工业大省有“模”力|天智大模型:“智能兵团”撑起一座工厂
大众新闻·大众日报 王瑛琪 2026-10-12 06:43:10原创

换上防静电服,戴上帽子和鞋套,记者走进位于青岛胶州的卡奥斯创智物联胶州互联工厂。三车间里,10条SMT生产线安静运转,物料在12.8米高的立体库里自动进出;产线前的智慧面板上,订单号、批次号、设备状态实时跳动。偌大的车间,工作人员却寥寥无几,车间里最忙碌的是一支看不见的“队伍”。
工业大模型成百上千,再聪明,也只是一个模型在动脑筋。今年6月3日,卡奥斯全球首发工业智能体集群,换了一种新打法:天智工业大模型当“大脑”,几十个智能体当“手脚”,CEO数字人、厂长数字人、能源站长数字人当“指挥官”。卡奥斯创智物联工厂数智化负责人夏志鹏说:“工业AI要真正创造价值,必须走集群协同这条路。”

从“会干活”到“会协同”
这支队伍干活什么样?换产现场看得清楚。
大规模定制时代,多品种、小批量是常态,有的工厂生产半小时、换产一小时。在胶州工厂,中枢智能体实时监测到哪条产线需要换产,立刻“点兵”:仓储智能体调度立体库按订单匹配物料,物流智能体派AGV直送线边,工艺智能体切换设备程序,派工同步完成。
夏志鹏给记者算了笔账:之前换产一次最快要40分钟,自动化改造后缩短到20分钟,智能体集群上岗后只要12分钟,单条产线日产能提升了5%。
队伍干活不光快,还细。波峰焊工序过去全靠资深技工凭经验调参数,如今波峰焊智能体全域采集焊接实时数据,实时感知炉温曲线波动和电路板热容量差异,毫秒级自动微调——落地后焊接缺陷率下降40%,生产能耗降低15%。设备维修环节的变化同样直观:智能体把老师傅的排障经验沉淀进知识库,新员工对着智能体问几句就能上手,维修时间从2小时压到半小时以内。

一个“兵”聪明不难,难的是一支队伍听指挥、打配合,换个“战场”还能接着打。卡奥斯的解法,是给队伍配齐三样东西:
一是“兵源库”。“大脑”里沉淀着4700多个工业机理模型、200多个专家算法,家电、化工、汽车、机械装备等行业的工艺know-how预置其中,新兵上阵不用从零学起。
二是“后勤线”。工业互联网平台把ERP、MES、WMS等十几个系统的数据拉通成一张图谱,“队伍”开到哪里,“弹药”就供到哪里。每一步判断查了什么数据、调用什么模型、依据什么排除,都能回看、可追溯。
三是“指挥层”。CEO数字人管经营,厂长数字人管生产,能源站长数字人管能碳——战略下达、任务拆解、执行落地、数据回流,环环咬住。以往要拉好几天数据、开好几轮会才能定的经营问题,如今对着数字人问一句就有答案,企业异常根因定位速度提升65%,决策链路效率提升70%。

从“能打仗”到“会带兵”
换个“战场”,队伍还“能打”吗?战绩有据可查。
在国家级专精特新“小巨人”企业顺科智连,物料取用从30分钟压减到3分钟,排产效率提升90%,成品检验合格率99%;在陕西延长石油,38个智能体上岗油田开采和油气炼化,平均效率提升20%;在海尔上海洗衣机互联工厂,人工智能贯穿设计、生产、物流、质检全链路,工厂入选世界经济论坛新一批“灯塔工厂”。截至目前,卡奥斯平台已服务16万家企业,参与建设20座全球灯塔工厂。
能跨行业复制,靠的不是一支队伍到处救火,而是把“带兵的方法”做成了平台。脱胎于海尔制造体系的卡奥斯,从服务海尔内部生产体系起步,如今已成长为跨行业、跨领域的工业互联网平台。工业和信息化部公布的2025年跨行业跨领域工业互联网平台动态评价结果显示,卡奥斯获得“A级”评价,连续7年稳居“双跨”平台首位。

队伍还在进化。7月的世界人工智能大会上,卡奥斯全球首展“工业世界模型”——把真实工厂装进人工智能,让AI真正理解设备如何运转、工序有何特性。一同发布的天驭柔性操作智能体开发平台,则让“造兵”也自动化了:工人用自然语言描述生产任务,平台自动拆解任务、生成代码、仿真验证,一键下发产线,开发周期缩短90%。
队伍越带越大,人的位置在哪里?
在海尔重庆冰箱互联工厂,基于天智工业大模型的GenAI维修助理上岗后,设备维修效率提升75%,新员工培训时间缩短50%,多名初级技术员在智能体“带教”下转型为设备工程师。“我们正给每个员工配一个随身助手,把40%—60%的重复工作交出去。”卡奥斯工业智能研究院技术总监王超说,“希望员工把精力放在更有创造力的岗位上。”

■专家点评
让中小企业用得上用得起大模型
□ 山东大学人工智能学院助理教授 周赢
卡奥斯天智大模型的突出特点,是将大模型的理解和推理能力与工业机理、专业算法结合起来。天智大模型依托海尔的制造经验和工业互联网积累,采用大模型与专业模型协同的方式,为人工智能适应复杂工业任务提供了可借鉴的路径。
在注塑场景中,天智大模型能从图纸等资料中提取关键参数,调用专业模型生成工艺配置建议;在设备维护、能碳管理等场景中,也形成了相应的智能体应用。这些应用把工业知识用到具体的生产决策中,有助于减少工艺调试中的重复试错,提高故障处理和用能管理效率。
天智大模型还将大企业形成的应用经验,做成标准化智能体和软件服务,供中小企业按需使用。这种方式有助于减少重复开发投入,降低专业技术的使用门槛,让龙头企业的制造经验更容易惠及产业链上的中小企业。

■记者手记
工业AI走向成熟
要靠生产实践作答
工业大模型能回答多少问题、完成多少测试固然重要,但生产现场更看重的是它能否融入既有流程、能不能在复杂条件下持续稳定地完成任务。从“聪明”走向“可靠”,是工业AI的必修课。
卡奥斯的探索告诉我们,工业AI的竞争正在从单个模型的能力较量,延伸到整个系统的协同水平。局部最优,未必带来整体提效;单个智能体表现出色,也不意味着整套系统运转顺畅。工业AI真正的价值,是让各个智能模块朝着同一个目标协同发力。
判断工业AI到底行不行,不能只看发布了多少模型、上线了多少智能体,更要看它解决了什么问题、能不能长时间稳定运行、换个地方还能不能用。从展示能力到承担责任,从单点突破到系统协同,工业AI走向成熟,最终要靠生产实践作答。
(大众新闻记者 王瑛琪)
责任编辑:徐超超 纪伟 马立莹
