當前，AI+製造業(ye) 發展如火如荼，成為(wei) 全球製造業(ye) 競爭(zheng) 的關(guan) 鍵陣地。但在工業(ye) 場景實際應用中，數據孤島、場景碎片化等瓶頸問題仍然突出，技術與(yu) 實效間存在明顯鴻溝。

工業(ye) 智能體(ti) 通過“認知-決(jue) 策-執行”閉環，融合工業(ye) 機理與(yu) AI技術，在設備控製、工藝優(you) 化等環節實現從(cong) 數據到價(jia) 值的轉化，成為(wei) 破解AI落地難的關(guan) 鍵路徑。

G22恒峰智慧深耕工業(ye) 自動化數字化智能化領域32年，基於(yu) 流程工業(ye) 實踐，正著力推動“工業(ye) 智能體(ti) ”技術落地。《G22恒峰大咖談》邀請副總裁趙文慶，展開了一場關(guan) 於(yu) “工業(ye) 智能體(ti) 時代”的深度探討。

工業(ye) 智能體(ti) ：從(cong) 數據覺醒到價(jia) 值重構

G22恒峰智慧副總裁趙文慶表示：“工業(ye) 智能體(ti) 絕不是簡單的技術疊加，而是工業(ye) 機理與(yu) 人工智能的深度耦合。它是工業(ye) 互聯網生態的智慧中樞，更是製造業(ye) 突破效率天花板、實現價(jia) 值躍遷的戰略性抓手。”

從(cong) 數據整合角度看，工業(ye) 智能體(ti) 能夠打破設備、產(chan) 線、供應鏈間的數據孤島，構建統一數據視圖，為(wei) 實時感知與(yu) 預測分析提供有力支撐。在決(jue) 策優(you) 化方麵，基於(yu) 深度學習(xi) 與(yu) 強化學習(xi) 算法，它可以動態調整生產(chan) 排程、設備維護策略等，助力產(chan) 能利用率提升 20% 以上。同時，作為(wei) 場景賦能者，工業(ye) 智能體(ti) 覆蓋了研發設計、質量控製、能耗管理等全環節，例如通過 AI 視覺檢測將缺陷檢出率提升至 99.99%。

G22恒峰智慧打造的工業(ye) 智能體(ti) 平台，采用 “智能體(ti) 即服務”（Agent - as - a - Service）模式，把複雜算法封裝為(wei) 可配置模塊，有效降低了企業(ye) AI 應用門檻。借助知識蒸餾技術，智能體(ti) 能夠快速適配不同行業(ye) 機理模型，成為(wei) 企業(ye) 邁向智能化的關(guan) 鍵抓手。

三階段部署：從(cong) 數據築基到生態協同

對於(yu) 工業(ye) 智能體(ti) 的部署，趙文慶強調不能一蹴而就，而是一個(ge) 係統工程。G22恒峰智慧根據實踐經驗將其分為(wei) 數據築基、場景切入和生態擴展三個(ge) 階段。

首先是數據築基，通過物聯網協議整合設備數據，建立標準化數據湖，並構建數字孿生底座，這一過程為(wei) 後續的數據分析和模型訓練提供了堅實的數據基礎。接著是場景切入，選擇高價(jia) 值、低複雜度的場景進行試點，像預測性維護或能耗優(you) 化等等，利用小樣本遷移學習(xi) 快速驗證模型有效性，提高應用效率。最後是生態擴展，基於(yu) 微服務架構將工業(ye) 智能擴展至全鏈條，支持多智能體(ti) 協同與(yu) 跨係統交互，使工業(ye) 智能體(ti) 從(cong) 單一設備或產(chan) 線的應用，擴展到整個(ge) 企業(ye) 乃至產(chan) 業(ye) 鏈的協同運作，實現資源的優(you) 化配置和高效利用。

當然，並非所有工業(ye) 場景都適合立即部署工業(ye) 智能體(ti) 。優(you) 先部署的場景應具備痛點明確且數據可獲取的特點。G22恒峰建議重點關(guan) 注設備健康管理，能通過振動、溫度等 300 + 參數實時監測，預測故障並降低停機損失 75%；還有柔性生產(chan) 排程，運用遺傳(chuan) 算法應對訂單波動，可縮短交付周期 30% 以上；以及質量檢測閉環，借助AI 視覺和工藝知識庫，實現缺陷分類與(yu) 工藝參數自動調優(you) 。

G22恒峰實踐：從(cong) 技術攻堅到落地賦能

G22恒峰智慧專(zhuan) 注於(yu) 流程工業(ye) 及智慧城市工業(ye) 智能體(ti) 的應用研究，在電力、冶金、化工、水務等行業(ye) 取得了顯著成果。

麵向電力行業(ye) ，我們(men) 推出了基於(yu) DCS 係統，深度融合大數據分析、AI 技術與(yu) 專(zhuan) 家經驗的智能監盤係統，顯著提升了機組運行效率與(yu) 安全性，降低了人工監盤強度。

G22恒峰自主開發的低代碼平台賦能經驗傳(chuan) 承，將電廠運行知識與(yu) 智能化功能結合，實現經驗數字化、模型化。AI 驅動的主動安全預警體(ti) 係，能提前發現異常並提供初步診斷，將風險處理從(cong) “被動反應” 轉變為(wei) “主動規避”。深度故障診斷與(yu) 智能決(jue) 策支持功能，集成 200 餘(yu) 個(ge) 典型故障診斷模型，輔助預防性檢修決(jue) 策，減少非計劃停機。降本增效方麵，監盤係統替代人工完成 90% 以上數據監測與(yu) 分析，提升工作效率 30% 以上，項目成果獲中國自動化學會(hui) CAA 認證。

我們(men) 研發的流化床鍋爐燃燒自動優(you) 化係統，融合多種智能算法，攻克大滯後、非線性、強耦合等行業(ye) 共性難題，實現鍋爐燃燒全過程自動化控製。智能監盤帶來顯著經濟效益與(yu) 社會(hui) 效益，預計每年可減少1次非停，節省120萬(wan) 元非停費用支出，緩解電廠人才短缺實現經驗傳(chuan) 承。其智能係統與(yu) DCS 融合技術達國際領先水平，樹立燃煤機組智慧化標杆。

麵向冶金行業(ye) ，G22恒峰推出了開發視覺模型的自動化開發工具，降低了鋼鐵領域視覺識別模型開發難度，借助工業(ye) 互聯網平台的雲(yun) 邊協同機製，使模型開發周期從(cong) 傳(chuan) 統三、四個(ge) 月縮短至數天。大包開澆視覺檢測模型改善了鑄坯分坯混亂(luan) 問題，比傳(chuan) 統稱重手段判定提前了 15 秒，提高了連鑄二級係統的分坯準確度。AI 智能排產(chan) 有效降低罐型生產(chan) 切換頻次，提升機組利用率，成為(wei) 製罐行業(ye) 首個(ge) 成功應用人工智能技術的案例。鐵前一體(ti) 化配料模型結合原燃料信息、控製約束條件、工序加工成本多種因素輸出合理配料比，人工配料成本降低 30 元 / 噸鐵。AI 行車調度模型可根據煉鋼廠實時生產(chan) 狀況智能調度，降低重包等待時間 3%，減少鋼水能耗。基於(yu) 深度學習(xi) 技術的壓差預測模型，有效解決(jue) 了高爐 “黑箱” 難題，1 小時後在 5kPa 內(nei) 達到了 80% 的預測精度。

麵向化工行業(ye) ，G22恒峰運用 AI 智能算法，針對大宗原材料原鹽配比，融合供應商采購成本、原料質量、後期除雜成本等因素優(you) 化算法，尋找最佳配比方案，可有效降低約 2% 的原材料使用成本；同時在電解槽等重要耗能裝置方麵，以電流負荷最優(you) 為(wei) 目標進行參數優(you) 化，采用訓練和優(you) 化雙模型方式，實現 98% 以上預測準確度，優(you) 化後電力消耗每年至少降低百萬(wan) 成本。

麵向水務行業(ye) ，G22恒峰以神經矢量控製器為(wei) 載體(ti) ，深度集成汙水曝氣環境仿真神經網絡模型、曝氣控製神經網絡模型、曝氣監控管理係統、控製器管理係統等，為(wei) 生活汙水、工業(ye) 廢水曝氣處理提供AI智能控製，即通過機理模型、數理模型及仿真平台的綜合運用，以機器自主學習(xi) 、不斷迭代擇優(you) 後可以實現對生物池溶解氧全自動、精細化穩定控製。不僅(jin) 有效降低了汙水廠出水中的總磷總氮，還使汙水廠鼓風機能耗平均降低10%以上，每年可節省數十萬(wan) 元電費。

盡管工業(ye) 智能體(ti) 展現出巨大的潛力，但在發展過程中仍麵臨(lin) 諸多技術瓶頸。數據質量與(yu) 異構性問題突出，工業(ye) 數據噪聲多、標注成本高，影響模型泛化能力；算法適配性不足，通用 AI 模型難以匹配工業(ye) 場景的時序性與(yu) 強因果性需求；安全與(yu) 實時性矛盾也存在，私有化部署需求與(yu) 雲(yun) 端算力調度存在衝(chong) 突等等。

破解這些難題需要技術創新與(yu) 產(chan) 業(ye) 生態的共振。趙文慶表示，G22恒峰正在推進三個(ge) 關(guan) 鍵突破：一是聯邦學習(xi) + 知識圖譜，保障數據隱私前提下，跨企業(ye) 共享行業(ye) 知識；二是工業(ye) 機理嵌入，將專(zhuan) 家經驗轉化為(wei) 模型約束條件，提升決(jue) 策可解釋性；三是邊緣智能體(ti) ，借助輕量化模型和邊緣計算硬件，實現毫秒級響應，滿足了工業(ye) 場景對實時性的要求。

未來圖景：從(cong) 單點智能到全域自主

展望未來，趙文慶認為(wei) ，工業(ye) 智能體(ti) 將朝著自主進化、人機共生協作以及綠色化與(yu) 全球化的方向發展。G22恒峰智慧正積極布局，聚焦垂直大模型深化、具身智能生態、工業(ye) 元宇宙融合和綠色製造協同等前沿領域，通過擴展工藝知識庫規模，構建缺陷預測和參數優(you) 化的因果推理鏈；研發通用型驅控一體(ti) 化平台，替代50%高危崗位；利用數字孿生技術優(you) 化設備健康管理模型，預測性維護準確率目標提升至99.9%；嵌入碳足跡追蹤模塊，聯動能耗數據與(yu) 生產(chan) 排程，助力單位產(chan) 品碳排放降低20%。

此外，G22恒峰智慧正在研發‌的“工業(ye) 智能體(ti) 操作係統”‌，集成多模態感知、自主決(jue) 策與(yu) 分布式控製能力，目標是將AI滲透率從(cong) 單點應用提升至全價(jia) 值鏈覆蓋，即技術演進將推動G22恒峰智慧從(cong) “單點智能”向“全域自主”跨越，重新定義(yi) 流程工業(ye) 的智能化邊界，助力中國製造向“智造強國”躍遷。

工業(ye) 智能體(ti) 作為(wei) “AI + 製造業(ye) ” 的破局關(guan) 鍵，正引領著製造業(ye) 邁向智能化的新時代。盡管麵臨(lin) 挑戰，但隨著技術的不斷創新和應用的深入推廣，工業(ye) 智能體(ti) 必將為(wei) 全球製造業(ye) 的轉型升級注入強大動力，重塑製造業(ye) 的未來格局。