AI переходит из роли наблюдателя к участнику. Промышленные интеллектуальные агенты преуспевают в традиционных отраслях

Цзяньцзюй Шибао журналист Хуансян

«Раньше на угольной мойке опытные мастера регулировали плотность тяжелого суспендированного вещества только «на ощупь», на это уходило 5–6 лет, чтобы научиться «видеть»; сейчас интеллектуальный агент прямо дает оптимальные параметры, PLC-оборудование автоматически выполняет регулировки, качество концентрата стабильно и высокое». В цехе по очистке угля на шахте Синлунчжуан один оператор рассказал о реальных изменениях, которые принес интеллектуальный агент в традиционную угольную промышленность.

Промышленные сценарии отличаются высокой сложностью, строгими требованиями к безопасности и необходимостью оперативности, поэтому эффективность больших моделей ИИ в них ограничена. В этом контексте отрасль начала исследовать и внедрять интеллектуальные агенты.

Недавно журналисты «Цзяньцзюй Шибао» посетили компанию Юндинь Технологии и обнаружили, что в таких традиционных тяжелых отраслях, как горнодобывающая, химическая, нефтегазовая, существуют общие проблемы — низкая эффективность, высокий риск безопасности, сильная зависимость от человеческого опыта. Однако эти проблемы начинают получать системное решение — способность «восприятия — принятия решений — выполнения — оптимизации» в цикле, основанном на интеллектуальных агентах, которая меняет модели промышленного производства и управления. В качестве ключевого носителя, соединяющего большие модели ИИ с промышленными сценариями, интеллектуальные агенты преодолевают «последний километр» внедрения ИИ и способствуют переходу традиционных отраслей от «одностороннего интеллекта» к «системной координации».

Решение проблем отрасли с помощью интеллектуальных агентов

«Ранее большие модели обеспечивали базовые возможности, как бы устанавливая в промышленности «умный мозг», но именно интеллектуальные агенты — это «руки и ноги», которые позволяют реализовать этот мозг на практике и получать реальные выгоды», — рассказал директор по искусственному интеллекту в промышленном интернет-направлении Юндинь Технологий Га Чжэнь журналистам «Цзяньцзюй Шибао».

«Традиционная промышленность долгое время оставалась на уровне «сигнализации» — только предупреждений, а возможности больших моделей по «обнаружению и восприятию» и «принятию решений и выполнению» все еще имели разрыв», — отметил Га Чжэнь. Появление интеллектуальных агентов полностью изменило ситуацию, в горнодобывающей, химической, нефтегазовой сферах наблюдается много точечных прорывов: ИИ перестает быть «наблюдателем», становясь «участником».

Юндинь Технологии — один из первых в стране поставщиков решений по цифровизации с использованием крупных моделей ИИ в вертикальных отраслях. Компания создала несколько типичных промышленных кейсов и реализовала масштабное распространение.

На угольной шахте Синлунчжуан в Шаньдуне интеллектуальный агент, разработанный Юндинь, реализовал точное регулирование плотности в промышленном сценарии. Традиционная сортировка тяжелым суспендированным веществом зависела от человеческого опыта, параметры колебались, что приводило к нестабильности выхода концентрата, а также к перерасходу среды и потерям концентрата. Сейчас агент прогнозирует оптимальную плотность сортировки с помощью модели предсказания и напрямую управляет PLC-оборудованием для автоматической регулировки, что стабилизирует качество концентрата и повышает выход на 0,2% и более. При ежегодной переработке 3 миллиона тонн концентрата это дает прямую экономию свыше 3 миллионов юаней.

Безопасность подземных работ также значительно улучшилась благодаря участию интеллектуальных агентов. На площадке буровых работ по предотвращению взрывных выбросов в шахте Ли Лоу, интеллектуальный агент для контроля глубины буровых отверстий автоматически подсчитывает количество буровых штанг по видеосигналам, полностью исключая устаревшую ручную проверку, которая была утомительной и склонной к ошибкам.

«Раньше мы вручную считали буровые штанги — глаза уставали, и всегда боялись пропустить что-то. Теперь автоматическая проверка по алгоритму повышает эффективность более чем на 80%», — рассказали работники. Также интеллектуальный агент берет на себя инспекцию транспортных лент для подачи угля, камеры круглосуточно мониторят ситуацию, при обнаружении отклонений автоматически подают сигнал тревоги и инициируют меры. Это снижает нагрузку на работников и устраняет «слепые зоны» ручных обходов.

В химической промышленности интеллектуальные агенты решают задачу оптимизации технологических процессов с множеством переменных, нелинейных связей и сильной взаимозависимости. «Процесс очистки угля — в основном физические изменения, а химические процессы — химические реакции, регулировка одного параметра может вызвать цепную реакцию, предсказание и оптимизация требуют значительных усилий», — признал Га Чжэнь. В частности, разработка интеллектуального агента для ректификации метанола заняла почти год. В результате, после внедрения в компании Юйлинь Хэчжэн, расход паров метанола снизился на 3,2%, годовой объем производства увеличился на 180 тонн, а ежегодная экономия и повышение эффективности достигли 4,5 миллиона юаней.

В нефтегазовой отрасли интеллектуальные агенты также демонстрируют масштабируемость. В 2024 году Юндинь выиграла тендер на проект крупной сети по внедрению больших моделей ИИ для нефтегазовых магистральных систем. «От горнодобывающей до химической и нефтегазовой — причина быстрого распространения интеллектуальных агентов в том, что они решают реальные боли отрасли и приносят очевидную пользу», — отметил Га Чжэнь.

Создание «жесткой поддержки» для традиционных отраслей

За успехом внедрения интеллектуальных агентов в традиционные отрасли стоит технологическая система, адаптированная к промышленным сценариям. В отличие от универсальных агентов для потребительского рынка, промышленные интеллектуальные агенты ориентированы на «практичность» и «безопасность», формируя ядро из «мульти-модальной базы + данных- топлива + платформенного носителя».

Еще в 2022 году Юндинь Технологии совместно с Huawei запустила разработку больших моделей, в 2023 году выпустила первый в отрасли крупномодельный продукт для горнодобывающей промышленности, а в 2025 году — химическую модель Юндинь Фуси. Сейчас создается семейство промышленных больших моделей, охватывающее несколько отраслей. «Наши модели основаны на мульти-модальной платформе, которая позволяет гибко адаптировать их под разные сценарии, включая локальную установку Huawei Паньгу и интеграцию с ведущими универсальными моделями», — рассказал Га Чжэнь. Такой «отраслевой + универсальный» подход делает технологии более устойчивыми.

«Промышленные интеллектуальные агенты не могут полагаться только на универсальные данные, необходимо накапливать специализированные данные, связанные с конкретными сценариями», — отметил Га Чжэнь. Компания с самого начала сосредоточилась на сборе отраслевых данных, сейчас у нее более миллиона размеченных данных и триллионов производственных данных. Эти данные вошли в национальный проект по созданию высококачественных отраслевых датасетов на 2025 год. Именно такие «отраслевые» данные позволяют интеллектуальным агентам принимать более точные и практичные решения.

Платформа «Цзяньцзюй Интеллектуальный Агент» от Юндинь делает внедрение технологий проще и удобнее. «Мы хотим, чтобы даже рабочие без навыков программирования могли пользоваться агентами», — подчеркнул Га Чжэнь. Платформа поддерживает сценарии автоматического оркестрации приложений и кооперации нескольких агентов. Пользователи могут просто перетаскивать компоненты для быстрого создания собственных решений. Уже реализована автоматическая настройка сценариев обработки естественного языка, в будущем планируется расширение на промышленные системы безопасности и оптимизацию процессов.

Ключевым аспектом является встроенная «безопасность». В условиях, когда в промышленности нулевая терпимость к ошибкам, интеллектуальные агенты проектируются с надежными механизмами безопасности: ведется полный аудит операций, при обнаружении аномалий автоматически отключаются, а для промышленных навыков — проводится строгая проверка и сертификация.

«Успех OpenClaw подтвердил ценность внедрения агентов, но по сравнению с универсальными возможностями мы больше сосредоточены на стандартизации промышленных алгоритмов и опыта, чтобы создавать переиспользуемые «навыки» — это наш главный конкурентный плюс», — подчеркнул Га Чжэнь.

Ускорение развития через вызовы

Хотя применение интеллектуальных агентов в традиционных отраслях постепенно расширяется, есть и реальные сложности.

«Промышленные сценарии сложны и открыты, различия в технологиях и оборудовании велики, поэтому универсальные агенты трудно внедрять», — отметил Га Чжэнь. Например, в поддержке временных конструкций в шахтах используются разные схемы: одни используют мобильные установки, другие — отдельные элементы, что требует разработки различных систем мониторинга. Также сложности связаны с модернизацией старых предприятий, барьерами в данных и отсутствием стандартов, что сдерживает масштабирование.

Более того, возможности промышленных агентов существенно отличаются от потребительских. «Потребительские агенты ориентированы на универсальность, их навыки легко переиспользовать; промышленные же требуют глубокой интеграции с конкретными сценариями, зачастую нужны индивидуальные интерфейсы и способности», — признал Га Чжэнь. Он отметил, что уровень зрелости промышленных агентов пока ниже, чем у потребительских, но именно это и есть их ценность — «решать сложные и жесткие задачи».

«Из-за сложности, специфики и открытости промышленных сценариев сейчас агенты в основном работают в отдельных узких сегментах. В будущем необходимо объединить их в «кооперативные группы», чтобы создать системные решения — например, системы аварийного управления, безопасного планирования и предупреждения рисков, — и в конечном итоге сформировать полноценный «ИИ-мозг»», — заявил Га Чжэнь.

Модель горнодобывающего сектора Юндинь достигла международного уровня по оценкам Китайской ассоциации угольной промышленности, ее возможности вошли в первую международную группу по оценке. На сегодняшний день 223 сценария применения ИИ реализованы в более чем 130 предприятиях, таких как China Coal, National Pipeline Network и Wanbei Coal & Electricity.

«Наше преимущество — не в количестве параметров, а в надежности внедрения сценариев», — подчеркнул Га Чжэнь. Компания не ограничивается одним направлением, она стремится к централизованному управлению визуальными, предиктивными и обработкой естественного языка агентами.

На государственном уровне, Министерство энергетики и другие ведомства неоднократно выпускали политики, стимулирующие интеграцию ИИ и энергетической отрасли, что создает мощную поддержку для внедрения агентов. Интеллектуальные агенты уже показывают ощутимые результаты, способствуя переходу традиционных отраслей от «опыта» к «данным» и «данным» к «интеллекту».

【Ответственный за публикацию: Чжан Сяобо】