AI перетворюється з глядача на учасника Промислові інтелектуальні агенти демонструють свої можливості у традиційних галузях

Журналіст Цінних паперівний часопис Хуансян

«Раніше на вуглезаводі досвідчені майстри налаштовували щільність важкого середовища виключно за допомогою «відчуття», і для того, щоб навчитися цьому, потрібно було 5–6 років, щоб осягнути «вогняне око»; тепер інтелектуальний агент безпосередньо дає найоптимальніші параметри, а обладнання PLC автоматично виконує налаштування, забезпечуючи стабільну та високоякісну якість концентрату.» У цеху з обробки вугілля на шахті Сінлунцзян один оператор розповів про реальні зміни, які приніс AI-інтелектуальний агент у традиційну вугільну промисловість.

Виробничі сцени мають високу складність, суворі вимоги до безпеки та сильну необхідність у реальному часі, тому ефективність великих моделей AI тут обмежена. У цьому контексті галузь почала досліджувати та впроваджувати AI-інтелектуальні агенти.

Нещодавно журналіст Цінних паперівних часописів відвідав компанію Юндинь Технології і виявив, що у традиційних важких галузях, таких як шахти, хімічна промисловість, нафта і газ, довгий час існували спільні проблеми низької ефективності, високих ризиків безпеки та сильної залежності від людського досвіду. Однак ці питання зараз отримують системне рішення — здатність «сприйняття — прийняття рішень — виконання — оптимізація» у циклі з інтелектуальним агентом, що змінює моделі виробництва та управління промисловістю. Як основний носій, що з’єднує великі моделі AI із галузевими сценаріями, інтелектуальний агент відкриває «останню милю» впровадження AI і сприяє переходу традиційної промисловості від «одиничних інтелектуальних точок» до «системної координації».

Розв’язання галузевих проблем за допомогою інтелектуального агента

«Раніше великі моделі забезпечували базові можливості, наче встановлювали «розумний мозок» для галузі, але саме інтелектуальний агент є «руками і ногами», що реалізують цей мозок, перетворюючи технології у реальні вигоди.» Гао Чжень, директор з штучного інтелекту в департаменті промислового інтернету Юндинь Технології, повідомив журналісту Цінних паперівних часописів.

«Трансформація у сфері промисловості раніше довго залишалася на рівні «сповіщень», а здатність великих моделей від «виявлення і сприйняття» до «прийняття рішень і виконання» ще має значний потенціал для розвитку.» Гао Чжень зазначив, що появи інтелектуального агента кардинально змінила цю ситуацію. У галузях шахт, хімії, нафти і газу він демонструє багатоточкові прориви: AI перетворюється з «спостерігача» у «учасника».

Юндинь Технології — один із перших у країні постачальників цифрових рішень із вертикальними великими моделями для галузей. Компанія створила кілька типових застосувань у шахтній, хімічній та нафтовій промисловості, досягла масштабного поширення.

У цеху з обробки вугілля шахти Сінлунцзян компанії Юндинь розроблений інтелектуальний агент реалізував точне регулювання щільності у виробничому сценарії. Традиційне сортування важким середовищем залежало від людського досвіду для встановлення щільності, що спричиняло значні коливання параметрів, нестабільність виходу концентрату та витрати на середовище і втрати концентрату. Тепер інтелектуальний агент за допомогою прогнозної великої моделі обчислює оптимальні параметри сортування, безпосередньо керуючи PLC-обладнанням для закритого циклу регулювання. Це не лише стабілізує якість концентрату, а й підвищує вихід концентрату більш ніж на 0,2%. За річним обсягом обробки 3 мільйонів тонн, це дає прямий економічний ефект понад 3 мільйони юанів щороку.

Безпека підземних робіт також значно покращилася завдяки участі інтелектуального агента. На майданчику бурових робіт у Лілоу, де проводяться роботи з запобігання вибухам і зниження тиску, інтелектуальний агент для контролю глибини свердловин автоматично рахує кількість бурових стрижнів за допомогою відеоалгоритмів, повністю позбавляючись старої практики «ручного підрахунку», що була нудною і схильною до помилок.

«Раніше, рахуя бурові стрижні вручну, очі втомлювалися, і ми постійно боялися пропустити щось. Тепер автоматична перевірка за допомогою алгоритмів підвищила ефективність роботи більш ніж на 80%», — кажуть працівники на місці. Також інтелектуальний агент контролює стан транспортної стрічки для подачі вугілля, з 24-годинним моніторингом у реальному часі, автоматичним сповіщенням про аномалії та їхньою обробкою, що зменшує фізичне навантаження працівників і усуває сліпі зони людського огляду.

У хімічній промисловості інтелектуальний агент має подолати проблему оптимізації технологічних процесів із «багатоваріантністю, нелінійністю та сильним зчепленням». «Процес очищення вугілля — це переважно фізичні зміни, тоді як хімічні реакції у технологічних процесах можуть викликати ланцюгові реакції при регулюванні одного параметра, і передбачення та оптимізація мають суттєві відмінності за масштабом.» Гао Чжень зізнався, що розробка інтелектуального агента для сцени ректифікації метанолу тривала майже рік. Вклад був виправданий: після впровадження системи у Юйліньській хімічній компанії витрати пари метанолу знизилися на 3,2%, річний обсяг виробництва метанолу зріс на 180 тонн, а щорічна економія та підвищення ефективності на одному заводі становить понад 4,5 мільйона юанів.

У нафтовій і газовій галузі інтелектуальні агенти також демонструють масштабованість. У 2024 році Юндинь Технології виграла контракт на проект із великими моделями AI для певної газорозподільної компанії, розширивши можливості агентів у сфері нафтогазових мереж. «Від шахт до хімії і далі до нафти й газу — швидке поширення інтелектуальних агентів зумовлене тим, що вони вирішують реальні проблеми галузі і приносять очевидні вигоди», — зазначив Гао Чжень.

Створення «жорсткої опори» для традиційної промисловості

Успіх інтелектуальних агентів у традиційних галузях базується на технічній системі, що враховує особливості промислових сценаріїв. На відміну від універсальності інтелектуальних агентів для споживчого ринку, промислові агенти розробляються з акцентом на «практичність» і «безпеку», формуючи основну архітектуру «багатомодульної платформи + дані як паливо + платформний носій».

Ще у 2022 році Юндинь Технології спільно з Huawei розпочали розробку великих моделей, у 2023 році представили першу у галузі модель для шахт, а у 2025 році — модель для хімічної промисловості «Юндинь Фуся». Зараз створено сімейство промислових моделей, що охоплюють кілька галузей. «Наш базовий модуль — багатомодульний, він не лише локально розгортає комерційні моделі Huawei, такі як Пангю, але й інтегрує провідні універсальні моделі галузі, що дозволяє гнучко адаптуватися до різних сценаріїв», — пояснив Гао Чжень. Такий «індустріально-універсальний» підхід робить технології більш стійкими.

«Промисловий інтелектуальний агент не може годуватися лише універсальними даними, він має ґрунтуватися на галузевих сценаріях і накопичувати власні дані.» Гао Чжень повідомив, що з початку створення галузевих моделей компанія Юндинь зосереджена на накопиченні галузевих даних. Наразі у них понад мільйон позначених даних і трильйони виробничих записів. Їхній набір галузевих даних увійшов до переліку пілотних проектів високоякісних галузевих даних, ініційованих Національним управлінням даних у 2025 році. Саме ці дані, наповнені «промисловою теплотою», забезпечують більш точні та релевантні рішення інтелектуальних агентів.

Самостійна платформа «Цзанцзе» Юндинь дозволяє зробити впровадження технологій «простим і зручним». «Ми прагнемо, щоб навіть працівники без навичок програмування могли користуватися інтелектуальними агентами», — зазначив Гао Чжень. Платформа має функції оркестрування застосунків і координації багатьох агентів. За допомогою drag-and-drop користувачі швидко створюють власні інтелектуальні додатки. Наразі вже реалізовано автоматичне оркестрування сценаріїв обробки природної мови, а у майбутньому планується розширення до складних сценаріїв промислового контролю безпеки та оптимізації технологій.

Ще важливіше, що промисловий інтелектуальний агент має «вбудований» механізм безпеки. Ураховуючи високі стандарти безпеки у промислових сценаріях, агент має мати повний цикл безпечної роботи: наприклад, ведення журналу дій з автоматичним аудитом, автоматичне припинення роботи при виявленні аномалій, а також сувору перевірку та сертифікацію «промислових навичок».

«Популярність OpenClaw підтверджує цінність впровадження інтелектуальних агентів, але порівняно з універсальними можливостями, ми більше зосереджені на стандартизації промислових алгоритмів і досвіду, щоб сформувати повторювані «промислові навички», — підкреслив Гао Чжень.

Прискорення розвитку через виклики

Застосування інтелектуальних агентів у традиційних галузях поступово поглиблюється, але існують і реальні виклики.

«Промислові сценарії дуже складні і відкриті, різноманітність технологій і обладнання велика, тому впровадження універсальних агентів у промислових умовах ускладнене.» Гао Чжень навів приклад: у процесі тимчасового підтримання шахтних споруд використовуються різні системи — одні застосовують мобільне тимчасове підтримання, інші — окремі модулі, тому потрібно розробляти різні сценарії моніторингу. Крім того, труднощі з модернізацією застарілого обладнання, бар’єри у даних і недостатня стандартизація стримують масштабне впровадження.

Ще один важливий аспект — значна різниця між можливостями інтелектуальних агентів для споживачів і для промисловості. «Для споживчого ринку важлива універсальність, навички мають бути багаторазово застосовними; у промисловості ж потрібно глибоке поєднання з конкретними сценаріями, індивідуальні інтерфейси та спеціальні можливості для різного обладнання і технологій.» Гао Чжень визнав, що зрілість промислових агентів поки що поступається споживчим, але саме у цьому їх цінність — «вирішувати складні та «жорсткі» проблеми».

«Через складність, особливості та відкритість промислових сценаріїв наразі застосування агентів зосереджене на окремих виробничих етапах або локальних сценаріях. Наступним кроком стане координація багатьох агентів для інтеграції розрізнених точкових сценаріїв у системний комплекс — створення «зграї» агентів, що забезпечить системні рішення для аварійного управління шахтами, безпеки, попередження ризиків тощо. Мета — створити справжній «штучний інтелект-головний мозок»», — прогнозує Гао Чжень.

Модель для шахт Юндинь досягла міжнародного рівня за оцінкою Китайської асоціації вугільної промисловості, її можливості пройшли оцінювання авторитетними внутрішніми організаціями і увійшли до першої ліги світового рівня. На сьогодні понад 130 виробничих підприємств у Китаї, включаючи China Coal, National Pipeline Network і Anhui North Coal & Electric, вже впровадили 223 сценарії застосування AI.

«Наші переваги — не у кількості параметрів, а у міцності впровадження сценаріїв», — сказав Гао Чжень. Юндинь прагне не обмежуватися одним напрямком застосування агентів і працює над централізованим управлінням системами візуального аналізу, прогнозування та обробки природної мови.

На політичному рівні кілька відомств, зокрема Національна енергетична адміністрація, неодноразово підтримували політики, що сприяють глибокій інтеграції AI з енергетичним сектором, що створює міцну основу для впровадження агентів. Завдяки видимим і відчутним результатам, AI-агенти сприяють переходу традиційної промисловості від «досвідного» до «данихого» управління.