扎实地提升生产力、质量、灵活性和运营韧性。

Q2：制造商在扩展机器人技术时，最大的挑战是什么？
A：最大的挑战仍是跨越从试点项目到全面部署的鸿沟。成功的自动化必须解决真实运营需求，并且从一开始就必须秉持“规模化设计”思维。试点能证明技术可行性，但规模化注定需要标准化的解决方案、强大的运营系统集成，以及来自一线团队的清晰反馈。成功部署的模式，通常是从单个工厂中选出高影响力的用例开始，建立可复制的模型，再逐步向外铺开，而不是直接全面铺开、再等着出问题。

Q3：物理AI在工厂中的实际应用目前是什么状况？
A：物理AI是指在真实物理世界中运行并直接与之交互的智能系统——将AI能力嵌入到机器人、车辆和传感器中。这些系统通过摄像头、激光雷达、麦克风感知周围环境，实时推理，自主完成导航、操作和现场决策等任务。虽然完全无需人工干预的自主系统仍在成长阶段，但近在眼前的现实机遇已经非常明显：就是用AI赋能的机器人技术，让工厂运营走上一条更灵活、更高效、也更易于规模化的道路。

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