当前，AI+制造业发展如火如荼，成为全球制造业竞争的关键阵地。但在工业场景实际应用中，数据孤岛、场景碎片化等瓶颈问题仍然突出，技术与实效间存在明显鸿沟。

　　工业智能体 通过“认知-决策-执行”闭环，融合工业机理与AI技术，在设备控制、工艺优化等环节实现从数据到价值的转化，成为破解AI落地难的关键路径 。

　　科远智慧深耕工业自动化数字化智能化领域32年，基于流程工业实践，正着力推动“工业智能体”技术落地。《科远大咖谈》邀请副总裁赵文庆，展开了一场关于“工业智能体时代”的深度探讨。

　　一、工业智能体—— 从数据觉醒到价值重构

　　科远智慧副总裁赵文庆表示：“工业智能体绝不是简单的技术叠加，而是工业机理与人工智能的深度耦合。它是工业互联网生态的智慧中枢，更是制造业突破效率天花板、实现价值跃迁的战略性抓手。 ”

　　从数据整合角度 看，工业智能体能够打破设备、产线、供应链间的数据孤岛，构建统一数据视图，为实时感知与预测分析提供有力支撑。在决策优化方面 ，基于深度学习与强化学习算法，它可以动态调整生产排程、设备维护策略等，助力产能利用率提升 20% 以上。同时，作为场景赋能者 ，工业智能体覆盖了研发设计、质量控制、能耗管理等全环节，例如通过 AI 视觉检测将缺陷检出率提升至 99.99%。

　　科远智慧打造的工业智能体平台 ，采用 “智能体即服务”(Agent - as - a - Service)模式，把复杂算法封装为可配置模块，有效降低了企业 AI 应用门槛。借助知识蒸馏技术，智能体能够快速适配不同行业机理模型，成为企业迈向智能化的关键抓手。

　　二、三阶段部署—— 从数据筑基到生态协同

　　对于工业智能体的部署，赵文庆强调不能一蹴而就，而是一个系统工程。科远智慧根据实践经验将其分为数据筑基、场景切入和生态扩展 三个阶段。

　　首先是数据筑基 ，通过物联网协议整合设备数据，建立标准化数据湖，并构建数字孪生底座，这一过程为后续的数据分析和模型训练提供了坚实的数据基础。接着是场景切入 ，选择高价值、低复杂度的场景进行试点，像预测性维护或能耗优化等等，利用小样本迁移学习快速验证模型有效性，提高应用效率。最后是生态扩展 ，基于微服务架构将工业智能扩展至全链条，支持多智能体协同与跨系统交互，使工业智能体从单一设备或产线的应用，扩展到整个企业乃至产业链的协同运作，实现资源的优化配置和高效利用。

　　当然，并非所有工业场景都适合立即部署工业智能体。优先部署的场景应具备痛点明确且数据可获取 的特点。科远建议重点关注设备健康管理 ，能通过振动、温度等 300 + 参数实时监测，预测故障并降低停机损失 75%;还有柔性生产排程 ，运用遗传算法应对订单波动，可缩短交付周期 30% 以上;以及质量检测闭环 ，借助AI 视觉和工艺知识库，实现缺陷分类与工艺参数自动调优。

　　三、科远实践—— 从技术攻坚到落地赋能

　　科远智慧专注于流程工业及智慧城市工业智能体的应用研究，在电力、冶金、化工、水务 等行业取得了显著成果。

　　面向电力行业 ，我们推出了基于 DCS 系统，深度融合大数据分析、AI 技术与专家经验的智能监盘系统，显著提升了机组运行效率与安全性，降低了人工监盘强度。

　　科远自主开发的低代码平台赋能经验传承 ，将电厂运行知识与智能化功能结合，实现经验数字化、模型化。AI 驱动的主动安全预警体系 ，能提前发现异常并提供初步诊断，将风险处理从 “被动反应” 转变为 “主动规避”。深度故障诊断与智能决策支持功能 ，集成 200 余个典型故障诊断模型，辅助预防性检修决策，减少非计划停机。降本增效方面 ，监盘系统替代人工完成 90% 以上数据监测与分析，提升工作效率 30% 以上，项目成果获中国自动化学会 CAA 认证。

　　我们研发的流化床锅炉燃烧自动优化系统 ，融合多种智能算法，攻克大滞后、非线性、强耦合等行业共性难题，实现锅炉燃烧全过程自动化控制。智能监盘带来显著经济效益与社会效益 ，预计每年可减少1次非停，节省120万元非停费用支出，缓解电厂人才短缺实现经验传承。其智能系统与 DCS 融合技术达国际领先水平，树立燃煤机组智慧化标杆 。

　　  面向冶金行业 ，科远推出了开发视觉模型的自动化开发工具 ，降低了钢铁领域视觉识别模型开发难度，借助工业互联网平台的云边协同机制，使模型开发周期从传统三、四个月缩短至数天。大包开浇视觉检测模型 改善了铸坯分坯混乱问题，比传统称重手段判定提前了 15 秒，提高了连铸二级系统的分坯准确度。AI 智能排产 有效降低罐型生产切换频次，提升机组利用率，成为制罐行业首个成功应用人工智能技术的案例。铁前一体化配料模型 结合原燃料信息、控制约束条件、工序加工成本多种因素输出合理配料比，人工配料成本降低 30 元 / 吨铁。AI 行车调度模型 可根据炼钢厂实时生产状况智能调度，降低重包等待时间 3%，减少钢水能耗。基于深度学习技术的压差预测模型 ，有效解决了高炉 “黑箱” 难题，1 小时后在 5kPa 内达到了 80% 的预测精度。

　　  面向化工行业 ，科远运用 AI 智能算法 ，针对大宗原材料原盐配比，融合供应商采购成本、原料质量、后期除杂成本等因素优化算法，寻找最佳配比方案 ，可有效降低约 2% 的原材料使用成本;同时在电解槽等重要耗能装置方面，以电流负荷最优为目标进行参数优化 ，采用训练和优化双模型方式 ，实现 98% 以上预测准确度，优化后电力消耗每年至少降低百万成本。

　　面向水务行业 ，科远以神经矢量控制器为载体，深度集成污水曝气环境仿真神经网络模型、曝气控制神经网络模型、曝气监控管理系统、控制器管理系统等，为生活污水、工业废水曝气处理提供AI智能控制 ，即通过机理模型、数理模型及仿真平台的综合运用，以机器自主学习 、不断迭代择优后可以实现对生物池溶解氧全自动、精细化稳定控制。不仅有效降低了污水厂出水中的总磷总氮，还使污水厂鼓风机能耗平均降低10%以上，每年可节省数十万元电费。

　　尽管工业智能体展现出巨大的潜力，但在发展过程中仍面临诸多技术瓶颈。数据质量与异构性问题突出 ，工业数据噪声多、标注成本高，影响模型泛化能力;算法适配性不足 ，通用 AI 模型难以匹配工业场景的时序性与强因果性需求;安全与实时性矛盾也存在 ，私有化部署需求与云端算力调度存在冲突等等。

　　破解这些难题需要技术创新与产业生态的共振。赵文庆表示，科远正在推进三个关键突破：一是联邦学习 + 知识图谱 ，保障数据隐私前提下，跨企业共享行业知识;二是工业机理嵌入 ，将专家经验转化为模型约束条件，提升决策可解释性;


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