科遠智慧：工業智能體：AI+制造業破局之鑰

　　當前，AI+制造業發展如火如荼，成為全球制造業競爭的關鍵陣地。但在工業場景實際應用中，數據孤島、場景碎片化等瓶頸問題仍然突出，技術與實效間存在明顯鴻溝。

　　工業智能體通過“認知-決策-執行”閉環，融合工業機理與AI技術，在設備控制、工藝優化等環節實現從數據到價值的轉化，成為破解AI落地難的關鍵路徑。

　　科遠智慧深耕工業自動化數字化智能化領域32年，基于流程工業實踐，正著力推動“工業智能體”技術落地�！犊七h大咖談》邀請副總裁趙文慶，展開了一場關于“工業智能體時代”的深度探討。

　　一、工業智能體——從數據覺醒到價值重構

　　科遠智慧副總裁趙文慶表示：“工業智能體絕不是簡單的技術疊加，而是工業機理與人工智能的深度耦合。它是工業互聯網生態的智慧中樞，更是制造業突破效率天花板、實現價值躍遷的戰略性抓手。”

　　從數據整合角度看，工業智能體能夠打破設備、產線、供應鏈間的數據孤島，構建統一數據視圖，為實時感知與預測分析提供有力支撐。在決策優化方面，基于深度學習與強化學習算法，它可以動態調整生產排程、設備維護策略等，助力產能利用率提升 20% 以上。同時，作為場景賦能者，工業智能體覆蓋了研發設計、質量控制、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%。

　　科遠智慧打造的工業智能體平臺，采用 “智能體即服務”（Agent - as - a - Service）模式，把復雜算法封裝為可配置模塊，有效降低了企業 AI 應用門檻。借助知識蒸餾技術，智能體能夠快速適配不同行業機理模型，成為企業邁向智能化的關鍵抓手。

　　二、三階段部署——從數據筑基到生態協同

　　對于工業智能體的部署，趙文慶強調不能一蹴而就，而是一個系統工程�？七h智慧根據實踐經驗將其分為數據筑基、場景切入和生態擴展三個階段。

　　首先是數據筑基，通過物聯網協議整合設備數據，建立標準化數據湖，并構建數字孿生底座，這一過程為后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，選擇高價值、低復雜度的場景進行試點，像預測性維護或能耗優化等等，利用小樣本遷移學習快速驗證模型有效性，提高應用效率。最后是生態擴展，基于微服務架構將工業智能擴展至全鏈條，支持多智能體協同與跨系統交互，使工業智能體從單一設備或產線的應用，擴展到整個企業乃至產業鏈的協同運作，實現資源的優化配置和高效利用。

　　當然，并非所有工業場景都適合立即部署工業智能體。優先部署的場景應具備痛點明確且數據可獲取的特點�？七h建議重點關注設備健康管理，能通過振動、溫度等 300 + 參數實時監測，預測故障并降低停機損失 75%；還有柔性生產排程，運用遺傳算法應對訂單波動，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，實現缺陷分類與工藝參數自動調優。

　　三、科遠實踐——從技術攻堅到落地賦能

　　科遠智慧專注于流程工業及智慧城市工業智能體的應用研究，在電力、冶金、化工、水務等行業取得了顯著成果。

　　面向電力行業，我們推出了基于 DCS 系統，深度融合大數據分析、AI 技術與專家經驗的智能監盤系統，顯著提升了機組運行效率與安全性，降低了人工監盤強度。

　　科遠自主開發的低代碼平臺賦能經驗傳承，將電廠運行知識與智能化功能結合，實現經驗數字化、模型化。AI 驅動的主動安全預警體系，能提前發現異常并提供初步診斷，將風險處理從 “被動反應” 轉變為 “主動規避”。深度故障診斷與智能決策支持功能，集成 200 余個典型故障診斷模型，輔助預防性檢修決策，減少非計劃停機。降本增效方面，監盤系統替代人工完成 90% 以上數據監測與分析，提升工作效率 30% 以上，項目成果獲中國自動化學會 CAA 認證。

　　我們研發的流化床鍋爐燃燒自動優化系統，融合多種智能算法，攻克大滯后、非線性、強耦合等行業共性難題，實現鍋爐燃燒全過程自動化控制。智能監盤帶來顯著經濟效益與社會效益，預計每年可減少1次非停，節省120萬元非停費用支出，緩解電廠人才短缺實現經驗傳承。其智能系統與 DCS 融合技術達國際領先水平，樹立燃煤機組智慧化標桿。

　　面向冶金行業，科遠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，借助工業互聯網平臺的云邊協同機制，使模型開發周期從傳統三、四個月縮短至數天。大包開澆視覺檢測模型改善了鑄坯分坯混亂問題，比傳統稱重手段判定提前了 15 秒，提高了連鑄二級系統的分坯準確度。AI 智能排產有效降低罐型生產切換頻次，提升機組利用率，成為制罐行業首個成功應用人工智能技術的案例。鐵前一體化配料模型結合原燃料信息、控制約束條件、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狀況智能調度，降低重包等待時間 3%，減少鋼水能耗�；�于深度學習技術的壓差預測模型，有效解決了高爐 “黑箱” 難題，1 小時后在 5kPa 內達到了 80% 的預測精度。

　　面向化工行業，科遠運用 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、后期除雜成本等因素優化算法，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面，以電流負荷最優為目標進行參數優化，采用訓練和優化雙模型方式，實現 98% 以上預測準確度，優化后電力消耗每年至少降低百萬成本。

　　面向水務行業，科遠以神經矢量控制器為載體，深度集成污水曝氣環境仿真神經網絡模型、曝氣控制神經網絡模型、曝氣監控管理系統、控制器管理系統等，為生活污水、工業廢水曝氣處理提供AI智能控制，即通過機理模型、數理模型及仿真平臺的綜合運用，以機器自主學習、不斷迭代擇優后可以實現對生物池溶解氧全自動、精細化穩定控制。不僅有效降低了污水廠出水中的總磷總氮，還使污水廠鼓風機能耗平均降低10%以上，每年可節省數十萬元電費。

　　盡管工業智能體展現出巨大的潛力，但在發展過程中仍面臨諸多技術瓶頸。數據質量與異構性問題突出，工業數據噪聲多、標注成本高，影響模型泛化能力；算法適配性不足，通用 AI 模型難以匹配工業場景的時序性與強因果性需求；安全與實時性矛盾也存在，私有化部署需求與云端算力調度存在沖突等等。

　　破解這些難題需要技術創新與產業生態的共振。趙文慶表示，科遠正在推進三個關鍵突破：一是聯邦學習 + 知識圖譜，保障數據隱私前提下，跨企業共享行業知識；二是工業機理嵌入，將專家經驗轉化為模型約束條件，提升決策可解釋性；

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