工業(yè)場景的技術(shù)革命從來沒有停下過腳步，從早期以PLC為核心的“機(jī)械自動化”階段，到物聯(lián)網(wǎng)與云計算驅(qū)動的“數(shù)據(jù)互聯(lián)化”轉(zhuǎn)型，工業(yè)系統(tǒng)已實現(xiàn)從孤島式運算到云端協(xié)同的跨越。但集中式云端架構(gòu)的固有瓶頸——數(shù)據(jù)傳輸延遲、帶寬瓶頸及隱私風(fēng)險，成為智能化升級的掣肘。

在此臨界點，邊緣計算開始改變工業(yè)計算范式。通過將算力分布式部署至終端設(shè)備或邊緣節(jié)點，這一架構(gòu)革新實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的原生處理：時延從秒級壓縮至毫秒級，云端依賴度大幅降低，為實時性要求極高的工業(yè)場景解鎖了全新可能。

與此同時，生成式AI的爆發(fā)式演進(jìn)正在重塑工業(yè)智能的進(jìn)化路徑。以DeepSeek等優(yōu)質(zhì)大模型為代表的推理模型平臺，其多模態(tài)理解與決策能力正與邊緣計算形成技術(shù)共振，為AI Agent的崛起提供了技術(shù)底座。工業(yè)AI智能體的出現(xiàn)，正在打破傳統(tǒng)工業(yè)系統(tǒng)的規(guī)則預(yù)設(shè)局限，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)與環(huán)境交互，實現(xiàn)從“被動響應(yīng)”到“主動決策”的范式躍遷。

正是在這一背景下，物聯(lián)網(wǎng)智庫有幸與研華科技董事長劉克振、研華科技工業(yè)云研發(fā)總監(jiān)康寧，展開了一場關(guān)于“工業(yè)智能體時代”的深度對談。

本文將節(jié)選訪談部分核心內(nèi)容，探討工業(yè)智能化的演進(jìn)趨勢，并解析產(chǎn)業(yè)格局重構(gòu)背景下，研華科技在這波AI浪潮中扮演著什么樣的角色？

工業(yè)智能覺醒：

AI智能體重塑工業(yè)4.0進(jìn)化路徑

圍繞PLC、工業(yè)儀表等現(xiàn)場控制硬件展開的自動化演進(jìn)，解決了重復(fù)性勞動和流程標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)生產(chǎn)問題，通過預(yù)設(shè)規(guī)則等手段實現(xiàn)生產(chǎn)效率的提升。隨著生產(chǎn)模式發(fā)展，難以適應(yīng)復(fù)雜多變生產(chǎn)環(huán)境的機(jī)械自動化暴露了其被動響應(yīng)的短板。而后隨著物聯(lián)網(wǎng)和云計算技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)互聯(lián)時代開啟。這一階段的變革顯著提升了工業(yè)系統(tǒng)的透明度和協(xié)同能力，但也暴露了集中式架構(gòu)的局限性，實時性要求極高的場景需求難以滿足。

為突破集中式架構(gòu)的瓶頸，邊緣計算通過將算力下沉至設(shè)備端或近場節(jié)點，邊緣計算實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的就近處理，大幅降低了響應(yīng)延遲，同時減少了對云端的依賴。這一技術(shù)革新為工業(yè)場景中的實時性需求提供了技術(shù)支撐，也為更復(fù)雜的智能化功能奠定了基礎(chǔ)。

而現(xiàn)在，雖然AI普及的時間不長，但AI的浪潮已經(jīng)席卷了千行百業(yè)，AI的普及正在帶動產(chǎn)業(yè)全面走向智能化。研華科技董事長劉克振敏銳地捕捉到AI浪潮下工業(yè)智能迎來了新的機(jī)會，“AI智能體加上工業(yè)模型將會形成全面工業(yè)智能體，工業(yè)自動化行業(yè)經(jīng)歷幾十年的階段性演變，現(xiàn)在已經(jīng)達(dá)到很明顯的智能化轉(zhuǎn)折點。”

在行業(yè)智能化轉(zhuǎn)折點背景下，研華科技推出了“Edge Computing & WISE-Edge in Action”的品牌宣言，以Edge Computing硬件與WISE-Edge軟件深度整合的策略應(yīng)對工業(yè)智能體時代的產(chǎn)業(yè)變革。

隨著智能體底層技術(shù)與AI模型技術(shù)的持續(xù)迭代升級，工業(yè)智能體可預(yù)期地將成為工業(yè)AI的重要形態(tài)。“工業(yè)智能體與傳統(tǒng)自動化以及專家系統(tǒng)有著明顯差異，”研華科技董事長劉克振認(rèn)為，“最大的差異在于自動化場景不再是一個封閉系統(tǒng)，智能體能夠及時連接云端大語言模型與端側(cè)的行業(yè)垂類模型，形成云邊端的協(xié)同AI應(yīng)用分工。”這種開放的串聯(lián)會使整個產(chǎn)業(yè)的效益和進(jìn)化程度爆炸性發(fā)展，工業(yè)智能會在智能體的助力下高度進(jìn)化。

在交流中我們了解到，除了齊全的邊緣計算硬件產(chǎn)品，研華科技為推動工業(yè)智能發(fā)展在軟件平臺方向也積累了多年，提供完整的各種智能系統(tǒng)軟件解決方案，通過軟硬件整合應(yīng)對行業(yè)智能化轉(zhuǎn)折。研華科技董事長劉克振也多次強(qiáng)調(diào)，“軟硬件融合，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)的全面智能化，是研華堅定的愿景”。

AI智能體是工業(yè)AI最佳載體，

“智能協(xié)同”主導(dǎo)的工業(yè)新未來

工業(yè)智能體時代，模型技術(shù)能結(jié)合全面行業(yè)知識進(jìn)行決策，為具備感知與執(zhí)行能力的智能體提供了關(guān)鍵信息，二者的融合讓工業(yè)智能實體在感知、決策、執(zhí)行環(huán)節(jié)上完成了閉環(huán)，不再局限于過去的“被動執(zhí)行”，轉(zhuǎn)而可以依據(jù)場內(nèi)具體的一切生產(chǎn)資料進(jìn)行“主動進(jìn)化”。這一能力的實現(xiàn)，讓AI智能體成為工業(yè)AI最佳的載體。

研華科技工業(yè)云研發(fā)總監(jiān)康寧在交流中也表達(dá)了類似觀點，“AI Agent是IoT與LLM融合的最佳方式，成為物聯(lián)網(wǎng)與大模型融合智能中樞。”在工業(yè)場景中，工業(yè)智能體亦將成為串聯(lián)起場內(nèi)一切的智能中樞。

智能體的大模型能力正在重構(gòu)工業(yè)IoT應(yīng)用，一是數(shù)據(jù)可視開始向決策智能進(jìn)階，不再滿足于只匯總數(shù)據(jù)，而是能夠根據(jù)場景內(nèi)數(shù)據(jù)提供決策建議，甚至幫助執(zhí)行端到端的閉環(huán)；二是引領(lǐng)工業(yè)單節(jié)點響應(yīng)向全局協(xié)同發(fā)展，整個工業(yè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)響應(yīng)時間大幅縮短；三是以往被動維護(hù)開始向主動閉環(huán)升級，智能體不僅能發(fā)現(xiàn)或者預(yù)測場景內(nèi)的設(shè)備故障，還能實現(xiàn)維護(hù)設(shè)備的全流程自動化。

同樣，工業(yè)IoT應(yīng)用也在賦能智能體能力的升級。在數(shù)據(jù)采集上，場內(nèi)多維度的互聯(lián)數(shù)據(jù)給模型提供了高質(zhì)量數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練增強(qiáng)模型能力，并最終幫助企業(yè)搭建專屬的智庫。工業(yè)互聯(lián)平臺同樣扮演著給大模型提供工具鏈的角色，支撐其無縫銜接AI與物理世界實體設(shè)備。還有不可忽視的一點是，工業(yè)智聯(lián)應(yīng)用本身的分布式算力和邊緣智能能力可以在一定程度上分?jǐn)偰Ｐ蛯λ懔Φ囊蟆?/p>

工業(yè)IoT與大模型二者雙向賦能，互為驅(qū)動，不斷融合最終成為引領(lǐng)工業(yè)新未來的工業(yè)智能體。康寧補充道，工業(yè)智能體將在自動化場景中扮演三個重要角色，“一是智能感官系統(tǒng)，工業(yè)智能體會成為多模態(tài)感知中樞；二是智能指揮官和決策執(zhí)行引擎，實時場內(nèi)解析數(shù)據(jù)并自動給出決策；三是系統(tǒng)協(xié)同大腦，融合各個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)系統(tǒng)間的協(xié)同和聯(lián)動，真正推動端到端的閉環(huán)管理。”

在場景內(nèi)布置完整的AI生態(tài)，收集場內(nèi)數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí)最終形成細(xì)分場景內(nèi)的工業(yè)智能體，是工業(yè)場景即將面臨的系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型方向。基于細(xì)分場景的工業(yè)智能體一定是未來的方向，工業(yè)新未來將由智能體“智能協(xié)同”主導(dǎo)。

寫在最后

工業(yè)智能體的搭建，需要前沿軟硬件技術(shù)的集成，研華科技正在持續(xù)推動Edge Computing & WISE-Edge戰(zhàn)略，通過鏈接邊緣端的軟硬整合，打造智慧互聯(lián)生態(tài)，加速工業(yè)智能體的應(yīng)用與落地。隨著工業(yè)邊緣多層級算力逐步完善以及模型能力從量變開始向質(zhì)變演進(jìn)，由智能體主導(dǎo)的工業(yè)時代正在來臨。

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