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

证券时报记者 黄翔

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

Cenários industriais são altamente complexos, com requisitos de segurança rigorosos e necessidade de resposta em tempo real, o que limita a eficácia dos grandes modelos de IA. Nesse contexto, o setor começou a explorar e implementar agentes inteligentes.

Recentemente, o repórter 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. Mas esses problemas estão sendo resolvidos sistematicamente — com capacidades de ciclo fechado de ‘percepção—decisão—execução—otimização’ centradas em agentes inteligentes, que estão reformulando os modos de produção e gestão industrial. Como o principal elo entre grandes modelos de IA e cenários industriais, os agentes inteligentes estão conectando a implementação de IA à ‘última milha’, impulsionando a transição de indústrias de ‘inteligência pontual’ para ‘colaboração sistêmica’.

Agentes inteligentes resolvem pontos críticos da indústria

“Antigamente, os grandes modelos forneciam capacidades básicas, como se instalassem um ‘cérebro inteligente’ na indústria, mas os agentes inteligentes são as ‘mãos e pés’ que fazem esse cérebro realmente funcionar, transformando tecnologia em benefícios concretos.” High Zhen, diretor de negócios de IA do departamento de Internet Industrial da YunDing, contou ao Securities Times.

“A transformação digital das indústrias tradicionais permaneceu por muito tempo na fase de ‘alerta’, com a capacidade de ‘descoberta e percepção’ dos grandes modelos ainda distante da ‘decisão e execução’.” High Zhen explicou que a chegada dos agentes inteligentes mudou esse cenário, apresentando avanços em mineração, química, petróleo e gás, onde a IA passou de espectadora a participante.

A YunDing Technology foi uma das primeiras no país a lançar soluções de modelos de grande porte específicos para setores verticais, criando diversos casos de aplicação industrial e promovendo sua escala.

No setor de lavagem de carvão na mina de Xinglongzhuang, a tecnologia de agentes inteligentes da YunDing foi implementada para controle preciso de densidade em cenários industriais. Tradicionalmente, a separação por densidade dependia da experiência manual, com grande variação de parâmetros, resultando em produção instável de carvão fino, além de desperdício de mídia e perdas de produto. Agora, o agente inteligente prevê a densidade ótima usando um grande modelo preditivo, que controla diretamente o equipamento PLC para ajuste em ciclo fechado, estabilizando a qualidade do carvão fino e aumentando a produtividade 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 de furos 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 deixava os olhos cansados e sempre havia risco de erro na contagem, mas agora, com algoritmos de verificação automática, a eficiência aumentou mais de 80%.” disseram os trabalhadores no local. Na inspeção das correias transportadoras de carvão, o agente inteligente também assume a tarefa, com câmeras monitorando 24 horas por dia, detectando anomalias e acionando alertas automáticos, 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 bastante complexas.” High Zhen revelou que o desenvolvimento de um agente inteligente para destilação de metanol levou quase um ano de esforço. Com resultados positivos, após sua implementação na Yulin Energy Chemical, o consumo de vapor de metanol por tonelada caiu 3,2%, aumentando a produção anual de metanol em 180 toneladas e reduzindo custos em 4,5 milhões de yuans por fábrica e por instalação.

No setor de petróleo e gás, os agentes inteligentes também demonstraram capacidade de implementação em larga escala. Em 2024, a YunDing Technology venceu um projeto de grande modelo de IA para uma rede de oleodutos, estendendo suas capacidades ao setor de petróleo e gás. “Desde mineração até química e petróleo, o sucesso na rápida disseminação dos agentes inteligentes se deve a sua capacidade de resolver problemas reais do setor, trazendo benefícios visíveis.” High Zhen afirmou.

Construindo o suporte ‘duro’ 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 valoriza ‘praticidade’ e ‘segurança’, formando uma arquitetura central de ‘base multimodal + combustível de dados + plataforma’.

Desde 2022, a YunDing colaborou com a Huawei no desenvolvimento de grandes modelos, lançando em 2023 o primeiro grande modelo para mineração no setor de energia, e em 2025, o modelo de química YunDing Fuxi. Hoje, a família de grandes modelos industriais cobre múltiplos setores. “Nossa base de grandes modelos é multimodal, 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 de dados genéricos ‘alimentados’, é preciso enraizar-se nos cenários industriais e acumular dados específicos.” High Zhen revelou que, desde o início do desenvolvimento de seus grandes modelos, a YunDing tem focado na coleta de dados do setor, acumulando mais de um milhão de dados anotados e trilhões de registros de produção. Seu conjunto de dados foi selecionado para o projeto piloto de construção de conjuntos de dados de alta qualidade pelo 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 os agentes.” High Zhen afirmou que a plataforma possui funções de orquestração de aplicações e cooperação multiagente, permitindo que usuários arrastem e soltem componentes para montar aplicações inteligentes personalizadas rapidamente. Já é possível realizar orquestrações 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’. Como a produção industrial exige tolerância zero a riscos, os agentes devem ter mecanismos de segurança integrados. Por exemplo, durante a execução de comandos, é necessário registrar logs completos e, em caso de comportamento anômalo, interromper automaticamente a operação; além disso, os ‘pacotes de habilidades’ industriais passam por rigorosos testes de segurança e validação.

“O sucesso do OpenClaw confirma o valor de implementação dos agentes, mas, em relação às capacidades gerais, estamos mais focados em encapsular algoritmos industriais e experiências de setor em pacotes de habilidades reutilizáveis, que é nossa vantagem central.” High Zhen destacou.

Acelerando a evolução diante dos desafios

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

“Cenários industriais são complexos e abertos, com diferenças entre processos e equipamentos. Agentes genéricos enfrentam dificuldades na implementação.” High Zhen exemplificou que, na proteção temporária de minas, alguns usam suportes móveis, outros suportes fixos, exigindo diferentes soluções de monitoramento. Além disso, dificuldades na renovação de fábricas antigas, barreiras de dados e falta de padronização também limitam a escala do setor.

Mais importante, há diferenças marcantes entre agentes para consumidores 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 dos cenários industriais, atualmente os agentes se concentram em etapas ou cenários isolados. O próximo passo é usar múltiplos agentes cooperativos para integrar esses pontos dispersos, formando ‘bando de agentes’ que possam oferecer soluções sistêmicas, como gestão de emergência, agendamento de segurança e alerta de riscos, visando criar um ‘cérebro de IA’ verdadeiro.” High Zhen projetou.

O grande modelo de mineração da YunDing, avaliado pela Associação de Indústria do Carvão da China, atingiu padrão internacional de liderança, com capacidades avaliadas por órgãos nacionais em nível de primeira linha mundial. 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 dos cenários.” High Zhen afirmou. “Não nos limitamos a aplicações pontuais, buscamos gerenciar centralizadamente visões, previsões e processamento de linguagem natural.”

No âmbito político, o governo, por meio de órgãos como a Administração Nacional de Energia, tem promovido políticas que incentivam a integração de IA com o setor energético, apoiando a aplicação de agentes inteligentes. Com resultados visíveis, a IA está ajudando a transformar indústrias de ‘base na experiência’ para ‘baseada em dados’.

【Responsável pela edição: Zhang Xiaobo】