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——中德智能制造論壇上，多智能體系統成制造業轉型新標桿

10月23日，在重慶舉行的中德智能制造科技創新合作論壇暨聯盟年度大會上，一場關于“工業大模型與工業智能”的研討引發了行業關注。

云從科技副總裁張立以“復雜場景下的多智能體協同”為主題發表演講，其中青山工業落地應用的十大AI智能體案例，成為現場的焦點。

在當前智能制造浪潮中，一個核心矛盾日益凸顯：許多看似“萬能”的通用大模型，一旦進入工廠車間，常常出現“水土不服”。工業場景要求的絕對精準、深度專業和實時響應，恰恰擊中了通用大模型的軟肋。

多智能體系統破局工業大模型困境

制造業的智能化轉型，正面臨嚴峻挑戰。

工業環境要求AI系統具備絕對準確的執行能力，而通用大模型卻可能產生“幻覺”，給出不負責任的答案。

它缺乏老師傅數十年積累的深度行業知識，更像一個“通才”而非“專家”。

更為關鍵的是，在高速度運轉的產線上，大模型的反應速度往往跟不上設備節奏，這直接影響了生產效率。

云從科技聯合創始人姚志強早在2023年就曾指出，在工業領域里，人工智能需要諸多長尾算法，無論是檢測缺陷還是其他識別任務，都需要單獨訓練模型、單獨收集數據，用非標的方法解決。“很多工業場景沒辦法用AI解決問題，因為為了解決1%性能，就可能付出了100%的成本。”

面對這一行業難題，云從科技探索出了一條務實路徑——通過構建多智能體系統，打造能夠協同作戰的“數字專家團”。

在云從科技與青山工業的實踐中，智能體展現出兩大核心優勢：“學得快” 與 “經驗足”。

雙方通過打造十大智能體，讓其各司其職，又協同工作，形成了覆蓋企業關鍵業務的數字專家團隊：

知識管理專家：超級知識助手、指標問答兩大智能體已成為企業的智能百科，隨時響應各類業務查詢與數據問詢。其中文檔查詢響應時間從平均15分鐘大幅縮短至3秒以內，實現了從“新手”到“熟手”的極速蛻變。

生產質量專家：FTT返修分析官能夠精準分析返修數據，定位質量根因；設備維修顧問則輔助進行故障診斷與維修決策，提升運維效率。這些智能體已經分析了超過4000條檢修記錄，可基于問題描述自動診斷故障、并基于歷史數據提供解決方案。

安全監控專家：服務器安全衛士持續監控并生成綜合威脅分析報告，保障系統穩定運行。

培訓與辦公專家：培訓助手能將PPT材料快速轉化為視頻課件，革新員工培訓模式；證明蓋章助理則處理通用文書寫作與用印流程，實現自動化辦公。

“這十大智能體不是孤立的‘工具’，而是協同作戰的‘數字專家’。”云從科技副總裁張立介紹，各智能體通過云從分層社會網絡架構聯動，決策層（如指標問答智能體）下達目標，協調層（如超級知識助手）打通數據鏈路，執行層（如設備維修、安全監控智能體）落地操作，形成“感知－決策－執行－反饋”的完整閉環，使青山工業相關生產環節整體效率提升。

這個“數字專家團”的出現，意味著排產、經營、運維等領域的專家不再各自為戰，而是能夠圍繞共同的生產目標進行信息共享與協同決策，實現了從單點自動化到全局智能的根本性跨越。

AI基礎設施支撐中國制造從“跟跑”到“領跑”

如此專業的“數字員工”從何而來？尤其是在需要與物理世界交互的工業領域？答案在于堅實的AI基礎設施。

解決方案是建設AI基礎設施體系，為工業智能體的培育和成長提供安全、可控的“實訓基地”。

這套體系包含三個核心組成部分：

首先是可控訓練場。它如同“中央廚房”和“筆試考場”，為智能體提供基礎的數據、算法訓練與能力測評。

其次是具身智能訓練場。這就是智能體的“實操實訓基地”和“路考考場”，讓智能體在真實物理規則下，面對真實設備進行上萬次操作訓練，積累應對復雜情況的“肌肉記憶”。

所有試錯都在這個安全、可控的環境中完成，成熟后再派到真正的產線上工作，極大降低了實體產業智能化改造的風險和成本。

第三是中試基地。它提供全流程工具鏈與服務，加速AI技術從實驗室到生產線的轉化。

云從科技與青山工業的“十大AI智能體”實踐，不僅印證了多智能體是工業智能演進的重要趨勢，更展示了中國企業在將前沿技術與復雜工業場景深度融合方面的落地能力。

隨著國務院《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》的推進，普及AI智能體已成為國家戰略。云從科技與青山工業的合作范式，為制造業的智能化轉型提供了極具參考價值的中國樣本。