証券时报記者 黄翔「以前は洗煤工場で、ベテラン職人が重介密度を‘手感’だけで調整していた。5〜6年かけて‘火眼金睛’を身につける必要があったが、今ではスマートエージェントが最適パラメータを直接提示し、PLC装置が自動で実行して、精煤の品質は安定して良好だ。」興隆庄炭鉱の洗選工場で、一人の操作者がAIスマートエージェントによる伝統的な炭鉱産業への真の変革を語った。工業現場は複雑で安全性の要求が高く、リアルタイム性も強いため、AI大規模モデルの効果は制限されている。この背景のもと、業界はAIスマートエージェントの探索と実用化を進めている。最近、証券时报記者が雲鼎科技を訪問したところ、鉱山、化学工業、油ガスなどの伝統的重工業分野では、長年にわたり効率低下や安全リスクの高さ、人工経験への依存といった共通の課題に直面してきたが、これらの問題はシステム的な解決策の兆しを見せている。すなわち、スマートエージェントを中心とした「感知—意思決定—実行—最適化」の閉ループ能力が、工場の生産と管理のモデルを再構築しつつある。AI大規模モデルと産業現場をつなぐコアプラットフォームとして、スマートエージェントはAIの実用化の「ラストマイル」を切り開き、伝統産業を「点の知能化」から「システムの協調」へと進化させている。**スマートエージェントが産業の痛点を解決**「従来、大規模モデルは基礎能力を提供し、産業に‘賢い脳’を装着したようなものだったが、スマートエージェントこそがその脳を実現する‘手足’であり、技術を具体的な効果に変えることができる。」雲鼎科技の工業インターネット事業部AI事業責任者高桢は証券时报記者に語った。「伝統産業のスマート化は長らく‘アラート式’の応用にとどまっており、大規模モデルの‘発見と感知’から‘意思決定と実行’への能力拡張には差があった。」と高桢は述べる。スマートエージェントの登場により、この状況は一変し、鉱山、化学工業、油ガスなどの分野で多点突破の動きが見られ、AIは「傍観者」から「参加者」へと変わりつつある。雲鼎科技は国内で最初に垂直分野の大規模モデルを提供するデジタルソリューションのリーディング企業であり、鉱山、化学工業、油ガスなどの工業分野で多くの代表的な応用例を築き、規模拡大を進めている。山東省興隆庄炭鉱の洗選工場では、雲鼎科技が開発したスマートエージェントが、正確な密度調整の産業現場に実装された。従来の重介分選は人工経験に頼り、密度設定のパラメータが大きく変動し、精煤の産出率が安定せず、媒質の浪費や精煤の損失を招いていた。今では、スマートエージェントが予測大規模モデルを用いて最適な分選密度を算出し、直接PLC装置を駆動して閉ループ調整を行うことで、精煤の品質を安定させつつ、産出率を0.2%以上向上させている。年間洗選300万トンと仮定すれば、直接的な経済効果は300万元超に達する。地下作業の安全確保も、スマートエージェントの参加により一新された。李楼炭業の防冲卸圧孔の掘削作業現場では、防冲卸圧孔の深さ監視スマートエージェントが映像アルゴリズムを用いてドリルロッドの数を自動カウントし、「一本ずつ手作業で確認し、退屈でミスも多い」旧方式に別れを告げた。「以前は人力でドリルロッドを数えていたため、目が疲れ、漏れも心配だったが、今はアルゴリズムによる自動検証で作業効率が80%以上向上した。」現場の作業員は語る。地下の輸送ベルトの巡回点検もスマートエージェントに置き換わり、カメラが24時間リアルタイムで監視し、異常を自動通報して連動処理を行う。これにより、労働負荷の軽減と人工巡回の盲点の排除が実現している。化学工業分野では、スマートエージェントは化学反応の多変数・非線形・強結合の工芸最適化の難題に挑む。「炭の洗選は主に物理変化だが、化学工芸は化学反応を伴い、パラメータの調整が連鎖反応を引き起こすため、予測と最適化の難易度は大きく異なる。」と高桢は語る。メタノール蒸留場のスマートエージェント開発には、同社のAIチームがほぼ1年を費やした。努力の成果は、榆林の化学プラントで実用化された後、メタノールの蒸気消費を3.2%削減し、年間180トンの増産とともに、単一工場・単一装置でのコスト削減と効率向上が450万元に達した。油ガス産業でも、スマートエージェントの規模展開が進んでいる。2024年、雲鼎科技はあるパイプライングループのAI大規模モデルプロジェクトに落札し、油ガスパイプライン分野への展開を拡大している。「鉱山から化学、油ガスまで、スマートエージェントが迅速に普及しているのは、業界の真の痛点を解決し、明確な利益をもたらしているからだ。」と高桢は述べる。**伝統産業の「堅実な支柱」を築く**スマートエージェントが伝統産業で大きな役割を果たす背景には、産業現場に適した技術体系がある。一般消費者向けのスマートエージェントの「汎用性」とは異なり、工業用スマートエージェントの開発は「実用性」と「安全性」に重点を置き、「多モード基盤＋データ燃料＋プラットフォーム」のコアアーキテクチャを形成している。2022年に雲鼎科技は華為と連携し、大規模モデルの研究開発に着手。2023年にはエネルギー業界向けの最初の鉱山大規模モデルを発表し、2025年には雲鼎伏羲化学大規模モデルをリリース。現在、多業種をカバーする工業大規模モデルのファミリーを形成している。「我々の大規模モデルの基盤は多モード駆動であり、華為の盤古など商用モデルをローカル展開し、業界の主流汎用モデルも接続している。さまざまなシナリオに柔軟に適応できる。」と高桢は紹介する。この「産業＋汎用」の設計により、技術の堅牢性が高まっている。「工業用スマートエージェントは、汎用データだけでは‘満たせない’。産業現場に根ざし、専用データを蓄積する必要がある。」と高桢は明かす。雲鼎科技は産業大規模モデルの構築にあたり、産業データの蓄積に注力し、すでに100万を超える注釈付き産業データと千億件の生産データを保有している。これらの産業データセットは、2025年の国家データ局の高品質産業データセット構築の先行試験プロジェクトにも選定された。こうした「産業の温度」を帯びたデータが、スマートエージェントの意思決定をより正確に、実情に即したものにしている。雲鼎科技が自主開発した倉頡（そうきつ）スマートエージェントプラットフォームは、技術の実用化を「簡単・使いやすく」している。「プログラミングの知識がなくても、一線の工人がスマートエージェントを使えるようにしたい。」と高桢は語る。同プラットフォームは、アプリケーションの編成や複数エージェントの協調といったコア機能を備え、ユーザーはドラッグ＆ドロップでさまざまなアプリケーションコンポーネントを素早く構築できる。現在、このプラットフォームを用いて自然言語処理のシナリオの自主編成を実現しており、今後は工場の安全監視や工芸の最適化などの複雑なシナリオへと拡大していく予定だ。さらに重要なのは、工業用スマートエージェントには「安全遺伝子」が必要だという点だ。安全生産を絶対に譲らない工場現場においては、設計・運用の各段階で安全メカニズムを内蔵し、操作ログの全リンク監査や異常時の自動遮断、技能パッケージの安全検査と検証を徹底している。「OpenClawの成功は、スマートエージェントの実用化価値を証明しているが、我々は汎用能力よりも、長年蓄積した工業アルゴリズムと業界経験を標準化し、再利用可能な‘工業技能パッケージ’を形成することに重点を置いている。これが我々のコア優位性だ。」と高桢は強調した。**課題の中での加速進化**工業分野でのスマートエージェントの応用は徐々に深まる一方、いくつかの現実的な課題も存在する。「工場現場は複雑かつオープンであり、工芸や設備の差異も大きいため、汎用スマートエージェントの産業現場への適用は難しい。」と高桢は例を挙げる。例えば、炭鉱の一時的支護作業では、機載式の支護と単体支護の採用など、さまざまな監視方案が必要となる。さらに、既存工場の改造の難しさやデータの壁、標準化不足も、産業の規模拡大を妨げている。また、工業用スマートエージェントとC向けのスマートエージェントは能力の形態に大きな差異がある。「C向けは汎用性を重視し、技能パッケージの再利用性も高いが、工業用は特定のシナリオとの深い結びつきが求められ、異なる設備や工芸にはカスタマイズされたインターフェースと専用能力が必要だ。」と高桢は語る。工業用スマートエージェントの成熟度は確かに消費者向けより低いが、それこそがその価値の源泉だと指摘する。「複雑なシナリオの難題を解決することこそ、我々の使命だ。」「工場の複雑性、特殊性、オープン性を考慮すると、現状ではスマートエージェントは単一の生産工程や局所的なシナリオにとどまっている。今後は複数エージェントの協調を通じて、点在するシナリオを統合し、‘エージェント群’を形成し、煤炭鉱山の緊急対応、安全調整、リスク予警などのシステム的解決策を構築し、最終的には‘AI大脳’を目指す。」と高桢は展望を語った。中国煤炭工業協会の評価を受け、雲鼎科技の鉱山大規模モデルは国際的に先進的と認められ、能力も国内の権威ある第三者機関の評価を経て、国際第一線に位置付けられている。現在までに、223種類のAIシナリオが中国中煤、国家パイプラインネットワーク、皖北煤電など130以上の生産ユニットに導入されている。「我々の強みはパラメータの多さではなく、シナリオの実用性にある。」と高桢は語る。視覚、予測、自然言語処理などのスマートエージェントの集中管理を目指し、単一の方向だけにとどまらない展開を進めている。政策面では、国家エネルギー局などが何度も政策を打ち出し、AIとエネルギー産業の深い融合を促進しており、スマートエージェントの応用を強力に支援している。スマートエージェントは、「見える化・触れる化」の成果をもたらし、伝統産業の「経験駆動」から「データ駆動」への移行を推進している。
AIが傍観者から参加者へ：産業インテリジェントエージェントが伝統産業で大活躍
証券时报記者 黄翔
「以前は洗煤工場で、ベテラン職人が重介密度を‘手感’だけで調整していた。5〜6年かけて‘火眼金睛’を身につける必要があったが、今ではスマートエージェントが最適パラメータを直接提示し、PLC装置が自動で実行して、精煤の品質は安定して良好だ。」興隆庄炭鉱の洗選工場で、一人の操作者がAIスマートエージェントによる伝統的な炭鉱産業への真の変革を語った。
工業現場は複雑で安全性の要求が高く、リアルタイム性も強いため、AI大規模モデルの効果は制限されている。この背景のもと、業界はAIスマートエージェントの探索と実用化を進めている。
最近、証券时报記者が雲鼎科技を訪問したところ、鉱山、化学工業、油ガスなどの伝統的重工業分野では、長年にわたり効率低下や安全リスクの高さ、人工経験への依存といった共通の課題に直面してきたが、これらの問題はシステム的な解決策の兆しを見せている。すなわち、スマートエージェントを中心とした「感知—意思決定—実行—最適化」の閉ループ能力が、工場の生産と管理のモデルを再構築しつつある。AI大規模モデルと産業現場をつなぐコアプラットフォームとして、スマートエージェントはAIの実用化の「ラストマイル」を切り開き、伝統産業を「点の知能化」から「システムの協調」へと進化させている。
スマートエージェントが産業の痛点を解決
「従来、大規模モデルは基礎能力を提供し、産業に‘賢い脳’を装着したようなものだったが、スマートエージェントこそがその脳を実現する‘手足’であり、技術を具体的な効果に変えることができる。」雲鼎科技の工業インターネット事業部AI事業責任者高桢は証券时报記者に語った。
「伝統産業のスマート化は長らく‘アラート式’の応用にとどまっており、大規模モデルの‘発見と感知’から‘意思決定と実行’への能力拡張には差があった。」と高桢は述べる。スマートエージェントの登場により、この状況は一変し、鉱山、化学工業、油ガスなどの分野で多点突破の動きが見られ、AIは「傍観者」から「参加者」へと変わりつつある。
雲鼎科技は国内で最初に垂直分野の大規模モデルを提供するデジタルソリューションのリーディング企業であり、鉱山、化学工業、油ガスなどの工業分野で多くの代表的な応用例を築き、規模拡大を進めている。
山東省興隆庄炭鉱の洗選工場では、雲鼎科技が開発したスマートエージェントが、正確な密度調整の産業現場に実装された。従来の重介分選は人工経験に頼り、密度設定のパラメータが大きく変動し、精煤の産出率が安定せず、媒質の浪費や精煤の損失を招いていた。今では、スマートエージェントが予測大規模モデルを用いて最適な分選密度を算出し、直接PLC装置を駆動して閉ループ調整を行うことで、精煤の品質を安定させつつ、産出率を0.2%以上向上させている。年間洗選300万トンと仮定すれば、直接的な経済効果は300万元超に達する。
地下作業の安全確保も、スマートエージェントの参加により一新された。李楼炭業の防冲卸圧孔の掘削作業現場では、防冲卸圧孔の深さ監視スマートエージェントが映像アルゴリズムを用いてドリルロッドの数を自動カウントし、「一本ずつ手作業で確認し、退屈でミスも多い」旧方式に別れを告げた。
「以前は人力でドリルロッドを数えていたため、目が疲れ、漏れも心配だったが、今はアルゴリズムによる自動検証で作業効率が80%以上向上した。」現場の作業員は語る。地下の輸送ベルトの巡回点検もスマートエージェントに置き換わり、カメラが24時間リアルタイムで監視し、異常を自動通報して連動処理を行う。これにより、労働負荷の軽減と人工巡回の盲点の排除が実現している。
化学工業分野では、スマートエージェントは化学反応の多変数・非線形・強結合の工芸最適化の難題に挑む。「炭の洗選は主に物理変化だが、化学工芸は化学反応を伴い、パラメータの調整が連鎖反応を引き起こすため、予測と最適化の難易度は大きく異なる。」と高桢は語る。メタノール蒸留場のスマートエージェント開発には、同社のAIチームがほぼ1年を費やした。努力の成果は、榆林の化学プラントで実用化された後、メタノールの蒸気消費を3.2%削減し、年間180トンの増産とともに、単一工場・単一装置でのコスト削減と効率向上が450万元に達した。
油ガス産業でも、スマートエージェントの規模展開が進んでいる。2024年、雲鼎科技はあるパイプライングループのAI大規模モデルプロジェクトに落札し、油ガスパイプライン分野への展開を拡大している。「鉱山から化学、油ガスまで、スマートエージェントが迅速に普及しているのは、業界の真の痛点を解決し、明確な利益をもたらしているからだ。」と高桢は述べる。
伝統産業の「堅実な支柱」を築く
スマートエージェントが伝統産業で大きな役割を果たす背景には、産業現場に適した技術体系がある。一般消費者向けのスマートエージェントの「汎用性」とは異なり、工業用スマートエージェントの開発は「実用性」と「安全性」に重点を置き、「多モード基盤＋データ燃料＋プラットフォーム」のコアアーキテクチャを形成している。
2022年に雲鼎科技は華為と連携し、大規模モデルの研究開発に着手。2023年にはエネルギー業界向けの最初の鉱山大規模モデルを発表し、2025年には雲鼎伏羲化学大規模モデルをリリース。現在、多業種をカバーする工業大規模モデルのファミリーを形成している。「我々の大規模モデルの基盤は多モード駆動であり、華為の盤古など商用モデルをローカル展開し、業界の主流汎用モデルも接続している。さまざまなシナリオに柔軟に適応できる。」と高桢は紹介する。この「産業＋汎用」の設計により、技術の堅牢性が高まっている。
「工業用スマートエージェントは、汎用データだけでは‘満たせない’。産業現場に根ざし、専用データを蓄積する必要がある。」と高桢は明かす。雲鼎科技は産業大規模モデルの構築にあたり、産業データの蓄積に注力し、すでに100万を超える注釈付き産業データと千億件の生産データを保有している。これらの産業データセットは、2025年の国家データ局の高品質産業データセット構築の先行試験プロジェクトにも選定された。こうした「産業の温度」を帯びたデータが、スマートエージェントの意思決定をより正確に、実情に即したものにしている。
雲鼎科技が自主開発した倉頡（そうきつ）スマートエージェントプラットフォームは、技術の実用化を「簡単・使いやすく」している。「プログラミングの知識がなくても、一線の工人がスマートエージェントを使えるようにしたい。」と高桢は語る。同プラットフォームは、アプリケーションの編成や複数エージェントの協調といったコア機能を備え、ユーザーはドラッグ＆ドロップでさまざまなアプリケーションコンポーネントを素早く構築できる。現在、このプラットフォームを用いて自然言語処理のシナリオの自主編成を実現しており、今後は工場の安全監視や工芸の最適化などの複雑なシナリオへと拡大していく予定だ。
さらに重要なのは、工業用スマートエージェントには「安全遺伝子」が必要だという点だ。安全生産を絶対に譲らない工場現場においては、設計・運用の各段階で安全メカニズムを内蔵し、操作ログの全リンク監査や異常時の自動遮断、技能パッケージの安全検査と検証を徹底している。
「OpenClawの成功は、スマートエージェントの実用化価値を証明しているが、我々は汎用能力よりも、長年蓄積した工業アルゴリズムと業界経験を標準化し、再利用可能な‘工業技能パッケージ’を形成することに重点を置いている。これが我々のコア優位性だ。」と高桢は強調した。
課題の中での加速進化
工業分野でのスマートエージェントの応用は徐々に深まる一方、いくつかの現実的な課題も存在する。
「工場現場は複雑かつオープンであり、工芸や設備の差異も大きいため、汎用スマートエージェントの産業現場への適用は難しい。」と高桢は例を挙げる。例えば、炭鉱の一時的支護作業では、機載式の支護と単体支護の採用など、さまざまな監視方案が必要となる。さらに、既存工場の改造の難しさやデータの壁、標準化不足も、産業の規模拡大を妨げている。
また、工業用スマートエージェントとC向けのスマートエージェントは能力の形態に大きな差異がある。「C向けは汎用性を重視し、技能パッケージの再利用性も高いが、工業用は特定のシナリオとの深い結びつきが求められ、異なる設備や工芸にはカスタマイズされたインターフェースと専用能力が必要だ。」と高桢は語る。工業用スマートエージェントの成熟度は確かに消費者向けより低いが、それこそがその価値の源泉だと指摘する。「複雑なシナリオの難題を解決することこそ、我々の使命だ。」
「工場の複雑性、特殊性、オープン性を考慮すると、現状ではスマートエージェントは単一の生産工程や局所的なシナリオにとどまっている。今後は複数エージェントの協調を通じて、点在するシナリオを統合し、‘エージェント群’を形成し、煤炭鉱山の緊急対応、安全調整、リスク予警などのシステム的解決策を構築し、最終的には‘AI大脳’を目指す。」と高桢は展望を語った。
中国煤炭工業協会の評価を受け、雲鼎科技の鉱山大規模モデルは国際的に先進的と認められ、能力も国内の権威ある第三者機関の評価を経て、国際第一線に位置付けられている。現在までに、223種類のAIシナリオが中国中煤、国家パイプラインネットワーク、皖北煤電など130以上の生産ユニットに導入されている。
「我々の強みはパラメータの多さではなく、シナリオの実用性にある。」と高桢は語る。視覚、予測、自然言語処理などのスマートエージェントの集中管理を目指し、単一の方向だけにとどまらない展開を進めている。
政策面では、国家エネルギー局などが何度も政策を打ち出し、AIとエネルギー産業の深い融合を促進しており、スマートエージェントの応用を強力に支援している。スマートエージェントは、「見える化・触れる化」の成果をもたらし、伝統産業の「経験駆動」から「データ駆動」への移行を推進している。