الذكاء الاصطناعي ينتقل من المراقب إلى المشارك
الوكلاء الصناعيون الذكيون يبرعون في الصناعات التقليدية

مراقبة ذكية لمعمل غسيل الفحم في مقاطعة شاندونغ. صورة مقدمة من الشركة/تصوير

صحيفة الأوراق المالية، الصحفي: هوانغ شيانغ

“كنت سابقًا في مصنع غسيل الفحم، وكان الحرفي يضبط كثافة الوسيط الثقيل تمامًا بناءً على ‘اللمس’، ويحتاج إلى 5-6 سنوات ليصبح لديه ‘عين ذهبية’؛ الآن، الذكاء الاصطناعي يحدد المعاملات المثلى مباشرة، ويقوم جهاز PLC بالتنفيذ تلقائيًا، والجودة الدقيقة للفحم مستقرة وجيدة.” في قسم غسيل الفحم بمصنع شينغلونغ زوان، كشف عامل تشغيل عن التغيير الحقيقي الذي أحدثه الذكاء الاصطناعي في صناعة المناجم التقليدية.

تتميز السيناريوهات الصناعية بالتعقيد العالي، ومتطلبات السلامة الصارمة، والسرعة في الاستجابة، مما يحد من فاعلية نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، وفي هذا السياق، بدأ القطاع في استكشاف وتطبيق الذكاء الاصطناعي الذكي.

مؤخرًا، زار صحفي من صحيفة الأوراق المالية شركة يوندينغ تكنولوجي واكتشف أنه في مجالات التعدين، والكيمياء، والنفط والغاز، التي تواجه دائمًا مشكلات عامة مثل انخفاض الكفاءة، وارتفاع مخاطر السلامة، والاعتماد الكبير على الخبرة البشرية، فإن هذه المشاكل بدأت تتلقى حلاً منهجيًا — من خلال قدرة الحلقة المغلقة “الإدراك—القرار—التنفيذ—التحسين” التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي الذكي، والتي تعيد تشكيل أنماط الإنتاج والإدارة الصناعية. كوسيط رئيسي يربط نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة وبيئات الصناعة، يفتح الذكاء الاصطناعي الذكي الطريق لتطبيقه، ويدفع الصناعات التقليدية من “الذكاء في نقطة واحدة” إلى “التنسيق النظامي”.

الذكاء الاصطناعي الذكي يحل مشكلات الصناعة

“في السابق، كانت النماذج الكبيرة توفر القدرات الأساسية، وكأنها تزويد الصناعة بـ’دماغ ذكي’، لكن الذكاء الاصطناعي الذكي هو الذي يترجم هذا الدماغ إلى ‘أيدي وأرجل’، ويمكنه حقًا تحويل التقنية إلى فوائد ملموسة.” قال غاو تشن، مدير قسم الذكاء الاصطناعي في قسم الإنترنت الصناعي بشركة يوندينغ، لصحيفة الأوراق المالية.

“لقد ظل التحول الذكي للصناعات التقليدية في مرحلة تطبيقات ‘الإنذار’ لفترة طويلة، ولا تزال هناك فجوة في قدرات النماذج الكبيرة من ‘الاكتشاف والإدراك’ إلى ‘القرار والتنفيذ’.” أضاف غاو، موضحًا أن ظهور الذكاء الاصطناعي الذكي غير المشروط، غيّر هذا الوضع تمامًا، وحقق اختراقات متعددة في مجالات التعدين والكيمياء والنفط والغاز، حيث تحول الذكاء الاصطناعي من ‘متفرج’ إلى ‘مشارك’.

شركة يوندينغ تكنولوجي هي أول مزود لحلول الذكاء الاصطناعي الرقمية المتخصصة في النماذج الكبيرة في الصين، وقد أنشأت العديد من الحالات النموذجية في مجالات التعدين والكيمياء والنفط والغاز، ونجحت في التوسع على نطاق واسع.

في قسم غسيل الفحم بمصنع شينغلونغ زوان، حقق الذكاء الاصطناعي الذي طورته يوندينغ تطبيقًا صناعيًا دقيقًا لضبط الكثافة. كان الاعتماد السابق على الخبرة اليدوية لضبط كثافة الوسيط الثقيل، مع تذبذب كبير في المعاملات، مما أدى إلى عدم استقرار إنتاج الفحم النقي، وهدر الوسيط، وخسائر في الفحم النقي. الآن، يستخدم الذكاء الاصطناعي نماذج التنبؤ لحساب الكثافة المثلى للفصل، ويقوم جهاز PLC بتنفيذ التعديلات بشكل مغلق، مما يضمن استقرار جودة الفحم النقي، ويزيد من معدل الإنتاج بنسبة تزيد عن 0.2%، وبحساب 3 ملايين طن من الغسيل سنويًا، يمكن أن يحقق فوائد اقتصادية مباشرة تتجاوز 3 ملايين يوان سنويًا.

كما أن ضمان السلامة في الأعمال تحت الأرض أصبح أكثر تجددًا بفضل مشاركة الذكاء الاصطناعي. في موقع عمليات حفر الضغط المضاد في منجم لي لو، يستخدم الذكاء الاصطناعي لمراقبة عمق ثقوب الضغط المضاد عبر خوارزميات الفيديو، مما يودع تمامًا نمط التحقق اليدوي الممل والخطأ المحتمل.

“كان عدد أعمدة الحفر يرهق أعيننا، وكنا دائمًا نخشى أن ننسى عدها، لكن الآن، من خلال الخوارزمية، يتم التحقق تلقائيًا، وزادت كفاءة العمل بنسبة تزيد عن 80%.” قال أحد العاملين في الموقع. كما أن فحص حزام نقل الفحم تحت الأرض أصبح أيضًا من مسؤولية الذكاء الاصطناعي، حيث تراقب الكاميرات على مدار 24 ساعة، وتصدر إنذارات تلقائية عند وجود حالات غير طبيعية، وتقوم بالتنسيق مع الإجراءات، مما يقلل من عبء العمل على العمال ويقضي على المناطق العمياء في التفتيش اليدوي.

في مجال الكيمياء، يواجه الذكاء الاصطناعي تحديات في تحسين عمليات الإنتاج الكيميائي، خاصة في التعامل مع “متغيرات متعددة، غير خطية، وتداخل قوي”. قال غاو، إن عملية غسيل الفحم تعتمد على تغييرات فيزيائية، بينما تتطلب العمليات الكيميائية تفاعلات كيميائية، وأن ضبط معلمة واحدة قد يسبب تفاعلات متسلسلة، مما يجعل التنبؤ والتحسين أكثر صعوبة. استثمر فريق الذكاء الاصطناعي في الشركة حوالي سنة كاملة في تطوير نموذج ذكي لمصنع الميثانول. وبعد نجاح التطبيق في شركة يولين للكيماويات، انخفض استهلاك بخار الميثانول بنسبة 3.2%، وزاد إنتاج الميثانول بمقدار 180 طنًا سنويًا، وحقق وفورات تصل إلى 4.5 مليون يوان سنويًا في المصنع الواحد.

كما أظهر الذكاء الاصطناعي في قطاع النفط والغاز قدرته على التوسع على نطاق واسع. في عام 2024، فازت شركة يوندينغ بعقد مشروع نموذج كبير للذكاء الاصطناعي لشبكة أنابيب نفط وغاز، ووسعت قدرات الذكاء الاصطناعي الذكي إلى مجال شبكات الأنابيب النفطية والغازية. قال غاو: “من التعدين إلى الكيمياء ثم إلى النفط والغاز، السبب في سرعة انتشار الذكاء الاصطناعي هو أنه حلّ المشكلات الحقيقية للصناعة، وحقق فوائد مرئية.”

بناء دعم قوي للصناعة التقليدية

وراء نجاح الذكاء الاصطناعي الذكي في الصناعات التقليدية، توجد منظومة تقنية تتوافق مع السيناريوهات الصناعية. بخلاف الذكاء الاصطناعي العام المستخدم في المستهلكين، يركز تطوير الذكاء الاصطناعي الصناعي على “العملية” و"السلامة"، ويعتمد على بنية أساسية تتكون من “قاعدة متعددة الوسائط + وقود البيانات + منصة التشغيل”.

في عام 2022، تعاونت يوندينغ مع هواوي في تطوير النماذج الكبيرة، وأطلقت في 2023 أول نموذج كبير لصناعة الطاقة في التعدين، وفي 2025 أطلقت نموذج فوشي الكيميائي، وأصبحت الآن تمتلك عائلة من النماذج الكبيرة تغطي العديد من الصناعات. قال غاو: “قاعدة نماذجنا تعتمد على قيادة متعددة الوسائط، وندمج نماذج تجارية من هواوي مثل بانغو، بالإضافة إلى نماذج عامة من الصناعة، مما يمنحها مرونة عالية.”

“لا يمكن للذكاء الاصطناعي الصناعي الاعتماد على البيانات العامة فقط، بل يجب أن يكون متجذرًا في سيناريوهات الصناعة ويجمع بيانات مخصصة.” كشف غاو أن يوندينغ ركزت منذ بداية بناء النماذج الصناعية على جمع البيانات الصناعية، وتملك الآن أكثر من مليون صورة موصوفة من البيانات الصناعية، وتريليونات من بيانات الإنتاج، كما تم اختيار مجموعتها من البيانات للمشاركة في مشروع بناء مجموعات البيانات عالية الجودة للصناعة لعام 2025 من قبل الهيئة الوطنية للبيانات.

هذه البيانات، التي تحمل “دفء الصناعة”، تجعل قرارات الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وملاءمة للواقع. منصة يوندينغ المستقلة لتطوير الذكاء الاصطناعي، “كانجي”، تجعل تطبيق التقنية أكثر سهولة. قال غاو: “نريد أن يتمكن العمال الميدانيون غير المبرمجين من استخدام الذكاء الاصطناعي.” توفر المنصة وظائف مثل ترتيب التطبيقات وتنسيق متعدد الوكيلات، ويمكن للمستخدمين بناء تطبيقات ذكية مخصصة بسرعة عبر السحب والإفلات. حاليًا، تم تنفيذ الترتيب الذاتي لسيناريوهات معالجة اللغة الطبيعية، وسيتم توسيعها تدريجيًا إلى مراقبة السلامة الصناعية وتحسين العمليات.

الأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي الصناعي يتطلب أن يكون مزودًا بـ"جين السلامة". نظرًا لمتطلبات السلامة الصارمة في السيناريوهات الصناعية، يجب أن يتضمن تصميم وتشغيل الذكاء الاصطناعي آليات سلامة متكاملة، مثل تدقيق سجل العمليات بشكل كامل، وإيقاف التشغيل تلقائيًا عند وجود سلوك غير طبيعي، بالإضافة إلى فحص واعتماد حزم المهارات الصناعية بشكل صارم.

“نجاح OpenClaw يثبت قيمة تطبيق الذكاء الاصطناعي، لكننا نركز أكثر على كيفية تغليف خوارزميات الصناعة والخبرة الصناعية التي تراكمت على مر السنين بشكل قياسي، لتشكيل حزم مهارات صناعية قابلة لإعادة الاستخدام، وهذا هو ميزتنا الأساسية.” أكد غاو.

التطور في مواجهة التحديات

على الرغم من أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الصناعات التقليدية تتعمق تدريجيًا، إلا أن هناك تحديات واقعية تواجهها.

قال غاو: “السيناريوهات الصناعية معقدة ومفتوحة، وتختلف العمليات والأجهزة بشكل كبير، مما يصعب تطبيق الذكاء الاصطناعي العام في هذه البيئات.” وأعطى مثالاً على ذلك، في مرحلة الدعم المؤقت في مناجم الفحم، حيث تستخدم بعض المناجم دعمًا مؤقتًا عبر معدات جوالة، وأخرى تستخدم وحدات فردية، مما يتطلب تصميم خطط مراقبة مختلفة. كما أن تحديث المصانع القديمة، ووجود حواجز بيانات، وغياب المعايير، كلها تحديات تعيق التوسع الصناعي.

الأهم من ذلك، أن الذكاء الاصطناعي الصناعي يختلف بشكل كبير عن الذكاء الاصطناعي الموجه للمستهلكين. “الذكاء الاصطناعي الموجه للمستهلكين يركز على العمومية، وحزم المهارات قابلة لإعادة الاستخدام بشكل كبير؛ أما الذكاء الاصطناعي الصناعي، فهو أكثر ارتباطًا بعمق مع السيناريو المحدد، ويتطلب واجهات مخصصة وقدرات حصرية لكل جهاز وعملية.” قال غاو، موضحًا أن نضج الذكاء الاصطناعي الصناعي لا يرقى إلى مستوى الذكاء الاصطناعي الموجه للمستهلكين، لكنه يحمل قيمة كبيرة في حل المشكلات المعقدة.

“نظرًا لتعقيد وخصوصية وافتتاحية السيناريوهات الصناعية، فإن تطبيقات الذكاء الاصطناعي تركز حاليًا على مرحلة واحدة من الإنتاج أو سيناريو محلي. والخطوة التالية هي تنسيق متعدد الوكيلات، لدمج السيناريوهات المنفصلة، وبناء ‘مجموعة من الوكلاء الذكيين’، وتطوير حلول نظامية مثل إدارة الطوارئ في المناجم، والجدولة الآمنة، والتنبيهات المبكرة للمخاطر، بهدف إنشاء ‘دماغ ذكاء اصطناعي’ حقيقي.” يتطلع غاو.

حصل نموذج التعدين الخاص بشركة يوندينغ على تقييم من قبل الاتحاد الصيني لصناعة الفحم، وبلغ مستوى عالمي، حيث دخلت قدراته في تصنيف 223 نوعًا من السيناريوهات الذكية في المرتبة الأولى على الصعيد الدولي، وطبقت في أكثر من 130 منشأة إنتاجية مثل شركة الصين للفحم، وشبكة الأنابيب الوطنية، وشركة ونتشو للطاقات الكهربائية.

قال غاو: “مزايتنا ليست في حجم المعاملات، بل في تطبيق السيناريوهات بشكل متين.” وأضاف: “نهدف إلى إدارة مركزة للذكاء الاصطناعي في مجالات الرؤية، والتوقعات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وليس فقط تطبيقات نقطة واحدة.”

على الصعيد السياسي، أصدرت وزارة الطاقة والهيئات ذات الصلة عدة سياسات تشجع على دمج الذكاء الاصطناعي مع صناعة الطاقة، مما يوفر دعمًا قويًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويعمل الذكاء الاصطناعي على دفع الصناعة التقليدية من “الاعتماد على الخبرة” إلى “الاعتماد على البيانات”، من خلال نتائج مرئية وواضحة.