日本三菱电机株式会社与国立研究开发法人产业技术综合研究所（产总研）近日宣布，双方合作开发出一种创新的AI技术，能够显著减少面向工厂自动化（FA）的伺服系统参数调整次数。这项技术首次将物理模型应用于贝叶斯优化中，旨在解决制造业日益严峻的劳动力短缺与生产复杂化之间的矛盾。
近年来，随着市场需求多样化及产品高性能化，制造工序变得愈发复杂。这导致生产准备阶段的作业量大幅增加，包括产业机械的调试与编程等。然而，受少子高龄化影响，掌握高度专业知识的熟练技术人员严重不足。特别是在电子元件贴装机、半导体制造设备等关键领域，伺服系统需要高速高精度运行，涉及大量控制参数的组合调整，即便是经验丰富的专家，完成参数优化也需要耗费大量时间。
针对这一痛点，三菱电机与产总研利用产业机械的物理模型，结合三菱电机独有的AI技术，实现了对物理空间内高精度且符合物理规律的预测与控制。该技术属于三菱电机AI品牌"Maisart"旗下的"Neuro-Physical AI"，通过融合多年积累的行业知识与物理法则，从海量参数组合中高效筛选出最优解。测试结果显示，参数调整次数较以往大幅减少了90%。
除了提升调试效率，该技术在优化参数后还能充分挖掘产业机械的性能潜力。数据显示，从电机启动到抵达目标位置的定位时间平均缩短了20%。这意味着不仅生产准备时间得以压缩，单个产品的制造节拍（Takt Time）也显著加快，从而直接提升了生产现场的整体效率。
日本作为全球制造业强国，正面临严峻的劳动力断层危机，推动"无人化"与"少人化"成为行业共识。此次技术突破展示了日本在将传统物理理论与前沿AI算法深度融合方面的领先探索，为制造业应对技能传承断档提供了切实可行的技术路径。
对于中国制造业而言，随着人口红利逐渐消退，提升设备调试效率与降低对高级技工的依赖已成为行业转型的关键。三菱电机的这一实践表明，通过引入具备物理可解释性的AI技术，不仅能解决参数调试的耗时难题，更能通过优化设备运行性能直接提升产能。中国企业在推进智能制造过程中，可借鉴此类"物理+AI"的融合思路，加速实现从依赖人工经验向数据驱动与模型驱动的转变。