工廠里不再是嘈雜的忙碌奔波的工人身影，取而代之的是一群不知疲倦“數(shù)字員工”。這并非科幻電影中的場景。從ChatGPT到GPTs，再到Sora，生成式AI工具層出不窮，而“AI Agent”（人工智能體）的出現(xiàn)，也讓這樣的未來正逐漸向我們走來。
什么是AI Agent
AI Agent（人工智能代理）是一種模擬人類智能行為的人工智能系統(tǒng)，能夠感知其環(huán)境，做出決策，并執(zhí)行任務(wù)以實現(xiàn)特定的目標。其設(shè)計理念是賦予機器自主性、適應(yīng)性和交互性，使其能夠在復(fù)雜多變的環(huán)境中獨立運作。
AI Agent（人工智能代理），又叫智能體，是LLM（大型語言模型） + Planning （規(guī)劃）+ Memory（記憶） + Tools（工具）的結(jié)合，是一種能夠感知環(huán)境、進行決策和執(zhí)行動作的智能實體。
其中，LLM（大型語言模型），是基于海量文本數(shù)據(jù)訓練的深度學習模型，能夠生成自然語言文本、理解文本語意、處理自然語言任務(wù)，比如文本生成、文本摘要、自能問答、翻譯等，例如我們常見的ChatGPT、文心一言、通義千問、豆包等。
如果把AI Agent理解為一個智能實體，那么LLM（大型語言模型）就是這個智能體的“大腦”，AI Agent利用LLM（大型語言模型）推理能力，把問題進行拆解多個具有先后邏輯順序的小問題，然后按順序調(diào)用LLM（大型語言模型）、RAG（檢索增強生成）、外部工具等各種工具，來一個個解決問題。
與傳統(tǒng)的人工智能不同，它不僅僅是回答問題或提供信息，而是具備實際完成任務(wù)的能力。簡單理解就是一種基于大語言模型，能夠獨立思考、調(diào)用工具、處理任務(wù)的可執(zhí)行計算機程序。
從構(gòu)成核心來看，智能體以大模型為基礎(chǔ)，并通過主動學習或獲取知識來持續(xù)提升自身能力。當前大模型產(chǎn)業(yè)演化出兩條發(fā)展路線，一條是依靠卷算力、卷數(shù)據(jù)、卷參數(shù)，探索全面超越人類的超級人工智能的ASI之路；另一條則是放棄打造全能大模型的執(zhí)念，讓一個大模型干一件事，向場景化、應(yīng)用化、專業(yè)化、垂直化方向發(fā)展，意味著模型更小、算力更少、成本更低，解決單一任務(wù)即可。
《鋼鐵俠》中的智能助手J.A.R.V.I.S.（Just A Rather Very Intelligent System）其實就為我們描繪了一個未來AI Agent的雛形。J.A.R.V.I.S.不僅擁有強大的數(shù)據(jù)處理能力，還能精準理解并執(zhí)行托尼·斯塔克（鋼鐵俠）的指令，甚至能在關(guān)鍵時刻提供關(guān)鍵建議。這種高度智能化、自主化的系統(tǒng)，正是AI Agent在現(xiàn)實世界中的理想形態(tài)。
下一個機器人產(chǎn)業(yè)萬億美元機會
在2025年CES（全球消費電子展）上，英偉達創(chuàng)始人黃仁勛著重強調(diào)了AI Agent（人工智能體）的巨大潛力，斷言其將成為未來數(shù)字化勞動力的關(guān)鍵構(gòu)成部分，「AI智能體可能是下一個機器人產(chǎn)業(yè)，蘊藏著價值數(shù)萬億美元的機會」。他指出，第一波 AI Agent將在2025年占據(jù)主導地位，屆時會出現(xiàn)能理解任務(wù)、規(guī)劃行動并執(zhí)行的數(shù)字工作者。他們可以參與客戶服務(wù)對話、執(zhí)行營銷活動、編寫軟件、優(yōu)化制造供應(yīng)鏈、擔任研究或?qū)嶒炇抑?、作為高管或員工的導師。這一觀點的拋出，無疑讓AI Agent這一概念迅速升溫，成為業(yè)界熱議焦點。
AI Agent的概念在業(yè)界炙手可熱。全球科技巨頭如微軟、Google等紛紛布局AI智能體市場，推出各類“Agent”產(chǎn)品。比如，微軟通過其Azure云平臺，為AI智能體提供了豐富的算法和工具支持。微軟還推出了適用于工業(yè)領(lǐng)域的全新AI小模型，結(jié)合終端硬件進行定制化訓練，實現(xiàn)了在設(shè)備維護和預(yù)測等方面的智能應(yīng)用。通過與拜耳、羅克韋爾自動化、西門子等公司合作，這些小模型使用行業(yè)特定數(shù)據(jù)進行了預(yù)先訓練，可用于處理一些關(guān)鍵問題。這就像是為每個行業(yè)量身定制了一套“智能裝備”，讓AI深入到每個生產(chǎn)環(huán)節(jié)，提升效率、優(yōu)化流程、創(chuàng)造價值。這種“基礎(chǔ)工業(yè)大模型+細分應(yīng)用小模型”的模式，為工業(yè)端側(cè)人工智能的潛力發(fā)揮提供了有力支持。
科技巨頭的布局策略各有側(cè)重，但都圍繞著構(gòu)建完整的AI生態(tài)系統(tǒng)這一核心目標。從市場競爭的角度來看，科技巨頭的布局策略旨在搶占AI Agent市場的先機，建立起技術(shù)壁壘和品牌優(yōu)勢。一旦在市場中占據(jù)主導地位，科技巨頭們就能夠通過不斷優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)，進一步鞏固自身的優(yōu)勢，同時也為整個行業(yè)的發(fā)展制定標準和規(guī)范。
工業(yè)落地智能體驅(qū)動制造業(yè)變革
制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的重要支柱，一直以來都面臨著提高生產(chǎn)效率、降低成本、提升產(chǎn)品質(zhì)量等諸多挑戰(zhàn)。在智能制造領(lǐng)域，工業(yè)AI Agent主要用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升生產(chǎn)效率和質(zhì)量控制。
AI Agent可以優(yōu)化生產(chǎn)計劃、預(yù)測維護需求，甚至控制機器。通過分析生產(chǎn)線上傳感器的數(shù)據(jù)，這些Agent可以在潛在問題導致故障之前識別出來，從而減少停機時間和維護成本。AI Agent還通過監(jiān)控生產(chǎn)參數(shù)和進行實時調(diào)整來確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性。AI Agent在制造業(yè)供應(yīng)鏈管理方面也發(fā)揮著重要作用。這些Agent可以預(yù)測供應(yīng)鏈中斷并相應(yīng)調(diào)整生產(chǎn)計劃，確保物料的順暢流動。
目前，已經(jīng)有多家自動化企業(yè)將AI Agent智能體調(diào)整為核心發(fā)展戰(zhàn)略。
精實測控
在前不久結(jié)束的CES展會上，精實測控自主研發(fā)的工業(yè)AI Agent——PRIME成為一大亮點。精實測控是一家專注于測試、測量與控制技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用的，以測控裝備與測控數(shù)據(jù)分析協(xié)作工具為核心產(chǎn)品的高新技術(shù)企業(yè)。
PRIME極大地簡化了工程師的工作流程，降低了技術(shù)門檻，使得非專業(yè)用戶也能輕松應(yīng)對復(fù)雜工程任務(wù)。其布局策略聚焦于測控領(lǐng)域的專業(yè)需求，通過AI Agent提升產(chǎn)品的智能化水平，滿足客戶對高效、精準測控的需求。
藍卓
藍卓推出的supOS6.0新一代的工業(yè)操作系統(tǒng)，具備四個新特性，其中，最重要的特點就是工業(yè)AI原生技術(shù)底座，基于supOS工業(yè)數(shù)據(jù)底座融合工業(yè)多模態(tài)的AI服務(wù)，來融合管理工業(yè)當中的時序大模型、語言大模型、視覺大模型，形成面向于生產(chǎn)制造中排產(chǎn)、設(shè)備管理、庫存管理，在線質(zhì)檢等各種工業(yè)場景的智能助手。這個過程中，藍卓也開發(fā)了不少面向于工業(yè)場景的工業(yè)AI智能體，這些形態(tài)現(xiàn)在還是發(fā)展的早期，在未來很有可能顛覆傳統(tǒng)工業(yè)軟件。
研華科技
在2024年的工博會上，研華科技重磅發(fā)布了WISE-AI Agent智能體平臺。研華WISE-AI Agent智能體平臺，包括智能體開發(fā)平臺AgentBuilder、數(shù)據(jù)集成與智能分析Datalnsight以及智能產(chǎn)品知識管理KB Insight三大核心服務(wù)，通過自然語言交互、數(shù)據(jù)價值挖掘、多模態(tài)智能分析、自主決策規(guī)劃及智能控制，以零代碼的方式加速AI應(yīng)用構(gòu)建及創(chuàng)新，廣泛應(yīng)用于廠務(wù)環(huán)安衛(wèi)、產(chǎn)線智能管理、智慧節(jié)能、數(shù)據(jù)智能分析、智能知識管理、AI教育實訓及科研、供應(yīng)鏈智能管理等場景。
西門子
西門子正通過Industrial Copilot for Operations 將工業(yè)AI引入工廠車間，使 AI 任務(wù)能夠貼近機器運行，助力車間操作員和維護工程師做出快速、實時的決策，提高生產(chǎn)率和運營效率，并大幅減少停機時間。西門子 Industrial Copilot 還將與工業(yè)邊緣生態(tài)系統(tǒng)集成。目前，西門子工業(yè)邊緣生態(tài)系統(tǒng)已實現(xiàn)AI增強，可在生產(chǎn)環(huán)境中部署、運行和管理AI模型。
卡奧斯
卡奧斯COSMOPlat自主研發(fā)的“輕量級”工業(yè)大模型COSMO-GPT，擁有百億以上參數(shù)，內(nèi)置4700多個機理模型、200多個專家模型和超過110個智能體開發(fā)工具，功能范圍覆蓋智能問答、文本生成、圖文識別、控制代碼生成、數(shù)據(jù)庫查詢、輔助決策、運籌規(guī)劃等，已成功落地工業(yè)指標優(yōu)化、工業(yè)信息生成、工業(yè)問答等多個應(yīng)用場景，推理準確率達到了96%以上，意圖識別準確率達到85%以上。
審慎看待AI Agent在工業(yè)領(lǐng)域的落地
盡管AI Agent展現(xiàn)出了巨大潛力，眾多自動化企業(yè)也紛紛布局并推出相關(guān)產(chǎn)品，但在制造業(yè)中，我們?nèi)孕鑼徤骺创鼳I Agent的落地成效。
制造業(yè)有著自身獨特的復(fù)雜性和嚴謹性。其生產(chǎn)流程環(huán)環(huán)相扣，涉及大量的物理設(shè)備、工藝流程以及復(fù)雜的人員協(xié)作。每一個環(huán)節(jié)都需要高度的穩(wěn)定性和精確性，任何一個小的失誤都可能導致嚴重的生產(chǎn)問題和經(jīng)濟損失。
首先，數(shù)據(jù)隱私和安全問題不容忽視。隨著AI Agent對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，如何保護用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性成為亟待解決的問題。其次，技術(shù)落地成本也是制約AI Agent廣泛應(yīng)用的重要因素。雖然AI Agent能夠顯著提升生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，但其高昂的研發(fā)和實施成本卻讓許多中小企業(yè)望而卻步。此外，人才短缺也是制約AI Agent發(fā)展的瓶頸之一。目前市場上具備AI與制造業(yè)交叉學科背景的人才供不應(yīng)求，導致許多企業(yè)在引入AI Agent時面臨著技術(shù)支持不足的困境。
在制造業(yè)中，從來不缺少新名詞、新概念，從工業(yè)4.0到智能制造，再到如今的AI Agent。企業(yè)在這些概念的浪潮中，容易迷失方向。制造業(yè)真正缺少的并非名詞的創(chuàng)新，而是實實在在能夠落地并帶來效率提升、盈利提升的技術(shù)和解決方案。許多企業(yè)在追求新技術(shù)的過程中，可能會忽視自身的實際需求和基礎(chǔ)條件，盲目跟風引入一些看似先進但并不一定適合自己的技術(shù)，最終導致資源的浪費。
（來源工控網(wǎng)）
