——中德智能制造论坛上，多智能体系统成制造业转型新标杆

10月23日，在重庆举行的中德智能制造科技创新合作论坛暨联盟年度大会上，一场关于“工业大模型与工业智能”的研讨引发了行业关注。

云从科技副总裁张立以“复杂场景下的多智能体协同”为主题发表演讲，其中青山工业落地应用的十大AI智能体案例，成为现场的焦点。

在当前智能制造浪潮中，一个核心矛盾日益凸显：许多看似“万能”的通用大模型，一旦进入工厂车间，常常出现“水土不服”。工业场景要求的绝对精准、深度专业和实时响应，恰恰击中了通用大模型的软肋。

多智能体系统破局工业大模型困境

制造业的智能化转型，正面临严峻挑战。

工业环境要求AI系统具备绝对准确的执行能力，而通用大模型却可能产生“幻觉”，给出不负责任的答案。

它缺乏老师傅数十年积累的深度行业知识，更像一个“通才”而非“专家”。

更为关键的是，在高速度运转的产线上，大模型的反应速度往往跟不上设备节奏，这直接影响了生产效率。

云从科技联合创始人姚志强早在2023年就曾指出，在工业领域里，人工智能需要诸多长尾算法，无论是检测缺陷还是其他识别任务，都需要单独训练模型、单独收集数据，用非标的方法解决。“很多工业场景没办法用AI解决问题，因为为了解决1%性能，就可能付出了100%的成本。”

面对这一行业难题，云从科技探索出了一条务实路径——通过构建多智能体系统，打造能够协同作战的“数字专家团”。

在云从科技与青山工业的实践中，智能体展现出两大核心优势：“学得快” 与 “经验足”。

双方通过打造十大智能体，让其各司其职，又协同工作，形成了覆盖企业关键业务的数字专家团队：

知识管理专家：超级知识助手、指标问答两大智能体已成为企业的智能百科，随时响应各类业务查询与数据问询。其中文档查询响应时间从平均15分钟大幅缩短至3秒以内，实现了从“新手”到“熟手”的极速蜕变。

生产质量专家：FTT返修分析官能够精准分析返修数据，定位质量根因；设备维修顾问则辅助进行故障诊断与维修决策，提升运维效率。这些智能体已经分析了超过4000条检修记录，可基于问题描述自动诊断故障、并基于历史数据提供解决方案。

安全监控专家：服务器安全卫士持续监控并生成综合威胁分析报告，保障系统稳定运行。

培训与办公专家：培训助手能将PPT材料快速转化为视频课件，革新员工培训模式；证明盖章助理则处理通用文书写作与用印流程，实现自动化办公。

“这十大智能体不是孤立的‘工具’，而是协同作战的‘数字专家’。”云从科技副总裁张立介绍，各智能体通过云从分层社会网络架构联动，决策层（如指标问答智能体）下达目标，协调层（如超级知识助手）打通数据链路，执行层（如设备维修、安全监控智能体）落地操作，形成“感知－决策－执行－反馈”的完整闭环，使青山工业相关生产环节整体效率提升。

这个“数字专家团”的出现，意味着排产、经营、运维等领域的专家不再各自为战，而是能够围绕共同的生产目标进行信息共享与协同决策，实现了从单点自动化到全局智能的根本性跨越。

AI基础设施支撑中国制造从“跟跑”到“领跑”

如此专业的“数字员工”从何而来？尤其是在需要与物理世界交互的工业领域？答案在于坚实的AI基础设施。

解决方案是建设AI基础设施体系，为工业智能体的培育和成长提供安全、可控的“实训基地”。

这套体系包含三个核心组成部分：

首先是可控训练场。它如同“中央厨房”和“笔试考场”，为智能体提供基础的数据、算法训练与能力测评。

其次是具身智能训练场。这就是智能体的“实操实训基地”和“路考考场”，让智能体在真实物理规则下，面对真实设备进行上万次操作训练，积累应对复杂情况的“肌肉记忆”。

所有试错都在这个安全、可控的环境中完成，成熟后再派到真正的产线上工作，极大降低了实体产业智能化改造的风险和成本。

第三是中试基地。它提供全流程工具链与服务，加速AI技术从实验室到生产线的转化。

云从科技与青山工业的“十大AI智能体”实践，不仅印证了多智能体是工业智能演进的重要趋势，更展示了中国企业在将前沿技术与复杂工业场景深度融合方面的落地能力。

随着国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的推进，普及AI智能体已成为国家战略。云从科技与青山工业的合作范式，为制造业的智能化转型提供了极具参考价值的中国样本。