2025年11月,南極熊獲悉,PIX Moving湖州數字制造工廠于10月28號正式投產運營。作為PIX在中國的首個量產基地,湖州工廠是繼貴陽中試工廠、日本茅崎機器人工廠之后,PIX全球布局的第三座智能制造工廠。湖州工廠主要承擔RoboBus與Beastie等核心產品模塊的量產。
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與傳統汽車裝配廠不同,PIX湖州數字制造工廠融合了大量的以AI算法驅動的設計和制造工藝,建立了金屬3D打印(WAAM-電弧增材制造)、復合材料工作站、RTM漸進成型工作站,使制造具備柔性化、實時化與自學習能力。工作站通過智能化的PAM算法平臺與先進的數字制造系統協同,使零部件數量減少70%、模具成本降低90%,在無人駕駛汽車制造領域邁出了從概念驗證到規模化量產的關鍵一步。
數字制造工廠:融合AI算法與3D打印的智能產線
PIX Moving成立于2017年,是全球城市機器人開創者。公司自研的PAM(PIX Algorithm Modeling)AI算法平臺與RTM(Real-Time Manufacturing)實時制造系統構成了完整的數字化制造工具鏈,使“設計—工程—制造—量產”全過程在同一生態中實現閉環。
湖州數字制造工廠正是基于“AI原生制造”理念的實體化落地。工廠內配置了多種自研算法驅動、集成化的3D打印設備,,其中WAAM金屬3D打印工作站與復合材料編織工作站構成了核心生產力單元。依托自研算法,PIX能夠實現復雜結構的快速設計研發、仿真驗證與制造落地。,從而在極短時間內完成無人駕駛車輛的結構優化與研發迭代。
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PIX向南極熊表示,該數字工廠的投產是“面向未來出行的智能制造場”,通過WAAM金屬3D打印與復合材料編織打印協同制造,PIX在車體輕量化、結構一體化和成本控制方面均實現了突破性進展。這一制造體系為智能出行產品的規模化量產提供了堅實基礎,也為未來城市出行的智能化發展奠定了核心制造能力。
WAAM金屬3D打印:大尺寸、低成本的工業制造利器
WAAM(Wire ArcAdditive Manufacturing)是一種以金屬絲為原料、以電弧為熱源的定向能量沉積技術。相比傳統粉末床熔融(LPBF)工藝,WAAM具有成本低、效率高、成形尺寸大的顯著優勢,尤其適合制造大型金屬結構件與復雜骨架結構。
同時,PIX的WAAM系統不僅支持鋼、不銹鋼、鋁合金、鈦合金等多種材料,還可通過AI算法進行結構拓撲優化和打印路徑自動補償。整個制造過程從設計建模到成型加工均實現數字化閉環,大幅縮短了零部件的交付周期。
算法驅動的制造系統:從設計到制造的一體化革新
與傳統CAD/CAM流程不同,PIX的PAM平臺是一個由以AI算法驅動的設計-工程-制造-量產一體化平臺。設計人員可在PAM中利用AI生成模型、執行力學模擬與裝配優化,并通過云端協同功能實現多人協作。系統會自動評估模型的制造可行性,進行打印仿真與誤差分析,再將執行文件直接傳輸至工作站與機器人控制端。
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無人駕駛車輛的快速制造與結構創新
在PIX湖州工廠中,WAAM金屬3D打印技術與復合材料編制打印已經應用于自動駕駛展車、底盤結構、車身骨架與功能模塊的制造。通過PAM算法生成的輕量化結構可在保證強度的前提下最大限度減少材料使用量,同時通過算法調整實現各傳感器、動力與控制系統的快速集成。
例如,在PIX自主研發的微型電動車Beastie項目中,采用WAAM打印的一體化車身骨架不僅實現了輕量化和模塊化,還極大地簡化了裝配工序。過去需要數百個焊接部件才能完成的框架,如今通過單次打印即可獲得整體結構。
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通過這種數字制造方式,PIX的車輛開發周期縮短超過60%,生產模具成本下降90%,真正實現了從“設計即制造”的敏捷開發模式向“算法驅動制造”的新工業范式轉變。
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在南極熊看來,PIX Moving的數字制造體系通過AI建模與3D打印的結合,實現了高柔性化的生產方式,從而避免了傳統供應鏈對模具、工裝和外協加工的依賴。工廠的產線具備彈性配置能力,同一設備可根據算法指令快速切換不同產品的生產任務,實現真正意義上的分布式制造。這種模式不僅有助于提升企業的全球響應能力,也符合可持續發展的工業趨勢。PIX的WAAM工藝金屬利用率極高,幾乎沒有材料浪費;同時,數字化設計與本地化生產的結合減少了運輸環節的碳排放,為低碳制造提供了現實路徑。
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南極熊點評
隨著湖州數字制造工廠的投產,PIX Moving不僅為無人駕駛汽車產業提供了可復制的智能制造模板,更展示了AI+3D打印融合的第三代制造模式的潛力。WAAM金屬3D打印與PAM算法平臺的結合,使復雜產品從設計到落地的周期被極大壓縮,也讓工業制造真正走向智能、自適應與可持續。
未來,PIX計劃繼續完善全球分布式制造網絡,將WAAM金屬3D打印工作站與復合材料編制打印系統推廣至海外工廠,實現“數字設計、全球制造”的新生態。可以預見,隨著PIX制造模式的成熟,3D打印技術將在汽車產業中從試驗性應用走向規模化生產,成為推動全球智能制造變革的重要力量。
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