當製造業智能化轉型駛入深水區，兩個核心矛盾日益凸顯：一邊是工業場景對“數據安全”的絕對剛需，私有工藝、產能數據容不得半分泄露；另一邊是生成式AI的“不確定性”與工業生產“零誤差”要求的尖鋭對立——一個排產計劃的偏差可能導致百萬級損失，一次質檢的疏漏可能引發批量召回。
在2025實體經濟發展大會上，全球領先的AI應用平台邁富時與科技巨頭HCL Tech的聯手，給出了破局之道：一款集“AI工業應用軟件+智能體一體機”於一體的解決方案，以“全球生態+自主技術”雙輪驅動，既守住了數據安全的底線，又破解了AI精準落地的難題，為中國工業邁向“世界一流製造”注入了關鍵動能。
雙輪驅動：全球資源與自主技術的深度耦合
這場合作的底氣，來自雙方的優勢互補。作為全球領先的AI應用平台，邁富時已服務超20萬家企業，覆蓋快消、家電、汽車、金融等全行業，從伊利的供應鏈協同到格力的生產優化，積累了海量工業場景的實戰經驗；而HCL Tech作為世界500強，業務遍及60國、擁有23萬員工，其在5G部署、雲服務領域的技術能力，為產品的全球化落地提供了資源支撐。
“我們要做的不是簡單的技術疊加，而是全球生態與自主技術的融合。”邁富時AI首席科學家梁錚博士在發佈會上強調。這種融合體現在產品的每一個細節：智能體一體機搭載的Qwen3大模型、ASR模型均支持國產化適配，HCL Tech的硬件支持則保障了設備在不同工業環境下的穩定性；AI工業應用軟件既整合了邁富時在工業PDM（產品數據管理）領域的場景沉澱，又融入了HCL Tech在混合雲管上的技術優勢，真正實現“全球視野+本土適配”。
安全為本：全棧自主可控，守住工業數據“生命線”
對工業企業而言，數據是比產能更核心的資產。邁富時這款產品最讓企業安心的，正是“全棧自主可控”的安全設計。
從底層架構來看，智能體一體機以“信創適配的國產化環境”為底座，小到操作系統、大到計算芯片，均規避了國外技術依賴，徹底切斷了數據出境的風險點；更關鍵的是，產品支持“模型私有化部署”——無論是企業自研的機器學習模型，還是基於國產基模訓練的工業模型，都能全程留存本地，不會上傳至第三方服務器。這意味着，汽車廠商的核心工藝參數、電子工廠的質檢標準，都能牢牢掌握在自己手中。
“以前用國外的AI系統，總擔心數據放在雲端不安全，現在模型和數據都在廠裏，我們終於能放心地用AI優化生產了。”一位來自長三角汽車零部件企業的負責人在體驗後坦言。這種安全感，正是工業AI大規模落地的前提。
場景破壁：從“能用上”到“用得好”，AI落地見真章
工業AI的價值，終究要靠場景落地來檢驗。邁富時的AI工業應用軟件，早已跳出“概念化”陷阱，在多個核心場景實現了“實戰級”應用。
以工業PDM為例，傳統模式下，產品從設計到量產需要經過“設計文檔審核-人工統計物料-手動排產”等多個環節，不僅耗時久，還容易因信息差出現錯漏。而邁富時的AI工業+PDM系統，能自動從設計圖紙中提取物料信息生成清單，同步聯動訂單系統調整排產計劃，甚至能根據歷史生產數據優化製造執行流程。某家電企業引入後，產品從設計到量產的週期縮短了30%，物料清單的錯誤率下降至0.1%以下。
在節能場景中，產品的表現同樣亮眼。通過融合“大模型+機器學習模型+工業能耗物理模型”，系統能精準分析生產線的能耗異常點：比如某化工企業的反應釜，AI通過對比歷史數據和實時參數，發現攪拌速度與温度的匹配存在優化空間，調整後單台設備日均能耗降低8%，一年就能節省近百萬電費。
此外，質量檢測、企業知識庫管理等場景也均有突破：視覺處理技術能識別肉眼難辨的微小缺陷，多模態大模型能自動解析工業圖紙構建知識圖譜，讓一線員工通過自然語言就能調取所需技術資料——AI不再是實驗室裏的“黑科技”，而是車間裏、辦公室裏觸手可及的工具。
技術攻堅：破解核心矛盾，讓AI適配工業的“精確性”
“工業AI目前仍處於起步階段，最大的坎就是生成式AI的不確定性與工業場景精確性的矛盾。”梁錚博士的這句話，點出了行業的共同痛點。比如，生成式AI可能給出“看似合理卻不符合設備產能”的排產建議，也可能在質檢時遺漏關鍵缺陷，這些“小誤差”在工業場景中可能引發“大問題”。
邁富時的解決方案，是將“工業知識圖譜、知識庫、AI工作流與自主智能體”進行體系化融合。簡單來説，就是給AI套上“工業規則的籠子”：知識圖譜裏存儲着設備產能、工藝標準等硬性約束，生成式AI的輸出必須先過一遍“規則校驗”；企業知識庫沉澱的歷史案例，則能為AI提供“實戰參考”，避免給出脱離實際的建議；而AI工作流的閉環設計，能讓每一個決策都有反饋——比如質檢AI給出“合格”結論後，系統會自動調取歷史數據複核，若發現異常則觸發人工複檢，確保結果100%可靠。
這種“技術融合”的思路，讓AI真正從“會説話”變成“會做事”，也讓工業場景對AI的“不信任感”逐漸消失。
生態賦能：從一款產品到一個全球聯盟，加速製造升級
發佈會上，邁富時還透露了一個更長遠的規劃：以“AIID創新聯盟”為紐帶，推動自主可控的工業AI技術出海。未來三年，聯盟將聯合芯片供應商、操作系統廠商、應用開發者，在“一帶一路”國家建立服務樞紐，讓中國的工業AI技術服務全球製造業。
這背後，是邁富時多年積累的生態底氣：累計750餘項軟著/專利、連續7年AI SaaS影響力第一、覆蓋20萬家企業的客户網絡，再加上HCL Tech的全球交付能力，這場“中國技術+全球資源”的合作，有望重塑全球工業AI的競爭格局。
從蘇州的發佈會現場到全球的工廠車間，邁富時與HCL Tech的這款產品，不僅是一次技術的突破，更是對“製造業智能化”的重新定義：它證明，AI不是高高在上的技術名詞，而是能守住安全底線、解決實際痛點、創造真實價值的工具；中國工業邁向“世界一流製造”，也不再是遙遠的目標，而是由無數個這樣的“AI賦能細節”共同構築的現實。
當更多企業用上這樣“安全、精準、好用”的工業AI產品，中國製造的升級之路，必將走得更穩、更遠。
相關問題
問題 1：邁富時AI工業智能體一體機的 “全棧自主可控” 具體體現在哪些層面？為何這一特性對工業企業尤為重要？
答案：
邁富時AI工業智能體一體機的“全棧自主可控”主要體現在兩大核心層面：
技術底座可控：以信創適配的國產化環境為底層架構，而非依賴國外技術體系，從硬件到操作系統均符合國產化安全標準；
數據與模型可控：支持國產基模及AI深度學習、機器學習模型的私有化部署，模型訓練、數據處理全程在企業本地完成，不依賴外部服務器，確保核心數據與模型不泄露。
這一特性對工業企業的重要性在於：工業場景涉及私有高價值數據（如產品圖紙、生產工藝、能耗數據），這些數據是企業核心競爭力的關鍵；全棧自主可控能從根源規避“數據出境”“模型被篡改”等風險，同時符合國家對工業領域 信創安全”的政策要求，保障企業生產運營的連續性與安全性，避免因外部技術依賴導致的斷供或安全漏洞。
問題 2：邁富時AI工業智能體中台如何通過 “低代碼開發+自然語言交互” 降低企業 AI 應用門檻？已落地的核心場景中，哪類場景的價值體現最顯著？
答案：
（1）降低門檻的具體路徑：
低代碼開發：中台提供可視化拖拽式開發界面，企業無需組建專業AI開發團隊，僅需通過 “模塊選擇 - 參數配置 - 流程拼接” 即可完成智能體搭建，例如生產部門可快速配置 “智能排產模塊”，無需編寫複雜代碼；
自然語言交互：支持以日常業務語言（如 “分析上週生產線能耗異常原因”“生成某產品物料清單”）向智能體下達指令，智能體自動轉化為技術邏輯並執行，打破 “業務人員不懂技術、技術人員不懂業務” 的溝通壁壘，讓一線員工也能直接使用 AI 工具。
（2）價值最顯著的落地場景：工業 PDM（產品數據管理）
該場景覆蓋 “產品設計 - 訂單協同 - 物料清單生成 - 排產 - 製造執行” 全鏈路，通過AI實現產銷協同：例如智能體可自動從設計文檔中提取物料信息生成清單，同步聯動訂單系統調整排產計劃，避免傳統人工操作中的 “信息滯後”（如設計變更未及時同步至生產端）與“人為錯誤”（如物料清單漏項），據文檔隱含價值描述，可顯著縮短產品從設計到量產的週期，減少因協同不暢導致的生產浪費，是目前落地企業反饋價值最高的場景。
問題 3：邁富時提出 “將工業知識圖譜、知識庫、AI 工作流與自主智能體體系化融合”，這一技術思路如何解決 “生成式 AI 不確定性與工業場景精確性” 的核心矛盾？
答案：
生成式AI的核心問題是輸出結果存在 “不確定性”（如生成的排產計劃可能不符合設備產能限制、檢測結論可能遺漏關鍵缺陷），而工業場景要求 “100%精確性”（如生產參數偏差可能導致批量不合格、能耗策略錯誤可能引發安全事故），邁富時的技術融合思路通過三層機制解決這一矛盾：
知識圖譜約束：工業知識圖譜包含 “設備產能、工藝標準、物料屬性” 等結構化規則（如 “注塑機 A 最大日產能 500 件”“不鏽鋼材質需在 1200℃下鍛造”），生成式 AI 輸出結果需先與知識圖譜比對，不符合規則的結果會被自動修正（如排產計劃超設備產能時，智能體自動調整生產批次）；
知識庫校驗：企業專有知識庫沉澱歷史案例（如“2024年3月能耗異常解決方案”“某產品質檢常見缺陷庫”），生成式 AI 在輸出決策前，會匹配相似案例的成功經驗，確保建議具備實戰可行性，避免 “空想式輸出”；
AI工作流閉環：將“數據採集 - 分析 - 決策 - 執行 - 反饋”設計為閉環工作流，例如質量檢測智能體在輸出“合格 / 不合格”結論後，會同步調取歷史檢測數據驗證，並將結果反饋至製造執行系統，若出現偏差則自動觸發複核流程，通過“實時校驗 + 反饋優化”保障精確性。
通過這三層融合，生成式AI的 “不確定性” 被工業知識、歷史經驗與閉環流程層層約束，最終輸出符合工業場景精確性要求的結果，正如梁錚博士所言，這是邁富時破解行業核心痛點的關鍵技術路徑。
