生産現場におけるバイオ発酵、建築設計、さらには下水処理の分野で、特別な「新入社員」が伝統的な製造業の論理を静かに変え始めている。彼らは汗をかいて働く労働者ではなく、「AIベテラン」と呼ばれる時系列制御の大規模モデルであるManuDriveだ。

最近、上海交通大学の人工知能とマイクロ構造研究室（AIMS Lab）の研究成果の商業化が業界で注目を集めている。李金金教授が設立したテクノロジー企業は、AIを単なる文章生成や画像処理から、油汚れや機械の騒音が漂う工場の現場へと導こうとしている。一般に知られているチャットボットとは異なり、この「AIベテラン」の核心的な能力は「時系列産業プロセス曲線」の生成であり、フィードバック制御によってプロセスを動的に最適化する。

この技術革新は医薬品分野ですでに成果を示している。川寧生物の発酵プロジェクトを例に挙げると、数百トンにも及ぶ複雑な代謝過程を持つ発酵タンクに対して、従来の人間の経験では正確な温度・圧力管理が難しい場合も多かった。研究チームは現場調査を9ヶ月行った結果、AIモデルは発酵の動態を180時間前倒しで予測でき、正確度は99.9%に達した。AIによるリアルタイムでの介入により、発酵タンクの出荷量は平均して3〜5%向上し、生産の変動は半減した。

バイオ製造だけでなく、「AIベテラン」の応用範囲は急速に拡大している。重機分野では、AIアーティストが1枚のCAD図面の作成時間を3秒に短縮した。建築設計においては、AIが助ける鋼塔のパラメータ設計により、生産効率は85%以上向上した。切削工具の管理や繊維のパターン作成、スマートな生産計画など、大規模モデルはさまざまなスキルに精通した「全能エンジニア」として活躍している。

AIの実装における「最後の一マイル」の問題を解決するために、上海で新しい人材育成モデルであるFDE（フロントエンドデプロイエンジニア）が登場した。これらのエンジニアは長期間研究所に閉じこもるのではなく、直接工場の現場に常駐し、実際の業務フローに応じてモデルを調整する。この「上海開発、全国へのインフォーム」のモデルは、企業のデータセキュリティを保障するとともに、AI技術が生命体のように、継続的なフィードバックとイテレーションを通じて、実際の産業現場で進化し続けることを可能にする。