2026年3月24日，日本三菱电机与产业技术综合研究所（产总研）联合宣布，成功开发出一种基于物理模型的AI技术。该技术旨在解决工厂自动化（FA）领域伺服系统参数调整耗时过长的问题，能将调整所需的设备动作次数大幅削减90%。随着半导体等生产工序日益多样化与复杂化，传统FA设备的调试与编程工作量急剧增加，这一新技术的问世将为提升现场生产效率提供关键支持。
这项合作始于2017年，核心创新在于将产业机械的物理模型引入到伺服系统参数调整的“贝叶斯优化”算法中。通过这种物理与AI的深度融合，系统能够更精准地预测参数变化对机械性能的影响，从而大幅减少试错次数。实测数据显示，原本需要整整一天才能完成的设备调试工作，现在仅需1小时即可全部完成。
除了缩短调试时间，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，利用该技术可使定位时间平均缩短20%。这意味着生产准备时间和生产节拍（Takt Time）均得到显著压缩，直接推动了生产现场整体效率的提升。三菱电机先端技术综合研究所的汤泽隆部长在发布会上特别指出，该技术尤其适用于半导体等对位置精度要求极高的生产线。
根据规划，作为三菱电机AI技术“Mysert”系列的一员，这项成果计划于2028年实现产品化。未来，该技术将优先应用于电子零部件贴装机等对高速高精度定位有严苛要求的伺服系统。同时，三菱电机还将依托其数字基盘“Serendipity”，推动该技术不**于FA领域，更向各产品部门广泛扩展。
日本制造业正面临劳动力短缺与技能传承断层的严峻挑战，像三菱电机这样利用AI降低对**技师经验的依赖，是应对“少子高龄化”背景下工厂自动化升级的必然选择。对于中国制造业而言，随着国内工厂向“黑灯工厂”和智能化转型加速，类似能够显著降低调试门槛、缩短产线切换时间的AI技术，将成为提升柔性制造能力的关键工具。中国企业可关注此类物理模型与数据驱动相结合的AI路径，在设备选型与产线改造中，优先引入能实现“秒级”或“小时级”快速部署的智能控制系统，以应对日益碎片化的市场需求。