本期導讀

工業AI智能體的出現，正在打破傳統工業系統的規則預設局限，開辟了從“流程驅動”轉向“智能驅動”的全新發展模式。正是在這一背景下，物聯網智庫與研華科技董事長劉克振、研華科技工業云研發總監康寧的展開了一場關于“工業智能體時代”的深度對談。

在上一期的交流中我們了解到，AI智能體正在以出乎意料的速度快速崛起，落到工業領域，智能體通過更全面的數據、更精細的模型、更強大邊緣計算重構工業智能的底層邏輯，用自主認知驅動場景的智能化能力提升。

可以說，工業AI智能體的引入，是一次系統架構與智能邏輯的躍遷。我們現在正處在這樣一個歷史轉折點上，智能體與邊緣計算的結合構筑起工業場景里的智能中樞，完成數據從感知、匯總到自主決策，甚至執行端到端的閉環，推動工業系統從封閉的局部優化邁向開放且定制的全場景智能。

本文將繼續梳理后續訪談部分核心內容，探討工業智能體對軟硬件平臺的需求，以及如何構建起工業智能體生態體系促進產業鏈加速發展。

從邊緣計算到WISE-Edge

軟硬整合賦能智能體應用

此前文章中提到過，在工業智能體時代，模型技術能結合全面行業知識進行決策，具備感知與執行能力的智能體基于自主認知進行決策與任務執行，工業智能實體在感知、決策、執行環節上做到了自主閉環。

工業智能體涉及的核心技術圍繞著邊緣計算、實時響應、基于數據的自主決策等方向展開，其中邊緣計算硬件帶來的本地實時數據處理、基于行業應用的細化AI模型、適配具體場景應用的AI軟件整合平臺與應用套件是構建智能體的幾個核心模塊。

邊緣計算硬件自然是最基礎的算力底座，沒有算力智能化功能就沒有實現前提。邊緣計算硬件是研華科技深耕已久的賽道，目前圍繞工業智能體的算力需求正在開發如Edge AI加速模塊、Edge AI服務器等產品，并與主流芯片廠商共同開發高效能邊緣AI計算平臺。

除了在硬件賽道上持續耕耘，研華科技董事長劉克振表示軟硬件融合是研華堅定的愿景，“早在AI還沒有出現時，研華科技就已經開始針對行業應用開發相關套件”，而現在研華正在大力推進WISE-Edge鏈接邊緣端的軟硬整合策略。在整個WISE-Edge的布局上，研華科技將其劃分為Containers、APIs、Applications三個層級，通過這種模組化的軟件套件方案降低智能體軟件部署的難度。他認為“硬件與應用軟件的打造具有產業變革的重大意義，這些圍繞工業智能體核心技術體系的軟硬整合產品搭建了一個讓AI快速進入到工業應用的橋梁”。

在Containers層級，App Dev Libraries、Microservices、OS & Driver Base被整合進一個Container中。針對不同芯片的系統功能，研華科技將推出數十種不同的Container。“這種全面的整合，我們認為會使硬件與應用軟件連接中繁瑣適配消除，這樣AI才能在工業領域迅速普及”，研華科技董事長劉克振表示。

Containers到Applications通過研華自主開發海量API鏈接，具體到應用部分包含了各種研華開發的WISE-IoT Applications，在構筑工業AI能力時基于場景需求選擇合適的應用套件即可，大幅減少了下游廠商重新開發的時間。

從邊緣計算硬件到WISE-Edge軟件平臺，研華科技正在將工業智能體所需要的軟硬件以及其中需要的接口應用套件全部整合為一體，加速AI在工業場景的落地。

WISE-Edge工業AI落地實踐

在工業AI具體應用中，工業數據碎片化和利用率低、工業場景對決策確定性和可解釋性的嚴苛要求、AI智能體協同等難題是落地環節亟須解決的。

研華科技工業云研發總監康寧表示在WISE-Edge云邊協同的三層架構設計中，充分參考了研華科技自身AI落地實踐遇到的障礙，基于軟硬整合的多層級設計能夠解決諸多落地阻礙。

針對數據碎片化和利用率低的問題，研華科技在端側布局了多種產品應用于處理多模態數據采集和通訊連接問題，進而通過邊緣計算硬件對數據進行預處理和過濾融合，為AI智能體提供質量更高的數據的同時減輕數據傳輸對帶寬的壓力。

想要進一步提高數據利用率，必須深度挖掘數據進行數據處理融合分析。研華科技通過數據集成與分析平臺對工廠各個系統的數據進行整合，并提供語義引擎，讓大模型對數據進行深刻理解、分析和挖掘。

“對于如何提高決策安全性與可解釋性，我們在邊緣側規劃了AI算法專家庫，包含專業的工業應用系統，如視頻分析、工業質檢等。這些應用系統基于專業的小模型保證決策鏈路路徑的追溯能力，確保決策可信可控。”康寧補充道。

跨系統全場景協同涉及調用各個系統的API。這些工具在WISE-Edge的API層已經完成了集成，如設備數據查詢和分析、設備控制、通知預警服務以及派工等，工業智能體在WISE-Edge平臺上能夠很方便地調用這些工具。

將AI硬件與軟件深度綁定協同解決工業AI落地中的諸多技術瓶頸，WISE-Edge在工業AI落地中給出了實踐檢驗過的方法論和場景模板。基于這些方法論與軟硬件模板，工業智能體的落地無疑會順利很多。

縱向協同橫向傳播

合力構建工業智能體繁榮生態

雖然目前AI的普及尚處于初期，研華科技董事長劉克振對AI預判“從初期發展到中期甚至是商用成熟期的時間不會很長。”工業智能體作為人工智能與邊緣計算深度融合的產物，為了產業生態良性發展快速向商用落地，需要產業鏈上下游的協同創新與深度耦合。

研華科技除了持續在AI軟硬件上做深度整合，也在積極連接產業鏈上的AI芯片廠商、多模態傳感器供應商、AI軟件技術企業、行業系統集成商，以及專注邊緣智能的渠道經銷商，形成打通產業鏈上下游的縱向協同生態，這種協同生態不僅會加速智能體技術迭代速度，更催生出大量模塊化可復用的智能體庫，讓智能體的普及加速。

研華科技董事長劉克振還特別提到了將會建立非營利的推動工業AI傳播的橫向分享生態，AI的信息傳播與分享價值是AI得以快速普及的核心特征，通過非營利的生態組織來推動工業AI知識的分享和傳播對整個產業而言，具有里程碑式的意義。

在縱向與橫向生態的交叉推動下，立體化的工業智能體生態系統不僅加速技術迭代，更促進產業鏈各環節深度融合，推動工業制造向智能化、高效化邁進，實現自主決策自我進化的智能體未來。

寫在最后

隨著邊緣智能軟硬件與大模型技術持續演進、深度融合，工業智能體應用正在快速成熟，最終在幫助工業場景形成“感知-決策-控制-優化”全域閉環。正如標題所示，Edge Computing 與 AI Agents正在重塑產業未來，工業場景也將在智能體時代迎來智能化躍遷。

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