科技日报记者 龙跃梅
“你进入工地场景，不可能拿个手机，也不可能搬个电脑。”要务科技公司CEO石东海7月20日透露，该公司正在研发类似“工业安全头盔”的设备，搭载前置小模型和边缘大模型，具备上行感知与下行表达的双向能力。
4月22日，《广东省加快推进人工智能全域全时全行业高水平应用行动方案》公布，努力推动人工智能赋能千行百业、走进千家万户。该方案提到，推动人工智能与高端装备、机械制造等重点领域深度融合，研发智能装备、智能控制器等产品，推广人工智能在机械加工、质量检测、设备运维等全流程应用。
记者了解到，目前行业普遍认为工业AI Agent落地难度较高，行业整体落地效果不及通用AI。这背后有哪些原因？
石东海师从张平院⼠，聚焦⽆线通信理论研究，深度参与过多个重要科研项目，他认为工业领域存在三大天然壁垒——
物理感知的穿透。工业数据是低信噪比、强噪声、多模态异构的混合体，“让AI从这些‘脏数据’里准确识别设备状态，难度不亚于在暴风雨中听出十米外的一根针落地。”
因果决策的穿透。大模型的底层逻辑是概率预测，但工业决策的本质是因果推断。一个错误的概率输出，在消费端只是用户体验问题，在工业端可能是千万级损失甚至安全事故。
闭环执行的穿透。真正的工业Agent必须实现感知-决策-执行的闭环——输出不是自然语言，而是PLC能直接执行的指令集。
基于以上判断，石东海和团队从2023年起构建了一套完全自研的技术体系。
第一层（大脑），行业AI大脑及处理长程任务智能体。该模型对工业的技术数据、工业逻辑、工业术语有极其专业的理解，已通过国家备案。
第二层（手脚），工程机械具身智能。包括自研的远程遥控挖机、无人化挖机，以及正在研发的工业新交互设备。
第三层（平台），行业综合解决方案。将大脑与手脚整合为完整的闭环系统，以“解决方案”形式交付给客户。
记者了解到，研发投入上，公司重场景验证，轻盲目预训练。公司将近一半的研发资源投入到了工业数据治理与语义对齐，以及数字孪生沙盘验证。
据了解，要务科技海外业务已快速落地印尼、几内亚、坦桑尼亚、马达加斯加等地，并正加速拓展哈萨克斯坦和巴西市场。
对于未来3-5年AI在工业领域的发展趋势，石东海认为，技术渗透到一定程度，跨越一个门槛，发生一次质变；然后进入新的瓶颈期，再渗透、再跨越。对此，公司正把大模型和物理模型的能力落地到工业环境中，努力当好桥梁、工程化引擎和生态连接者。
（受访单位供图）
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