" 下一輪 AI，賣(mài)的不是工具，而是收益。" ——紅杉資本合伙人 Pat Grady 把這句話稱(chēng)為 " 萬(wàn)億美元機(jī)會(huì) "。而要想獲得最大化收益，企業(yè)級(jí) AI 的應(yīng)用落地是必經(jīng)之路。一項(xiàng)技術(shù)只有在 ToB 領(lǐng)域獲得成功，才能實(shí)現(xiàn)收益最大化。

模型、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景，缺一不可

當(dāng)大模型風(fēng)浪逐漸趨于平息后，智能體接過(guò)了大模型的交接棒，將 AI 帶到了另一個(gè)新時(shí)代—— Agent 時(shí)代。

企業(yè)級(jí) Agent 若想在行業(yè)內(nèi)得以實(shí)現(xiàn)價(jià)值，模型、數(shù)據(jù)、場(chǎng)景，三個(gè)要素，缺一不可。對(duì)此，創(chuàng)新奇智 CEO 徐輝告訴筆者，企業(yè)級(jí) AI 若想更好地落地，需要做好三件事，第一是，模型本身能力的提升；第二是，高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的積累；第三是，應(yīng)用場(chǎng)景的不斷挖掘與拓展。

模型方面，并不是越大的模型就一定越好。企業(yè)需要結(jié)合場(chǎng)景選擇合適的模型或者提供模型的平臺(tái)。徐輝表示，在生成式 AI 初期階段，企業(yè)可能還會(huì)為了模型的先進(jìn)性買(mǎi)單，但當(dāng)發(fā)展一定階段之后，企業(yè)會(huì)逐漸轉(zhuǎn)變成，為模型創(chuàng)造的商業(yè)價(jià)值而買(mǎi)單。而徐輝的這個(gè)觀點(diǎn)，也于紅杉資本大會(huì)上，150 位全球頂尖 AI 創(chuàng)始人得出的 " 下一輪的 AI，賣(mài)的不是工具，而是收益 "，不謀而合。

數(shù)據(jù)方面，IBM 大中華區(qū)技術(shù)銷(xiāo)售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰曾向筆者表示，企業(yè)想要通過(guò) AI 獲得收益的過(guò)程中，首先需要面對(duì)三個(gè)問(wèn)題：第一，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)有沒(méi)有？第二，有沒(méi)有在用？第三，有沒(méi)有發(fā)揮作用？" 企業(yè)級(jí) AI 落地最重要的因素是數(shù)據(jù)，這是核心生產(chǎn)力，沒(méi)有數(shù)據(jù)一切都是空談，" 翟峰進(jìn)一步指出，" 現(xiàn)在大家在談的大模型，可能有很多互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，但是企業(yè)最核心的數(shù)據(jù)有沒(méi)有整合出來(lái)？這是最關(guān)鍵的因素。"

而在創(chuàng)新奇智 CTO 張發(fā)恩看來(lái)，數(shù)據(jù)是當(dāng)前以及接下來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)企業(yè)重要的資產(chǎn)組成部分，一方面企業(yè)要重視數(shù)據(jù)合規(guī)的問(wèn)題；另一方面，如何獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練模型，讓模型針對(duì)不同場(chǎng)景，達(dá)到最理想的狀態(tài)也很關(guān)鍵。對(duì)此，張發(fā)恩表示，創(chuàng)新奇智的想法是通過(guò)合成數(shù)據(jù)，為大模型、Agent 提供更為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，這樣一方面可以快速落地 AI 應(yīng)用，另一方面，還能彌補(bǔ)一些企業(yè)在初期高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的困境，" 目前，創(chuàng)新奇智的產(chǎn)品，99% 的數(shù)據(jù)都是通過(guò)合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，通過(guò)合成數(shù)據(jù)來(lái)彌補(bǔ)數(shù)據(jù)的缺失，可以更快速的落地應(yīng)用。" 張發(fā)恩如是說(shuō)。

場(chǎng)景層面，徐輝告訴筆者，模型真正的價(jià)值不在于模型本省，而是在于模型應(yīng)用的場(chǎng)景，他拿電與大模型進(jìn)行了類(lèi)比。電剛被發(fā)現(xiàn)的時(shí)候，就如同當(dāng)前的 AI 一樣——像是一個(gè)奢侈品。但如今電已經(jīng)是一個(gè)普遍的 " 技術(shù) "，而電真正的價(jià)值也不在于電本身，而是在于它與諸多用電場(chǎng)景的結(jié)合。比如，與空調(diào)結(jié)合，電為人類(lèi)在夏日里帶來(lái)了清涼；與燈泡結(jié)合，電為人類(lèi)在黑暗中帶來(lái)了光明 ......"AI 亦是如此，當(dāng)前大家都在談模型、智能體，" 徐輝進(jìn)一步指出，" 但我認(rèn)為，人工智能不再是單純比拼模型參數(shù)，而是要比誰(shuí)更能將技術(shù)與行業(yè) Know-how、工程化能力和商業(yè)價(jià)值深度融合。"

而當(dāng)前，對(duì)于企業(yè)而言，優(yōu)先級(jí)最高的是：需要在眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，選擇到最值得、最適合被 AI" 改造 " 的場(chǎng)景是哪些，率先在這些場(chǎng)景中落地 AI 應(yīng)用，才能以最快的速度，更好地落地 AI 應(yīng)用。以工業(yè)為例，從應(yīng)用上看，已經(jīng)有一些場(chǎng)景用大模型技術(shù)提高效率、提升良品率等。目前大模型已經(jīng)在包括 PDM（Product Data Management，產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理）、CAD（Computer Aided Design，計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）、PLM 等工業(yè)軟件場(chǎng)景中有所應(yīng)用。

從具體場(chǎng)景上看，華為、阿里云推出工業(yè)大模型解決方案，將 CAE 仿真效率提升 50%；微軟 Azure 推出工業(yè) AI 助手，可自動(dòng)生成 PLC 代碼；南京恒略的動(dòng)態(tài)庫(kù)存系統(tǒng)使汽車(chē)零部件庫(kù)存周轉(zhuǎn)率提升 22%，緊急采購(gòu)頻次下降 65%；京東工業(yè)的 Joy industrial 大模型通過(guò)智能調(diào)度優(yōu)化運(yùn)維資源，幫助企業(yè)降低運(yùn)維成本 ...... 創(chuàng)新奇智也在近日宣布與國(guó)際 CAD 龍頭企業(yè) Bentley 聯(lián)合發(fā)布首款基于多模態(tài)工業(yè)大模型的生成式 AI 設(shè)計(jì)產(chǎn)品—— iPID（Intelligent Process Piping and Instrument Diagram 智能工藝管道和儀表流程圖）。

據(jù)悉，iPID 融合了創(chuàng)新奇智多模態(tài)工業(yè)大模型與 Bentley 基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計(jì)軟件能力，是一款真正意義上的 AI 原生工業(yè)設(shè)計(jì)產(chǎn)品。其關(guān)鍵 AI 技術(shù)源自創(chuàng)新奇智針對(duì) "CAD" 這一工業(yè)獨(dú)有模態(tài)開(kāi)發(fā)的 ChatCAD 生成式輔助工業(yè)設(shè)計(jì)應(yīng)用。

張發(fā)恩告訴筆者，通過(guò) AI 技術(shù)，iPID 可將傳統(tǒng)圖片格式的 PID 圖轉(zhuǎn)化為可交互、可分析、可擴(kuò)展的智能 PID，實(shí)現(xiàn)從靜態(tài)圖紙到智能 PID 的跨越。具體而言，iPID 支持多格式、多尺寸圖紙的智能解析與生成，而且得益于大模型技術(shù)，iPID 并非簡(jiǎn)單讀圖，而是能真正理解圖紙邏輯——精準(zhǔn)識(shí)別并生成設(shè)備、管線、管件、閥門(mén)、儀表等多類(lèi)組件，自動(dòng)識(shí)別設(shè)備管口、管線、連頁(yè)符等關(guān)鍵連接關(guān)系，還支持域外組件的智能識(shí)別。" 據(jù)初步測(cè)算，在設(shè)計(jì)場(chǎng)景中，iPID 可將工作效率提升 10 倍以上；在舊改項(xiàng)目場(chǎng)景下，用戶(hù)只需將老舊 PDF 圖紙導(dǎo)入 iPID，即可快速識(shí)別老舊圖紙內(nèi)容并可選擇新的出圖標(biāo)準(zhǔn)，生成新的智能 PID 圖紙，從而提高改造項(xiàng)目的實(shí)施效率。" 張發(fā)恩如是說(shuō)。

此外，在生產(chǎn)制造過(guò)程中，原本工廠就已經(jīng)應(yīng)用上了諸如自動(dòng)化流水線、自動(dòng)化機(jī)器臂等自動(dòng)化設(shè)備，在 AI 時(shí)代，這些傳統(tǒng)的自動(dòng)化設(shè)備如何與 AI 智能體融合，產(chǎn)生更大的力量是個(gè)值得關(guān)注的方向。

Agent 時(shí)代，工業(yè)領(lǐng)域迎來(lái)新變革

在 AI 時(shí)代，工業(yè)軟件算是走在 AI 浪潮前頭的行業(yè)之一。無(wú)論是國(guó)家，還是企業(yè)層面都開(kāi)始著重在 AI+ 工業(yè)方面進(jìn)行深入布局，

國(guó)家層面，加緊部署 AI+ 工業(yè)軟件專(zhuān)項(xiàng)行動(dòng)，支持企業(yè)試點(diǎn)開(kāi)發(fā) AI+CAE、AI+EDC 先導(dǎo)產(chǎn)品，中試驗(yàn)證平臺(tái)為國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件產(chǎn)品化研發(fā)和規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)。

工信部在今年 6 月審議的《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合 2025 年工作要點(diǎn)》中也提出，以工業(yè)智能體為抓手深化人工智能工業(yè)應(yīng)用，帶動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)集、工業(yè)大模型的創(chuàng)新迭代。

工業(yè)和信息化部數(shù)據(jù)顯示，目前全國(guó)已建成 3 萬(wàn)余家基礎(chǔ)級(jí)智能工廠、1200 余家先進(jìn)級(jí)智能工廠、230 余家卓越級(jí)智能工廠，這些類(lèi)型的智能工廠覆蓋超過(guò) 80% 的制造業(yè)行業(yè)大類(lèi)，卓越級(jí)智能工廠產(chǎn)品研發(fā)周期平均縮短 28.4%，生產(chǎn)效率平均提升 22.3%。截至今年 3 月底，工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率為 83.5%，關(guān)鍵工序數(shù)控化率為 66.2%。

企業(yè)層面，除了前文提到的華為、阿里云、微軟等國(guó)內(nèi)外科技頭部企業(yè)之外，諸如鼎捷數(shù)智、創(chuàng)新奇智、易立德這些，在工業(yè)軟件領(lǐng)域垂類(lèi)軟件服務(wù)商也都紛紛推出了結(jié)合 AI 能力的產(chǎn)品。鼎捷數(shù)智推出了文生圖（ChatCAD），能夠根據(jù)訂單需求，自動(dòng)生成 CAD 圖紙，幫助企業(yè)解決標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品改型設(shè)計(jì)過(guò)程中的高頻、重復(fù)、知識(shí)密集型的挑戰(zhàn)；易立德此前發(fā)布的 ETRX-PDM 就植入了 AI 的能力，涵蓋了智能物料推薦、智能合規(guī)性檢查、智能預(yù)測(cè) / 分析、智能錯(cuò)誤檢測(cè)等方面，從而提升整體的 PDM 流程效率；而創(chuàng)新奇智，除了與 Bentley 聯(lián)合發(fā)布植入 AI 能力的 CAD 產(chǎn)品之外，還在工業(yè)具身智能、工業(yè) AI Agent、工業(yè) AI+BI 方面有著深入布局。比如，創(chuàng)新奇智就與華潤(rùn)數(shù)科合作，打造了 AI Agent 平臺(tái)，構(gòu)建了華潤(rùn)微電子晶圓瑕疵圖片知識(shí)庫(kù)、華潤(rùn)九新智能問(wèn)數(shù)平臺(tái)等應(yīng)用。

除此之外，傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)對(duì)于 AI 也都保持了積極擁抱的態(tài)度。比如，富士康的 FODT 平臺(tái)已實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生與物理世界的毫秒級(jí)同步，支持全球產(chǎn)線快速遷移和復(fù)制；國(guó)家電網(wǎng)打造 " 光明電力大模型 "，在 70 余個(gè)場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)維、負(fù)荷預(yù)測(cè)的自動(dòng)化，提升電網(wǎng)穩(wěn)定性與響應(yīng)速度。

雖然生成式 AI 技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)領(lǐng)域有了許多較為成熟的應(yīng)用落地，但距離真正的智能體時(shí)代還有一段距離。工業(yè)大模型與智能體應(yīng)用正從 " 功能替代 " 邁向 " 認(rèn)知進(jìn)化 "，推動(dòng)制造業(yè)進(jìn)入 "AI 定義一切 " 的新紀(jì)元。

工業(yè)領(lǐng)域智能體的四大特性

在 AI+ 制造從 " 功能替代 " 邁向 " 認(rèn)知進(jìn)化 " 的過(guò)程中，從應(yīng)用場(chǎng)景分析來(lái)看，目前工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用智能體的場(chǎng)景大多具備一定的共性，主要可以分為四個(gè)類(lèi)別。

第一類(lèi)是數(shù)據(jù)治理類(lèi)。許多工業(yè)企業(yè)的 IT 信息化建設(shè)投入雖早，但對(duì)數(shù)據(jù)僅限于收集，而并未通過(guò)治理及資產(chǎn)化使其發(fā)揮更大價(jià)值。傳統(tǒng)的基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)都依賴(lài)于應(yīng)用服務(wù)商。生成式 AI 時(shí)代的到來(lái)，讓這些企業(yè)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的重要性，同時(shí) AI 技術(shù)的發(fā)展也令企業(yè)在數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘?qū)用嬗辛速|(zhì)的飛躍。

比如，某服務(wù)商在汽車(chē)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)將研發(fā)周期壓縮 30%，其核心在于千億參數(shù)中熔煉了數(shù)萬(wàn)份設(shè)計(jì)圖紙、材料力學(xué)數(shù)據(jù)及流體動(dòng)力學(xué)公式，將這些數(shù)據(jù)通過(guò)大模型的能力，進(jìn)行治理并利用，實(shí)現(xiàn)了增效。

第二類(lèi)是通過(guò)知識(shí)處理，提升員工工作水平。東軟集團(tuán)股份有限公司原法定代表人、董事長(zhǎng)劉積仁曾向筆者表示，生成式 AI 最大的作用不是替代員工，而是讓所有員工都具備優(yōu)秀員工的能力。

工業(yè)領(lǐng)域來(lái)看，通過(guò)建立知識(shí)庫(kù)，并以問(wèn)答的形式體現(xiàn)在工作流中，以設(shè)備維護(hù)場(chǎng)景為例，原先有一些設(shè)備細(xì)小的問(wèn)題或 " 疑難雜癥 "，需要具備多年經(jīng)驗(yàn)的老員工才能處理，但通過(guò)生成式 AI 的賦能后，即便是經(jīng)驗(yàn)欠佳的新手，也能通過(guò)問(wèn)答助手獲得維護(hù)的技巧，從而補(bǔ)足了員工之間的個(gè)體差異，拉高了員工平均工作水平。

第三類(lèi)是優(yōu)化流程，從流程驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向數(shù)智驅(qū)動(dòng)。這不僅局限于工業(yè)領(lǐng)域，原先在企業(yè)內(nèi)部有很多復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程，規(guī)模越大的企業(yè)，流程也就越復(fù)雜。流程的每個(gè)環(huán)節(jié)都需要人工進(jìn)行相應(yīng)的審核、操作。但通過(guò)數(shù)據(jù)和智能技術(shù)，企業(yè)可以簡(jiǎn)化這些流程，并且在一些環(huán)節(jié)，通過(guò)多模態(tài)的模型，AI 可以完成審核工作。比如在財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)，國(guó)內(nèi)一些做財(cái)務(wù) SaaS 軟件的公司就推出了通過(guò) AI 識(shí)別技術(shù)自動(dòng)識(shí)別報(bào)銷(xiāo)小票并自動(dòng)審核的工具，該 AI 識(shí)別還支持多語(yǔ)種，甚至覆蓋了阿拉伯語(yǔ)這樣的小語(yǔ)種。

第四類(lèi)是為工業(yè)企業(yè)提供輔助決策的能力。比如在一些庫(kù)存管理、原材料進(jìn)貨 / 出貨情況分析等領(lǐng)域，AI 大模型 / 智能體可以根據(jù)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而幫助企業(yè)管理者制定更為科學(xué)的管理制度和流程，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)利益最大化。

目前工業(yè)行業(yè)應(yīng)用智能體仍局限于上述四大領(lǐng)域主要有兩個(gè)方面原因：一方面，生成式 AI 主要還是在知識(shí)密集型領(lǐng)域能發(fā)揮重要作用，主要體現(xiàn)在檢索、交互、泛化想象的能力上；另一方面，上述四個(gè)領(lǐng)域具有一個(gè)共性——企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)最密集的地方。而想要開(kāi)發(fā)出更多的應(yīng)用場(chǎng)景，相應(yīng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集也是必不可少的需求。

來(lái)源：鈦媒體