IA passa de observadora a participante
Agentes inteligentes industriais brilham em indústrias tradicionais

Uma mina de carvão em Shandong opera operações subterrâneas com controlo inteligente. Imagem fornecida pela empresa/Entrevistado

Jornalista do Securities Times Huang Xiang

“Antes, na fábrica de lavagem de carvão, os mestres ajustavam a densidade de mídia pesada apenas pelo ‘toque’, levando de 5 a 6 anos para desenvolver um ‘olho de falcão’; agora, o agente inteligente fornece diretamente os parâmetros ótimos, e o PLC executa automaticamente, garantindo uma qualidade de carvão fino estável e excelente.” No setor de lavagem de carvão da mina de Xinglongzhuang, um operador revelou as mudanças reais trazidas pela inteligência artificial ao setor tradicional de mineração de carvão.

Cenários industriais são altamente complexos, com requisitos de segurança rigorosos e necessidade de resposta em tempo real. A utilidade de grandes modelos de IA é limitada nesses contextos, levando o setor a explorar e implementar agentes inteligentes.

Recentemente, o jornalista do Securities Times visitou a YunDing Technology e descobriu que, nos setores de mineração, química, petróleo e gás, há problemas comuns de baixa eficiência, altos riscos de segurança e forte dependência de experiência humana. No entanto, esses problemas estão sendo resolvidos sistematicamente por meio de capacidades de ciclo fechado centradas em agentes inteligentes — percepção, decisão, execução e otimização — que estão reformulando os modelos de produção e gestão industrial. Como o principal meio de conectar grandes modelos de IA aos cenários industriais, os agentes inteligentes estão abrindo a “última milha” na implementação de IA, impulsionando a transição de indústrias tradicionais de “inteligência pontual” para “colaboração sistêmica”.

Agentes inteligentes resolvem pontos críticos da indústria

“Anteriormente, grandes modelos forneciam capacidades básicas, como uma ‘mente inteligente’ para a indústria, mas os agentes inteligentes são as ‘mãos e pés’ que fazem essa mente se concretizar, transformando tecnologia em benefícios reais.” High Zhen, diretor de negócios de inteligência artificial do departamento de Internet Industrial da YunDing Technology, disse ao Securities Times.

“Transformações digitais tradicionais na indústria permaneciam em aplicações de ‘alerta’, e a capacidade de ‘descoberta e percepção’ dos grandes modelos ainda tinha lacunas em relação à ‘decisão e execução’.” High Zhen explicou que a aparição de agentes inteligentes mudou completamente essa situação, apresentando avanços em mineração, química, petróleo e gás, com a IA passando de espectadora a participante.

A YunDing Technology foi uma das primeiras fornecedoras de soluções de digitalização com grandes modelos específicos para setores na China, criando diversos casos de aplicação padrão na mineração, química, petróleo e gás, além de promover sua escala.

Na fábrica de lavagem de carvão de Xinglongzhuang, a tecnologia de agentes inteligentes da YunDing foi implementada para controle preciso de densidade em cenários industriais. Tradicionalmente, a separação por mídia pesada dependia da experiência manual para definir a densidade, com grande variação de parâmetros, resultando em produção instável de carvão fino, desperdício de mídia e perdas de produto. Agora, o agente inteligente prevê a densidade ótima de separação usando um grande modelo preditivo, acionando diretamente o PLC para ajustar o ciclo de controle, estabilizando a qualidade do carvão fino e aumentando a eficiência de produção em mais de 0,2%. Com uma lavagem anual de 3 milhões de toneladas, isso gera um benefício econômico direto superior a 3 milhões de yuans por ano.

A segurança nas operações subterrâneas também foi revolucionada com a participação do agente inteligente. No local de perfuração de controle de pressão de emergência na mina de Li Lou, o agente inteligente de monitoramento profundo do poço conta automaticamente o número de hastes de perfuração via algoritmos de vídeo, eliminando o método antigo de contagem manual, que era cansativo e propenso a erros.

“Antes, contar as hastes manualmente era difícil, e sempre preocupávamos em perder alguma; agora, com o algoritmo de verificação automática, a eficiência aumentou mais de 80%.” disseram os trabalhadores no local. A inspeção das correias transportadoras de carvão também é gerenciada pelo agente inteligente, com câmeras monitorando 24 horas por dia, detectando anomalias automaticamente e acionando alertas e ações corretivas, reduzindo a carga de trabalho dos operários e eliminando pontos cegos na inspeção manual.

Na área de química, o agente inteligente enfrenta o desafio de otimizar processos de produção com múltiplas variáveis, não lineares e fortemente acopladas. “O processo de lavagem de carvão é principalmente físico, enquanto os processos químicos envolvem reações químicas, onde ajustar um parâmetro pode desencadear reações em cadeia, tornando a previsão e otimização muito mais complexas.” High Zhen revelou que a equipe de IA da empresa investiu quase um ano no desenvolvimento de um agente inteligente para uma planta de destilação de metanol. O esforço valeu a pena: após sua implementação na Yulin Energy Chemical, o consumo de vapor de metanol foi reduzido em 3,2%, aumentando a produção anual de metanol em 180 toneladas e reduzindo custos e aumentando eficiência em 4,5 milhões de yuans por fábrica e por instalação.

Na indústria de petróleo e gás, os agentes inteligentes também demonstraram capacidade de implementação em larga escala. Em 2024, a YunDing Technology ganhou um projeto de grande modelo de IA para uma rede de oleodutos, estendendo a capacidade do agente inteligente ao setor de petróleo e gás. “Desde mineração até química e petróleo, a rápida adoção do agente inteligente se deve à resolução de problemas reais do setor, trazendo benefícios visíveis.” High Zhen afirmou.

Construindo suporte técnico para indústrias tradicionais

O sucesso dos agentes inteligentes na indústria tradicional é sustentado por um sistema tecnológico adaptado ao cenário industrial. Diferente da ‘versatilidade’ dos agentes na área de consumo, o desenvolvimento de agentes industriais foca mais em ‘praticidade’ e ‘segurança’, formando uma arquitetura central de ‘base multissensorial + combustível de dados + plataforma de suporte’.

Desde 2022, a YunDing Technology colaborou com a Huawei no desenvolvimento de grandes modelos, lançando em 2023 o primeiro grande modelo para mineração na indústria de energia, e em 2025, o modelo de química Fuxi. Hoje, a família de grandes modelos industriais cobre múltiplos setores. “Nossa base de grandes modelos é multissensorial, com implantação local de modelos comerciais como Pangu da Huawei, além de integrar modelos genéricos do mercado, podendo se adaptar a diferentes cenários.” High Zhen explicou que essa abordagem ‘setor + genérico’ torna a tecnologia mais resiliente.

“Agentes industriais não podem depender apenas de dados genéricos; precisam estar enraizados em cenários específicos, acumulando dados exclusivos.” High Zhen revelou que, desde o início do desenvolvimento de grandes modelos para setores, a YunDing tem focado na coleta de dados industriais. Atualmente, possuem mais de um milhão de dados anotados e trilhões de registros de produção, além de integrar seu conjunto de dados ao projeto piloto de alta qualidade de dados do governo em 2025. Esses dados, com ‘temperatura industrial’, tornam as decisões do agente mais precisas e alinhadas à realidade.

A plataforma de agentes inteligentes Cangjie, desenvolvida pela YunDing, torna a implementação mais ‘simples e acessível’. “Queremos que operários sem conhecimentos de programação possam usar agentes inteligentes.” High Zhen afirmou que a plataforma possui funções de orquestração de aplicações e colaboração multiagente, permitindo aos usuários montar rapidamente aplicações inteligentes personalizadas por meio de arrastar e soltar componentes. Atualmente, já suporta a orquestração de cenários de processamento de linguagem natural, com planos de expandir para monitoramento de segurança industrial e otimização de processos.

Mais importante, os agentes industriais precisam incorporar ‘genes de segurança’. Para atender às exigências de produção segura sem tolerância na indústria, os agentes devem ter mecanismos de segurança integrados. Por exemplo, durante a execução de comandos, deve haver auditoria de logs de operação em toda a cadeia, com desligamento automático em caso de comportamentos anômalos; além disso, os pacotes de habilidades industriais passam por rigorosos testes de segurança e validações.

“OpenClaw demonstrou o valor de implementação de agentes inteligentes, mas, em relação às capacidades gerais, estamos mais focados em encapsular algoritmos industriais e experiências de setor em padrões reutilizáveis, formando ‘pacotes de habilidades industriais’, que é nossa vantagem central.” High Zhen enfatizou.

Enfrentando desafios, acelerando a evolução

Embora a aplicação de agentes inteligentes na indústria tradicional esteja avançando, ainda há desafios reais.

“A complexidade e abertura do cenário industrial dificultam a implementação de agentes genéricos, pois diferentes processos e equipamentos variam bastante.” High Zhen exemplificou que, na proteção temporária de minas, alguns usam suporte móvel, outros usam suporte monolítico, exigindo diferentes soluções de monitoramento. Além disso, dificuldades na renovação de fábricas antigas, barreiras de dados e falta de padronização também limitam o crescimento em escala.

Mais importante, há diferenças significativas entre agentes para consumo e para indústria. “Para consumidores, a ênfase está na versatilidade, com pacotes de habilidades altamente reutilizáveis; na indústria, o foco é na integração profunda com cenários específicos, com interfaces e capacidades personalizadas para diferentes equipamentos e processos.” High Zhen admitiu que os agentes industriais ainda estão menos maduros que os de consumo, mas essa é sua maior força — “resolver problemas complexos e difíceis.”

“Devido à complexidade, especificidade e abertura do cenário industrial, atualmente os agentes se concentram em etapas de produção ou cenários locais. O próximo passo é a colaboração de múltiplos agentes para integrar esses pontos dispersos, formando ‘grupos de agentes’ que possam oferecer soluções sistemáticas, como gestão de emergência, agendamento de segurança e alerta de riscos, visando criar um ‘cérebro de IA’ verdadeiro.” High Zhen visualiza.

O grande modelo de mineração da YunDing foi avaliado pela Associação de Indústria de Carvão da China como de nível internacional, com capacidades de modelo avaliado por uma terceira parte nacional como estando na primeira linha global. Até agora, seus 223 cenários de IA foram implementados em mais de 130 unidades de produção, incluindo China National Coal, National Pipeline Network e Anhui North Coal Power.

“Nossa vantagem não está na quantidade de parâmetros, mas na solidez da implementação em cenários reais.” High Zhen afirmou. A YunDing não se limita a aplicações pontuais de agentes, buscando gerenciar centralizadamente agentes de visão, previsão e processamento de linguagem natural.

No âmbito político, o governo, incluindo a Administração Nacional de Energia, tem promovido políticas para incentivar a integração profunda de IA com o setor energético, apoiando a aplicação de agentes inteligentes. Os agentes estão impulsionando a transformação das indústrias tradicionais de “baseada em experiência” para “baseada em dados”, com resultados visíveis e tangíveis.