從“設備管人”到“數(shù)據(jù)賦能人”，從“經(jīng)驗驅(qū)動”到“智能決策，工業(yè)自動化的演進，本質(zhì)是生產(chǎn)關系與生產(chǎn)力的持續(xù)重構。隨著自動化技術的顛覆性突破，人工智能的加速發(fā)展使得“人機結合”的制造環(huán)境正逐步變?yōu)楝F(xiàn)實。其中，工業(yè)AI智能體（Agent）正在滲透到工業(yè)全流程，帶來的不止于效率的提升，更有可能重構人機結合的邊界以及管理的邊界，成為一種隱形的競爭力。

工業(yè)AI智能體（Agent），主要指利用開源大模型、LangChain、LangGraph等大模型框架，以及MCP、RAG、FunctionCall、Text2SQL、Text2KG等大模型技術，構建工業(yè)Agent基礎框架和能力，為工業(yè)場景提供創(chuàng)新解決方案。這是一種特殊的人工智能體，它專門針對工業(yè)生產(chǎn)制造場景設計和優(yōu)化，滿足工業(yè)智能應用在確定性、可信性、適用性、可控性、工程化等方面的嚴格要求。工業(yè)智能體具備對企業(yè)生產(chǎn)過程、人員、設備、環(huán)境等多方面的感知和控制能力。通過傳感器網(wǎng)絡，它能夠?qū)崟r獲取生產(chǎn)線上設備的運行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等信息，并根據(jù)這些信息進行智能決策和控制。

工程師的“好搭子”

工業(yè)AI智能體加速“人機結合”

西門子在今年工博會上展示了其功能完備的Industrial Copilot工業(yè)智能體應用，可全面覆蓋流程工業(yè)與離散工業(yè)領域中工業(yè)價值鏈的各個環(huán)節(jié)。憑借其在工業(yè)領域積累起的廣泛的實踐經(jīng)驗，西門子已經(jīng)將涵蓋制造業(yè)、冶金、數(shù)據(jù)中心、物流等行業(yè)的工業(yè)知識沉淀為安全規(guī)范與工藝模型，內(nèi)嵌于其工業(yè)AI智能體決策邏輯中。西門子表示，在工廠場景下，其工業(yè)AI智能體已經(jīng)能夠串聯(lián)不同功能的協(xié)同助手，實現(xiàn)工業(yè)全價值鏈工作流程的自動化運行。

在現(xiàn)場，西門子展示了Industrial Copilot在中國的首個試點項目效果。其攜手中科摩通打造的新一代新能源汽車EMB智能裝配設備正是通過Industrial Copilot輔助工程師進行自動化程序開發(fā)，提高效率20％，結合西門子標準化解決方案及機器人庫，Industrial Copilot助力中科摩通將程序開發(fā)時間減少 30%，產(chǎn)線現(xiàn)場調(diào)試周期縮短30%，人工與物料損耗降低10%，充分證明了工業(yè)AI在復雜制造環(huán)境中的真實價值。

據(jù)了解，目前西門子的工業(yè)智能體的類型已經(jīng)覆蓋設計、規(guī)劃、工程、運營、服務等各個流程，堪稱“工程師的好搭子”。

比如，面向設計的Copilot，支持自然語言交互，目前已適配NX CAD軟件，能夠加速產(chǎn)品設計流程，助力用戶開拓創(chuàng)新設計思路。設計工程師可借助該工具高效處理復雜數(shù)據(jù)、權衡利弊，并完成跨領域任務。此外，西門子正在研發(fā)氫氣生產(chǎn)工廠設計工具Hydrogen Configurator。借助該工具，用戶可以無縫生成包含精準工廠單元布局與互聯(lián)功能的工藝流程圖。

而面向運營的Copilot可對整個工廠的運營狀況進行全景化洞察分析。在設備層面，西門子還計劃推出面向車間工人用于運營管理的Copilot，預計于2025年底正式發(fā)布。在流程工業(yè)領域，生成式AI助手SIMATIC eaSie支持技術人員與維護人員通過文字聊天或語音對話，快速調(diào)取工廠及設備的相關數(shù)據(jù)，從而有效增強控制室遠程監(jiān)控與現(xiàn)場作業(yè)維護的可靠性及安全性。值得一提的是，其面向服務的Copilo可為維護團隊提供專家級設備診斷服務。近期該解決方案的應用已全面覆蓋設備維護全生命周期，支持從被動維修到預測性、預防性維護的全流程管理。試點實施數(shù)據(jù)顯示，該方案可使被動維護時間平均縮短25%。

以上AI智能體都依托于西門子開放的數(shù)字商業(yè)平臺Xcelerator，中國已鏈接53 萬用戶，匯聚300多個生態(tài)伙伴，其中超60%與AI相關，構建起開放共贏的創(chuàng)新生態(tài)。

此外，研華科技也展出了基于邊緣軟硬件能力的WISE-Edge協(xié)同平臺，以及自研的AI大模型底座與行業(yè)應用集結的AgentBuilder工業(yè)智能體平臺。兩個平臺向下對接制造業(yè)、能源、食品、醫(yī)療等企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)與現(xiàn)場指令，向上對接設備運維、碳能管理各類應用場景模型，作為“模型載體”讓AI融入場景、現(xiàn)場自助決策和部分控制的閉環(huán)。例如，AgentBuilder工業(yè)智能體平臺的能源管理、裝備管理、產(chǎn)線診斷，就是賦能制造業(yè)很常見的應用類別。

顯而易見，AI技術發(fā)展并融入工業(yè)場景，顯著提升了工業(yè)自動化和工業(yè)機器人的性能。麥肯錫全球研究院的報告指出，AI除了極大提升了機器的感知能力，優(yōu)化決策能力，并提升運動控制精度外，很重要的一點在于增強人機交互的易用性。自然語言和語音界面的發(fā)展，使沒有受過專業(yè)技術培訓的人員也能輕松與AI互動。例如工業(yè)AI助手，新員工無需大量系統(tǒng)培訓，直接詢問就能獲取答案，推動數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的民主化。AI將作為工業(yè)軟件系統(tǒng)的“前端”，通過人性化交互方式，取代繁瑣的操作流程。如生成式人工智能可幫助草擬郵件、制作演示文稿，在工業(yè)領域能提高生產(chǎn)力、簡化工作流程和縮短價值實現(xiàn)時間。

正如西門子所表達的對于工業(yè)智能未來的期待是，未來工業(yè)AI智能體與工人無縫協(xié)作，由智能體自主承擔常規(guī)性工作流程，釋放人力專注于創(chuàng)新研發(fā)、創(chuàng)意設計及復雜問題攻堅。

智能背后的“人”

將經(jīng)驗數(shù)字化的“認知制造”

AI在工業(yè)領域的應用，已經(jīng)貫穿于產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、管理、服務等眾多環(huán)節(jié)。它可以成為“數(shù)字伙伴”，承擔信息整合、初步判斷與建議生成的任務，讓人專注于更高層次的戰(zhàn)略決策。更進一步，則是可以起到“知識傳承”的作用，將資深工業(yè)人的經(jīng)驗提煉為可復用的決策邏輯。這在技能人才短缺的背景下意義深遠。

事實上，這樣的變化正在發(fā)生。比如，在一座先進的半導體制造工廠里，智能化革命已經(jīng)穿透設備層，滲透至整個制造生態(tài)——從設備層向工藝鏈、車間乃至整廠多層級智能感知演進，為模型訓練、工藝優(yōu)化與調(diào)度協(xié)同提供支撐，構建覆蓋全流程的智能響應機制。AI正在將制程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可進化的“工藝大腦”，形成智能調(diào)度算法、AI良率模型，讓半導體工廠悄然走向“無人”。

平臺負責打通OT和IT系統(tǒng)，實現(xiàn)人機界面的統(tǒng)一，并達到各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，讓設備不再“各自為政”；大模型則負責理解、預測和規(guī)劃，把“經(jīng)驗”變成“算法”。AI智能體就像是一個個人類工人的“數(shù)字分身”，在產(chǎn)線里獨立執(zhí)行換線、采購、巡檢、節(jié)能等具體任務。

“以往我們靠經(jīng)驗調(diào)度，現(xiàn)在靠數(shù)據(jù)在調(diào)自己。”有以為晶圓廠一線工程師發(fā)出這樣的感嘆。這已經(jīng)不只是自動化，而是系統(tǒng)可以將這種經(jīng)驗數(shù)字化，從而作出的“認知式制造”——系統(tǒng)在每秒評估數(shù)萬個變量——溫度、濕度、排產(chǎn)、機臺稼動率、缺陷分布、能源成本、供應交期——而后才推送一次調(diào)度。這種智能調(diào)度能力的結果是顯著的：24小時不間斷運作、0.2%的非計劃停機率、98.7%的平均稼動率，良率預測誤差控制在1%以內(nèi)。

2023年，Gartner數(shù)據(jù)顯示全球半導體制造企業(yè)中，約67%的廠商已部分導入AI調(diào)度系統(tǒng)，35%部署全流程SPC（統(tǒng)計過程控制）+EDA（工程數(shù)據(jù)分析）平臺，形成“AI主導、人類審校”的新范式。臺灣晶圓代工龍頭之一的聯(lián)電，在2024年宣布全面導入自研AI制程系統(tǒng)，用于光刻缺陷預測與自適應糾偏，內(nèi)部評估報告顯示已實現(xiàn)平均良率提升3.4%，月均節(jié)能12.6%。

那么當機器越來越聰明，智能化程度越來越高，工廠里的人越來越少，特別是當有一天，工廠車間里如同黑魔法一般存在的“老師傅的經(jīng)驗”也能全面數(shù)字化，當“無人工廠”成為普遍的常態(tài)，是否意味著，人的價值就“失效”了？

其實并不然。智能背后的關鍵，依然是人。“所有的自動調(diào)度、缺陷預測、遠程協(xié)作背后，仍然是一線工程師、IT專家、設備商、算法科學家密切配合的結果。系統(tǒng)只會做它被允許做的事。我們必須教會它‘什么是正確’，這才是智能制造真正的難點。”
事實上，對于一線工程師而言，“新的工種”已經(jīng)出現(xiàn)。中國半導體行業(yè)協(xié)會2024年的統(tǒng)計顯示，具備“數(shù)據(jù)分析+工藝理解”雙重能力的工程師月薪中位數(shù)較傳統(tǒng)設備工程崗位高出37%，同時被視為未來5年極緊缺的人才群體之一。

寫在文末

從工業(yè)4.0到工業(yè)5.0的演進，超越自動化的過程，已經(jīng)是技術層面的線性迭代。具體來看，大致三條主線邏輯：

1第一步是從自動化到柔性化

早期自動化聚焦于“機器代人”，流程固化、節(jié)拍統(tǒng)一；而當前生產(chǎn)線必須應對多項目、多節(jié)點混線及小批量驗證，對應的是柔性制程、模塊化工藝、跨流程調(diào)度。

2第二步是從算法調(diào)度到自學習模型

傳統(tǒng)工廠里的調(diào)度，依賴于人腦與經(jīng)驗，現(xiàn)在智慧工廠里則利用AI實現(xiàn)自主學習，優(yōu)化排程模型。在智能化程度較高的晶圓制造工廠內(nèi)則采用基于強化學習（RL）與貝葉斯優(yōu)化的AI排程模型，使得每輪投片都能根據(jù)歷史波動、產(chǎn)能瓶頸、自適應糾錯自動優(yōu)化。

3第三步是從設備聯(lián)網(wǎng)到全域感知

傳統(tǒng)工廠僅局部數(shù)據(jù)采集，智慧工廠則要求“全量數(shù)據(jù)即服務”，通過邊緣節(jié)點+云平臺+數(shù)據(jù)中臺，構建納秒級反饋閉環(huán)，實現(xiàn)預測性維護、能效調(diào)度、自動缺陷識別與供應鏈協(xié)同。

但生產(chǎn)力與生產(chǎn)關系的持續(xù)重構是不變的主線。關于工業(yè)智能的下一敘事，“人”一定是一個關鍵的因素。