来源：江苏大学新闻网（汽车与交通工程学部）（2026-10-10）｜ 分类：行业资讯
摘要
江苏大学汽车与交通工程学部发布学术报告通知（讲准字【2026】第 202 号）：10 月 13 日 10:30 在汽车工程研究院 224 举办《人工智能在汽车制造自动化领域的应用进展》报告，主讲人为美国韦恩州立大学机械工程系教授 Chin An Tan（ASME 会士，曾任该校工程学院副院长、通用汽车研究实验室电动汽车电池制造项目技术顾问）。报告剖析传统汽车制造依赖固定自动化与硬编码作业流程、难以适配多品种切换的痛点，重点讲解 VLA（视觉—语言—动作）模型及其在柔性物料操作、复杂料箱抓取、高接触力装配中的应用，并讨论协作机器人与人机协作的安全交互、任务分工与状态监测。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 江苏大学汽车与交通工程学部（汽车工程研究院）；主讲人 Chin An Tan（美国韦恩州立大学机械工程系教授） |
| 发生时间 | 2026-10-10 |
| 所属领域 | 院校动态、江苏大学 |
| 关注理由 | 报告聚焦 AI 推动汽车制造从刚性自动化走向柔性系统，VLA 模型与人机协作正是工业工程产线优化与人因工程的前沿交叉点。 |
核心要点
- 报告信息：讲准字【2026】第 202 号，主题《人工智能在汽车制造自动化领域的应用进展》，时间 2026 年 10 月 13 日 10:30，地点为江苏大学汽车工程研究院 224，主办单位为汽车与交通工程学部。
- 主讲人背景：Chin An Tan 毕业于美国加州大学伯克利分校（机械工程学士、博士），并在加州理工学院获航空工程硕士，现任美国韦恩州立大学机械工程系教授，为美国机械工程师学会（ASME）会士，曾任该校工程学院副院长及通用汽车研究实验室电动汽车电池制造项目技术顾问。
- 产业痛点：汽车制造传统上依赖固定自动化技术、基于规则的系统与硬编码作业流程，面对零件几何形态变更、多品种产品切换以及车间非结构化现场工况时，适配能力不足。
- 技术主线：报告探讨 AI 如何推动自动化从刚性自动化向更柔性、智能化的制造系统转型，重点介绍“视觉—语言—动作”VLA 模型——把视觉观测信息与语言形式任务指令映射为机器人动作，并列举其在柔性物料操作、复杂料箱抓取、高接触力装配等场景的应用。
- 训练与协作：梳理 VLA 模型的训练方法，涵盖多模态示教数据采集、模仿学习与面向特定制造任务的微调；报告第二部分指出黑灯工厂与全自主制造在汽车行业落地仍面临难题，人机协作是现阶段工业自动化的务实方案，围绕安全的物理人机交互、任务分工、状态监测、故障安全行为与人工监督展开。
背景解读
汽车制造长期是自动化程度最高的行业之一，但其自动化范式建立在“固定产线 + 固定节拍 + 固定程序”的基础上：基于规则的控制系统与硬编码的作业流程，在单一车型大批量生产时效率极高，一旦遇到零件几何形态变更、多品种混线或车间非结构化工况，改造成本与停机损失就会迅速上升。这与当前消费端“多品种、小批量、快迭代”的需求形成直接冲突，也是整车与零部件企业推进柔性化的根本动因。近年生成式 AI 与具身智能的进展，为这一矛盾提供了新的解法：VLA（视觉—语言—动作）模型不再依赖穷举式编程，而是通过学习海量示教数据，把“看到什么、听到什么指令”直接映射为“机器人该怎么动”，从原理上更接近人类作业的泛化方式。与此同时，全无人（黑灯工厂）在装配等复杂工序上的可靠性仍未过关，人机协作因此被普遍视为近中期的务实路径——这恰好把老问题重新拉回工业工程的视野：人机任务如何划分、安全边界如何界定、作业状态如何监测。江苏大学以汽车与交通工程学部为依托举办此类报告，反映出行业对“机械/车辆工程 + AI + 人因”复合知识的现实需求。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 报告时间 | 2026 年 10 月 13 日 10:30 | 地点为江苏大学汽车工程研究院 224，主办单位为汽车与交通工程学部 |
| 主讲人 | Chin An Tan（美国韦恩州立大学机械工程系教授） | ASME 会士，曾任通用汽车研究实验室电动汽车电池制造项目技术顾问 |
| 关键技术 | VLA（视觉—语言—动作）模型 | 把视觉观测与语言指令映射为机器人动作，减少对硬编码流程的依赖 |
| 聚焦应用场景 | 柔性物料操作 / 复杂料箱抓取 / 高接触力装配 / 人机协作 | 黑灯工厂与全自主制造落地仍难，人机协作被视为现阶段务实方案 |
与工业工程的关联
这条动态的价值不在事件规模，而在于它把工业工程的几个经典命题放在了新技术的语境里重新提出。第一是“柔性”：IE 传统的换型损失、批量经济性与混流排产，本质上都在回答如何用更小的切换代价应对多品种——VLA 模型试图用可泛化的机器人动作来承接这种柔性，等于把柔性从“管理层面”推进到“执行层面”。第二是“人因”：报告明确把安全的物理人机交互、任务分工、状态监测与人工监督作为重点，这正是人因工程与作业设计的核心内容，只不过协作机器人让“人机界面”从屏幕变成了共享的物理空间。第三是“作业测定”：当机器人动作由模型生成而非固定程序决定，标准工时与作业标准的定义方式也需要随之更新。对 IE 学生而言，这是一类典型的交叉课题——懂产线节拍与工艺流程的人，更容易提出AI落地时的真问题。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照《工业工程门户》方法与工具分类中的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：工业工程
工业工程（IE, Industrial Engineering）是对人、物料、设备、能源和信息所组成的集成系统进行设计、改善和设置的学科，目标是在保证质量与安全的前提下降低成本、提高效率。
IE 术语小课堂：智能制造
智能制造（Intelligent Manufacturing）指深度融合新一代信息技术与先进制造技术，具备自感知、自决策、自执行能力的生产方式，是《中国制造 2025》的主攻方向，与工业工程的系统优化方法高度互补。
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原文链接
https://www.ujs.edu.cn/info/1065/216872.htm
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