香港工業(yè)AI獨(dú)角獸思謀科技對(duì)「AI+製造業(yè)」的探索正邁向更深處，從技術(shù)突破走向場(chǎng)景深耕，以工業(yè)大模型IndustryGPT為根基，已生長(zhǎng)出真正扎根工業(yè)製造全流程的智能體應(yīng)用。
近日，思謀重磅發(fā)布的SMore Agent智能體正式亮相。作為這場(chǎng)技術(shù)深耕的標(biāo)誌性成果，SMore Agent不只能看懂生產(chǎn)資料，更會(huì)判斷、敢動(dòng)手，最後解決實(shí)際問(wèn)題，成為最「懂行」的「數(shù)字工人」。
精準(zhǔn)理解：多模態(tài)大模型矩陣+KBX知識(shí)庫(kù)協(xié)同發(fā)力
2025年被譽(yù)為AI Agent應(yīng)用元年，但智能體的進(jìn)化與落地絕非簡(jiǎn)單的技術(shù)堆疊。尤其是工業(yè)場(chǎng)景中，複雜性往往藏在模糊的需求表述、跨模態(tài)的生產(chǎn)資料裡，要走上產(chǎn)線(xiàn)成為企業(yè)可信賴(lài)的「數(shù)位工人」，其間需要跨越「理解-決策-執(zhí)行」的全鏈路能力鴻溝。
而要做到精準(zhǔn)理解，離不開(kāi)思謀自研的多模態(tài)大模型矩陣與KBX知識(shí)庫(kù)的核心支撐。
2023年，思謀發(fā)布全球首個(gè)工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT，並以此為基座一路深耕，針對(duì)工業(yè)場(chǎng)景的專(zhuān)業(yè)屬性持續(xù)打磨技術(shù)內(nèi)核，構(gòu)建起強(qiáng)大的多模態(tài)大模型矩陣，讓SMore Agent擁有超強(qiáng)理解力。工業(yè)知識(shí)的沉澱與調(diào)用同樣關(guān)鍵，思謀KBX知識(shí)系統(tǒng)作為基於大模型和智慧Agent技術(shù)的下一代智慧知識(shí)系統(tǒng)，徹底突破傳統(tǒng)RAG的局限，可進(jìn)行私有知識(shí)智慧管理、創(chuàng)新「混合索引+Agentic檢索」機(jī)制，並支援多模態(tài)資料，讓知識(shí)應(yīng)用更貼合現(xiàn)場(chǎng)工況。
這種「模型推理+知識(shí)支撐」的協(xié)同模式，在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出強(qiáng)悍實(shí)力。
自主決策：從經(jīng)驗(yàn)拍板到智慧決斷
突破「理解」關(guān)卡後，工業(yè)智能體還需具備在複雜工況中自主決策的能力——既要應(yīng)對(duì)設(shè)備突發(fā)故障、訂單臨時(shí)調(diào)整等變數(shù)，又要平衡品質(zhì)、效率、成本、安全性等多重目標(biāo)。
SMore Agent依託多模態(tài)大模型的推理能力與KBX知識(shí)庫(kù)的動(dòng)態(tài)支撐，讓決策從經(jīng)驗(yàn)拍板升級(jí)為資料驅(qū)動(dòng)的精準(zhǔn)判斷。這些能力並非停留在理論層面，SMore Agent在一個(gè)個(gè)真實(shí)工業(yè)場(chǎng)景中證明自身價(jià)值。
以設(shè)備巡檢為例，在某汽車(chē)生產(chǎn)線(xiàn)中，壓縮機(jī)設(shè)備運(yùn)行過(guò)程出現(xiàn)異常振動(dòng)，且軸承溫度偏高，傳統(tǒng)模式下，需調(diào)度資深設(shè)備專(zhuān)家現(xiàn)場(chǎng)排查，耗時(shí)或需2至3小時(shí)，期間產(chǎn)線(xiàn)停機(jī)損失顯著。而SMore Agent則能構(gòu)建起智慧故障診斷閉環(huán)：
系統(tǒng)先通過(guò)多模態(tài)大模型，解析設(shè)備即時(shí)運(yùn)行資料，調(diào)取工藝關(guān)聯(lián)資料、採(cǎi)集設(shè)備異常點(diǎn)的圖像，為異常提供了完整的「資料畫(huà)像」，並對(duì)此進(jìn)行理解分析；
然後通過(guò)KBX知識(shí)庫(kù)調(diào)用「故障診斷模型庫(kù)」，匹配歷史同類(lèi)故障資料，分析動(dòng)力系統(tǒng)拓?fù)溥壿嫞煌瑫r(shí)，多模態(tài)大模型借助思維鏈(COT)推理，模擬專(zhuān)家排查思路，快速鎖定故障原因。
最後基於診斷結(jié)果，系統(tǒng)從知識(shí)庫(kù)調(diào)取標(biāo)準(zhǔn)化流程，結(jié)合當(dāng)前設(shè)備運(yùn)行環(huán)境，推斷異常原因?yàn)椤篙S承磨損導(dǎo)致的軸承故障」，進(jìn)而輸出「拆卸軸承元件檢查磨損程度；若磨損超限則更換同型號(hào)軸承，並補(bǔ)充合成潤(rùn)滑脂；重啟連續(xù)監(jiān)測(cè)48小時(shí)振動(dòng)與溫度資料」的方案。
從異常資料觸發(fā)到方案輸出，全程僅用時(shí)12分鐘，較傳統(tǒng)人工模式效率提升90%。
高效執(zhí)行：走通工業(yè)智慧「最後一公里」
智能體的價(jià)值，終究要體現(xiàn)在將決策轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)動(dòng)作、解決實(shí)際問(wèn)題的能力上。
在工藝裝配過(guò)程中，因流程繁雜、依賴(lài)經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期面臨效率低、易出錯(cuò)、變更難、返工率高的痛點(diǎn)，SMore Agent依託大模型與工業(yè)系統(tǒng)的深度融合，構(gòu)建起「指令直連設(shè)備-執(zhí)行即時(shí)回饋-方案動(dòng)態(tài)反覆運(yùn)算」的閉環(huán)。由其衍生出的智能工藝助手正是這套能力的典型實(shí)踐。
工藝裝配需整合產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、物料清單、製造資源等資訊，智慧工藝助手依託多模態(tài)大模型，可解析不同模型、圖紙和文檔等資料，識(shí)別工藝結(jié)構(gòu)搭建、物料指派需匹配庫(kù)存與工藝要求、質(zhì)檢項(xiàng)點(diǎn)等需求。
例如，在某車(chē)企全新一代渦輪增壓發(fā)動(dòng)機(jī)裝配工藝設(shè)計(jì)專(zhuān)案中，智慧工藝助手通過(guò)4步閉環(huán)實(shí)現(xiàn)高效賦能，徹底改變傳統(tǒng)「工程師手動(dòng)整合+反復(fù)修改」的模式：
智能工藝助手首先根據(jù)知識(shí)庫(kù)資料解析發(fā)動(dòng)機(jī)模型、EBOM清單及車(chē)間製造資來(lái)源資料，參考知識(shí)庫(kù)中同系列車(chē)型裝配方案，15分鐘內(nèi)輸出EBOM(設(shè)計(jì)物料清單)優(yōu)化建議、PBOM(工藝物料清單)工藝拆分方案及MBOM(製造物料清單)物料分類(lèi)推薦；其後通過(guò)介面直連PLM系統(tǒng)，工程師點(diǎn)擊「創(chuàng)建PBOM」完成工藝結(jié)構(gòu)的自動(dòng)搭建，無(wú)需手動(dòng)錄入上千個(gè)零部件的工藝屬性，即可生成指導(dǎo)手冊(cè)，為產(chǎn)線(xiàn)人員提供清晰指引；而後裝配過(guò)程中，SMore Agent通過(guò)工位元掃碼設(shè)備採(cǎi)集物料領(lǐng)用偏差、質(zhì)檢通過(guò)率等資料，回傳至大模型與知識(shí)庫(kù)；最終通過(guò)持續(xù)回饋，反覆運(yùn)算優(yōu)化方案，讓工藝流程隨產(chǎn)線(xiàn)動(dòng)態(tài)進(jìn)化。
資料顯示，從理解的工藝流程複雜需求，到?jīng)Q策適配方案，再到落地執(zhí)行與反覆運(yùn)算，智慧工藝助手可減少工程師80%以上重複性工作，設(shè)計(jì)周期縮短50%，投入減少30%。
提升生產(chǎn)效率、優(yōu)化決策、預(yù)測(cè)性維護(hù)、加速研發(fā)與設(shè)計(jì)、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理……憑藉紮實(shí)的場(chǎng)景落地能力，SMore Agent讓智能體從概念走向?qū)嵺`，成為貫穿產(chǎn)業(yè)全流程的智慧協(xié)同者，為全球客戶(hù)效率提升與成本優(yōu)化提供實(shí)質(zhì)性支撐。而中國(guó)智造也將憑藉此類(lèi)深度貼合產(chǎn)業(yè)需求的自主創(chuàng)新成果，推動(dòng)全球製造業(yè)完成新一輪範(fàn)式升級(jí)。(記者 蘇尚)
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