科技日报记者 王禹涵
近日，和利时科技集团有限公司（以下简称“和利时”）在陕西西安发布XMagital 2.0——这是一套以“工业世界模型”XWorld为核心引擎的工业AI智能系统，其核心定位是让工业控制系统从“被动执行指令”转向“主动智能认知”。
此前，和利时将XMagital 1.0定义为“可自由定义的智能系统”；时隔一年，2.0版本新增XWorld认知层，构建起从工业数据底座到工业世界模型再到工业自主运行的三层智能体系。这不仅是企业新品迭代，更释放出一个信号：中国工业AI领域，从依赖通用大模型“微调适配”，转向构建专有的、可解释的工业认知底座的关键技术路线正在走向成熟。
通用大模型“嫁接”工厂为何水土不服
过去两年，工业AI的主流路径是将通用大模型“嫁接”进工厂。这条路线很快暴露出通用大模型的概率生成机制与工业控制要求的确定性和安全性存在根本性冲突的问题。
和利时中央研究院总工程师朱毅明分析：“通用大模型存在固有的幻觉和可解释性问题，不能完全满足工业生产控制的安全性、可靠性、确定性要求。”他进一步解释，工业数据属于私域，高质量样本稀缺，生产工艺和装备环境高度差异化，单一采用数据驱动的AI模型的完备性、适应性和泛化性较差。
中国信息通信研究院发布的《工业智能创新发展报告（2026年）》指出，当前大部分工业数据因数据质量参差不齐、知识内嵌程度不够，无法直接用于智能模型训练。报告同时提到，AI与制造机理融合深度不足，严重制约大模型的跨场景泛化能力。
更深层的障碍在于逻辑冲突。朱毅明分析，通用大模型懂语言、懂图像，但不懂物料平衡、能量守恒、反应动力学。工业控制要求确定、可重复、有边界，而大模型的概率生成机制，在流程工业对安全零容忍的红线面前，构成了根本性的矛盾。
流程工业被称为AI升级的“深水区”，原因在于“三强”特征——强工艺、强安全、强合规，以及全链条、长产线、深耦合带来的极高复杂度。“不要在落后的工艺基础上搞自动化，不要在落后的管理基础上搞信息化，不要在落后的数字化基础上搞智能化。”和利时工业AI总裁刘桐杰认为，这是转型智能工业的前提条件。
“机理+数据”驱动AI转变
和利时构建的“工业世界模型”XWorld，正是从底层重构工业AI的认知方式。
XWorld的本质是“数据和知识双驱动”，融合数据驱动的时序模型和知识驱动的机理模型、本体模型、决策模型，形成“黑箱+白箱”的混合驱动系统。其核心逻辑在于时序模型负责感知和预测、本体模型负责约束、决策模型负责推理、机理模型负责校验，多模型并行融合，形成一套具备强解释性的智能系统。
从理论架构到装置现场，XWorld已在大型煤化工项目中完成了从概念到生产力的关键跨越。刘桐杰介绍，此前，某60万吨/年煤制烯烃装置运行参数调整复杂，系统稳定性高度依赖人工经验。XWorld落地实施后，生产效率和产品品质均实现提升，非计划停车大幅减少，设备运维从“坏了再修”变为“提前预判”，维修成本明显下降。一线人员从“盯参数”转向“管工况”，系统稳定性显著增强。
今年1月，八部门联合印发的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确要求，到2027年推出1000个高水平工业智能体、推动大模型技术深度嵌入生产制造核心环节。5月，工业和信息化部与国家数据局联合印发“模数共振”行动通知，明确提出面向制造业20个重点行业，建设行业通识数据集与行业专识数据集，推动工业AI从“盆景试点”走向“普惠普及”。
刘桐杰认为，工业AI的竞争焦点正在从“有没有模型”转向“模型能不能在工厂里站住脚”。他表示，XWorld这条路一旦走通，意味着国产工业AI正在从“替代进口”迈向“引领创新”，在全球工业智能化变革中，提供一套可复制、可进化的中国方案。
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