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——中德智能制造論壇上，多智能體系統(tǒng)成制造業(yè)轉(zhuǎn)型新標(biāo)桿

10月23日，在重慶舉行的中德智能制造科技創(chuàng)新合作論壇暨聯(lián)盟年度大會(huì)上，一場關(guān)于“工業(yè)大模型與工業(yè)智能”的研討引發(fā)了行業(yè)關(guān)注。

云從科技副總裁張立以“復(fù)雜場景下的多智能體協(xié)同”為主題發(fā)表演講，其中青山工業(yè)落地應(yīng)用的十大AI智能體案例，成為現(xiàn)場的焦點(diǎn)。

在當(dāng)前智能制造浪潮中，一個(gè)核心矛盾日益凸顯：許多看似“萬能”的通用大模型，一旦進(jìn)入工廠車間，常常出現(xiàn)“水土不服”。工業(yè)場景要求的絕對(duì)精準(zhǔn)、深度專業(yè)和實(shí)時(shí)響應(yīng)，恰恰擊中了通用大模型的軟肋。

多智能體系統(tǒng)破局工業(yè)大模型困境

制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型，正面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

工業(yè)環(huán)境要求AI系統(tǒng)具備絕對(duì)準(zhǔn)確的執(zhí)行能力，而通用大模型卻可能產(chǎn)生“幻覺”，給出不負(fù)責(zé)任的答案。

它缺乏老師傅數(shù)十年積累的深度行業(yè)知識(shí)，更像一個(gè)“通才”而非“專家”。

更為關(guān)鍵的是，在高速度運(yùn)轉(zhuǎn)的產(chǎn)線上，大模型的反應(yīng)速度往往跟不上設(shè)備節(jié)奏，這直接影響了生產(chǎn)效率。

云從科技聯(lián)合創(chuàng)始人姚志強(qiáng)早在2023年就曾指出，在工業(yè)領(lǐng)域里，人工智能需要諸多長尾算法，無論是檢測(cè)缺陷還是其他識(shí)別任務(wù)，都需要單獨(dú)訓(xùn)練模型、單獨(dú)收集數(shù)據(jù)，用非標(biāo)的方法解決?！昂芏喙I(yè)場景沒辦法用AI解決問題，因?yàn)闉榱私鉀Q1%性能，就可能付出了100%的成本?！?/span>

面對(duì)這一行業(yè)難題，云從科技探索出了一條務(wù)實(shí)路徑——通過構(gòu)建多智能體系統(tǒng)，打造能夠協(xié)同作戰(zhàn)的“數(shù)字專家團(tuán)”。

在云從科技與青山工業(yè)的實(shí)踐中，智能體展現(xiàn)出兩大核心優(yōu)勢(shì)：“學(xué)得快” 與 “經(jīng)驗(yàn)足”。

雙方通過打造十大智能體，讓其各司其職，又協(xié)同工作，形成了覆蓋企業(yè)關(guān)鍵業(yè)務(wù)的數(shù)字專家團(tuán)隊(duì)：

知識(shí)管理專家：超級(jí)知識(shí)助手、指標(biāo)問答兩大智能體已成為企業(yè)的智能百科，隨時(shí)響應(yīng)各類業(yè)務(wù)查詢與數(shù)據(jù)問詢。其中文檔查詢響應(yīng)時(shí)間從平均15分鐘大幅縮短至3秒以內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了從“新手”到“熟手”的極速蛻變。

生產(chǎn)質(zhì)量專家：FTT返修分析官能夠精準(zhǔn)分析返修數(shù)據(jù)，定位質(zhì)量根因；設(shè)備維修顧問則輔助進(jìn)行故障診斷與維修決策，提升運(yùn)維效率。這些智能體已經(jīng)分析了超過4000條檢修記錄，可基于問題描述自動(dòng)診斷故障、并基于歷史數(shù)據(jù)提供解決方案。

安全監(jiān)控專家：服務(wù)器安全衛(wèi)士持續(xù)監(jiān)控并生成綜合威脅分析報(bào)告，保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行。

培訓(xùn)與辦公專家：培訓(xùn)助手能將PPT材料快速轉(zhuǎn)化為視頻課件，革新員工培訓(xùn)模式；證明蓋章助理則處理通用文書寫作與用印流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化辦公。

“這十大智能體不是孤立的‘工具’，而是協(xié)同作戰(zhàn)的‘?dāng)?shù)字專家’?！痹茝目萍几笨偛脧埩⒔榻B，各智能體通過云從分層社會(huì)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)聯(lián)動(dòng)，決策層（如指標(biāo)問答智能體）下達(dá)目標(biāo)，協(xié)調(diào)層（如超級(jí)知識(shí)助手）打通數(shù)據(jù)鏈路，執(zhí)行層（如設(shè)備維修、安全監(jiān)控智能體）落地操作，形成“感知－決策－執(zhí)行－反饋”的完整閉環(huán)，使青山工業(yè)相關(guān)生產(chǎn)環(huán)節(jié)整體效率提升。

這個(gè)“數(shù)字專家團(tuán)”的出現(xiàn)，意味著排產(chǎn)、經(jīng)營、運(yùn)維等領(lǐng)域的專家不再各自為戰(zhàn)，而是能夠圍繞共同的生產(chǎn)目標(biāo)進(jìn)行信息共享與協(xié)同決策，實(shí)現(xiàn)了從單點(diǎn)自動(dòng)化到全局智能的根本性跨越。

AI基礎(chǔ)設(shè)施支撐中國制造從“跟跑”到“領(lǐng)跑”

如此專業(yè)的“數(shù)字員工”從何而來？尤其是在需要與物理世界交互的工業(yè)領(lǐng)域？答案在于堅(jiān)實(shí)的AI基礎(chǔ)設(shè)施。

解決方案是建設(shè)AI基礎(chǔ)設(shè)施體系，為工業(yè)智能體的培育和成長提供安全、可控的“實(shí)訓(xùn)基地”。

這套體系包含三個(gè)核心組成部分：

首先是可控訓(xùn)練場。它如同“中央廚房”和“筆試考場”，為智能體提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)、算法訓(xùn)練與能力測(cè)評(píng)。

其次是具身智能訓(xùn)練場。這就是智能體的“實(shí)操實(shí)訓(xùn)基地”和“路考考場”，讓智能體在真實(shí)物理規(guī)則下，面對(duì)真實(shí)設(shè)備進(jìn)行上萬次操作訓(xùn)練，積累應(yīng)對(duì)復(fù)雜情況的“肌肉記憶”。

所有試錯(cuò)都在這個(gè)安全、可控的環(huán)境中完成，成熟后再派到真正的產(chǎn)線上工作，極大降低了實(shí)體產(chǎn)業(yè)智能化改造的風(fēng)險(xiǎn)和成本。

第三是中試基地。它提供全流程工具鏈與服務(wù)，加速AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到生產(chǎn)線的轉(zhuǎn)化。

云從科技與青山工業(yè)的“十大AI智能體”實(shí)踐，不僅印證了多智能體是工業(yè)智能演進(jìn)的重要趨勢(shì)，更展示了中國企業(yè)在將前沿技術(shù)與復(fù)雜工業(yè)場景深度融合方面的落地能力。

隨著國務(wù)院《關(guān)于深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見》的推進(jìn)，普及AI智能體已成為國家戰(zhàn)略。云從科技與青山工業(yè)的合作范式，為制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了極具參考價(jià)值的中國樣本。