美云智數(shù)研發(fā)中心總經(jīng)理兼CTO宋云報：打造“統(tǒng)一底座”推動AI在制造業(yè)規(guī)?；瘧?/h1>

2026-02-01 23:33  來源：證券日報 

    本報記者 王鏡茹

    在人工智能（AI）掀起全球產(chǎn)業(yè)變革浪潮的當下，制造業(yè)作為國民經(jīng)濟的命脈，正處于從“數(shù)字化”邁向“智能化”的關鍵節(jié)點。然而，在大模型落地應用的過程中，企業(yè)卻普遍面臨“業(yè)務用不起來、結果不敢用、IT管不住”的困境。

    1月份，美的集團股份有限公司（以下簡稱“美的集團”）旗下美云智數(shù)科技有限公司（以下簡稱“美云智數(shù)”）正式發(fā)布新一代工業(yè)AI平臺——美擎AIGC3.1平臺（以下簡稱“美擎AIGC平臺”）暨智能體工廠解決方案。

    近日，美云智數(shù)研發(fā)中心總經(jīng)理兼CTO宋云報接受了《證券日報》記者采訪，深度解析制造業(yè)如何通過打造“統(tǒng)一底座”，破解AI落地難題。

    從“定制開發(fā)”到“統(tǒng)一底座”

    在宋云報看來，企業(yè)AI應用的成功，最終不取決于某一個具體的模型或單一的應用，而是能否建立起一個支撐智能體（Agent）長期穩(wěn)定運行的平臺。“智能體是入口，而平臺決定了上限”。

    在大量的企業(yè)實踐中，美云智數(shù)發(fā)現(xiàn)，缺乏平臺支撐的智能體通常會陷入三個主要困境：其一，業(yè)務端無法應用，因為開發(fā)門檻過高，過度依賴少數(shù)經(jīng)驗豐富的工程師，致使AI難以融入日常工作流程；其二，AI給出的結果無法追溯、不可解釋，難以進入關鍵決策流程；其三，IT部門無法有效管控，數(shù)據(jù)權限和運行狀態(tài)不可控，導致應用場景受限。

    針對這些痛點，宋云報表示，美擎AIGC平臺從建立之初就有著明確的定位，它并非一個新的業(yè)務系統(tǒng)或單一的模型，而是一個統(tǒng)一底座，能夠連接企業(yè)內部的ERP、PLM、MES等現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和流程，并對外開放算力、算法模型及生態(tài)支持，為企業(yè)未來的持續(xù)發(fā)展預留空間。

    那么，如何實現(xiàn)AI的規(guī)?；瘧茫克卧茍筮M一步闡釋了智能體工廠的概念。他認為，智能體開發(fā)的最大挑戰(zhàn)在于是否可復制、可評估以及上線后的治理問題。

    過去，AI項目往往過于依賴少數(shù)專家的經(jīng)驗，人員變動或需求變更時，效果往往難以持續(xù)。而在美擎AIGC平臺下，智能體被視為一種工程對象，整個開發(fā)周期都可進行管理。

    宋云報詳細介紹了三個標準化維度：一是構建標準化，通過50多個智能體模板和500多個企業(yè)連接器，利用無代碼或低代碼技術大幅降低開發(fā)門檻；二是評測標準化，建立了包含20多個評價指標的體系，對智能體上線前進行量化評估；三是運營標準化，像管理傳統(tǒng)軟件一樣對智能體進行發(fā)布、監(jiān)控和持續(xù)優(yōu)化。

    通過這種工程化的交付方式，智能體從“定制開發(fā)”轉變?yōu)?ldquo;可復制資產(chǎn)”，AI得以實現(xiàn)規(guī)模化落地。

    將智能體融入關鍵業(yè)務流程

    談及大模型在工業(yè)領域落地的最大障礙，宋云報認為，“幻覺”是主要挑戰(zhàn)之一。能否將智能體融入關鍵業(yè)務流程，取決于知識是否可控。“許多企業(yè)的知識庫往往局限于簡單的文檔管理或向量索引，這種不可治理的知識反而增加了大模型的不確定性。”他表示。

    對此，美擎AIGC平臺將知識視作一項“工程能力”來打造，強調從采集、加工、應用到治理全過程。知識經(jīng)過治理，智能體給出的結論才能得到業(yè)務人員和管理層的信任，這是企業(yè)級智能體和通用智能體之間的最大差異。

    宋云報分享了一組數(shù)據(jù)：美擎AIGC平臺的精準語義混合檢索準確率比業(yè)界主流開源方案高出20%以上。更重要的是，該平臺還提供了知識糾錯、質量評估和來源可追溯功能，通過“錯誤閉環(huán)”不斷提升智能體的專業(yè)性，確保其輸出在可評估、可審計的前提下被用戶使用。

    而在數(shù)據(jù)決策領域，宋云報認為，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理往往與決策脫節(jié)，導致數(shù)據(jù)難以轉化為行動。美擎AIGC平臺則能讓業(yè)務人員通過自然語言直接發(fā)起問題，在決策窗口內獲得關鍵的結論，而不是一堆需要再解讀的數(shù)據(jù)。

    “數(shù)據(jù)智能體不僅提供分析結果，更致力于實現(xiàn)從分析到?jīng)Q策再到執(zhí)行跟蹤的閉環(huán)，通過主動洞察與歸因分析，將管理經(jīng)驗沉淀為可復用的決策支持工具。”宋云報如是說。

    深耕制造業(yè)垂直場景

    在工業(yè)AI領域，面對互聯(lián)網(wǎng)巨頭的激烈競爭，美云智數(shù)的路徑選擇十分堅定：不參與通用大模型研發(fā)，而是聚焦工業(yè)場景的模型工程化和智能體落地。

    “這種場景理解能力源于母公司美的集團長期制造實踐和工業(yè)方法論沉淀，是單純依賴算法或數(shù)據(jù)所無法迅速復制的壁壘。”宋云報表示。

    2025年，美的集團通過AI技術應用直接實現(xiàn)的效率提升價值超6億元，在部分場景下成本節(jié)約幅度高達90%。目前，美的集團內部已自主搭建超過13000個智能體，美云智數(shù)正從中篩選高價值場景進行對外商業(yè)化。

    隨著制造業(yè)利潤空間逐漸收窄，AI技術已不再是“可選項”，而是增強企業(yè)核心競爭力的“必選項”。展望未來，AI能力的融合深度決定著企業(yè)的成敗。

    “我們的使命是讓智能化真正為企業(yè)創(chuàng)造規(guī)?；瘍r值。”宋云報表示。通過美擎AIGC平臺這一統(tǒng)一底座，美云智數(shù)正嘗試通過工程化手段，將云端的大模型轉化為制造業(yè)流水線上觸手可及、高效安全的智能大腦。