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　　一、工業 AI 的數據保護與知識提取的難題

　　作者 : 在和一些企業的交流后，我感覺在工業領域里，大 家對于 AI 究竟如何落地很迫切的需求。但是，他們的顧慮在于 兩個方面，首先，AI 企業對于現場的了解匱乏，并且也缺乏相 應的人才;其次，他們又不愿意將這些制造中的 Know-How 與 AI 企業分享。這個對于 AI 的推進是個非常現實的難題，您 如何看待并給出一些建議?

　　管震：這是個老大難問題，其實在工業互聯網時代就存在， 做設備的不懂現場，懂現場的不懂數據，懂 IT 的不懂工業， 2017 年我們提出來工業還是應該回歸松耦合，讓專業的人做專 業的事情，但專業的事情做了以后呢?沒有人可以站在更高的 維度來看這些站在不同注意力(Attention)角度之上的平衡即 全局，而工業提效或者降本不僅要解決局部問題，更要講全局， 不僅是一家企業，價值鏈的延伸同樣如此。如果一家鏈主企業 把供應鏈上的供應商都逼到絕境，這家企業也不能獨善其身。

圖 -2024 年廣州自動化展 , 與管老師中午小敘

　　工業互聯網時代沒有答案，有了 AI 之后就有了解答。如 果對這次大模型帶來的多注意力機制有了解就立刻能聯想到， 所以我們有以下幾點考量：

　　1. 全局視角與局部優化的平衡難題

　　工業系統的復雜性在于“牽一發而動全身”。過去工業互 聯網的嘗試常陷入“局部優化陷阱”——設備供應商只關心設備 效率，IT 企業聚焦數據管道，OT 團隊守護產線穩定，卻無人能 站在全價值鏈維度統籌鋼產量、庫存周轉、能耗成本的三角關系。

　　破局點在于 AI 的多注意力機制：大模型可同時關注設備 振動信號、原材料批次質量、訂單交付緊急度等多模態數據， 在動態博弈中尋找帕累托最優。例如通過引入智能體的調度模 型，將高爐煤氣利用率提升的同時，降低庫存積壓，一次干不好， 可以干兩次;兩次干不好，那就來一千次，可以是由模型來模擬， 也可以在實踐中讓智能體不斷自省，找到平衡點。

　　2. 制造業的 Know-How 至關重要

　　無論是工藝配方還是財務透明度都是不傳之秘，這些知識 基本上不存在與別人共享的可能，一定要尊重這一點，所以解 決問題需要從這個基礎開始，當然到目前人工智能技術的發展 有三樣工具可以逐漸解開這一死結：

　　(1)第一工具：聯邦知識蒸餾

　　通過參數隔離技術，讓 AI 在不接觸原始數據的情況下學 習知識精華。如半導體企業 A 的缺陷檢測模型，將其預測邏輯 蒸餾成輕量級規則注入企業 B 的本地模型，實現知識遷移而不 泄露晶圓圖案細節。

　　(2)第二工具：因果推理增強

　　用因果鏈分析取代傳統關聯分析，讓 AI 理解“溫度提升導 致良率下降”的本質是冷卻速率不足，而非簡單統計關聯，這 種多頭注意力機制的引入使企業可以跨設備、部門共享因果機 制而不是僅僅依賴某設備的具體參數。

　　(3)第三工具：數字契約

　　基于區塊鏈的智能合約，確保工藝參數的使用權與所有權 分離。例如化工企業將催化劑配方加密后上鏈，AI 企業調用時 需支付 Token 并獲得有限次數的計算權限，雖然這種基于區塊 鏈的。

　　果然是“術業有專攻”，這里提到的幾個點，的確可能會 是對 AI 不大了解的朋友不清楚。原來也可以通過“知識蒸餾” 來實現“隔離”。并且提到的“因果推理增強”，這可以降低算 力需求且能更為實時的推理。數字契約也是一個很好的辦法。

　　二、AI 人才培養的三明治模型

　　人才不是即刻就能產生，人工智能從某種意義上發展太快 了，普遍意義上的制造業不能指望來多個人工智能人才來實現自 身的人工智能戰略，而且這個前提是制造業企業要知道自己的人 工智能戰略是什么。我們假設已經知道 AI 戰略是什么了，那么 就可以按以下操作：

　　頂層：培養 3-5 名 AI 戰略架構師，需同時理解精益生產與 機器學習特性，負責制定 AI 與業務融合的頂層邏輯。如果沒有， 可以先成立一個 AI 實驗室，負責引入合作伙伴來推動 AI 戰略的 規劃和實現。

　　中間層：通過低代碼 AI 平臺武裝工藝工程師，使其能自主 開發預測性維護等場景應用。

　　基層：與職業院校共建工業 AI 技工認證體系，培養會操作 智能質檢設備、能理解模型報警含義的新型藍領，未來懂 AI 能 力的產業工人比傳統產業工人的效率更高。

　　管老師預設的是“AI 戰略清晰”，其實，可能就是目前很多 企業發展 AI 的第一大難題。我們經常說做正確的事，才能正確 地做事。對于制造業而言， 能夠清晰的認識到 AI 與自身的“爆點” 在哪里，本身就是“AI 人才”的一種“前置能力”。很多企業對 于 AI 是模糊的—它是什么?它能干什么?它能在我這里干什么，

　　這件事情就很難。因此，可能制造業領域還是需要很多像管老師 這樣能夠在 AI 技術和產業之間建立橋梁的專家。

　　三、如何平衡 IT 與 OT 的碰撞

　　作者：從事 IT 和 OT 的人思考問題是不一樣的，在我看來 其實是兩個方向，一個是自上而下，一個是自下而上。前者從 全局看局部，但有可能你的全局未考慮現實的局部而無法推進， 后者從問題來反推，但有可能解決了局部但缺乏全局的問題解 決。如何在這兩者間形成平衡?

　　管震：人的思維有死角、有成見，但理論上 AI 不會，所以第一是建立起多級 Agent 驅動的企業運營管理模型，第二是 讓這些 Agent 都具備快速反省的能力，讓他們在實踐中動態調 整策略。IT 與 OT 的沖突本質是確定性系統與不確定性系統的 碰撞。OT 要求 99.99% 穩定，IT 追求敏捷迭代。平衡二者需構 建“雙環學習”體系：

　　第一環：Agent 驅動的實時決策層

　　1、在邊緣側部署物理信息 Agent，直接連接 PLC 與傳感器， 執行毫秒級控制(如緊急停機)。

　　2、在車間級部署資源優化 Agent，將 IT 和 OT 系統、數 據連接起來，協調多產線資源分配。

　　3、在供應鏈級別設計博弈優化 Agent，將局部和全局統 籌起來，并在模擬和實踐中獲得其優化路徑。

　　第二環：因果反事實推理層

　　工業知識的價值不在于靜態存儲，而在于動態演化與主動 創造。真正的知識工場需要實現“數據 →知識 →決策 →驗證” 的閉環。原來這一環節都是依賴老師傅的經驗，但在 AI 背景下， 這個閉環可以通過事實推理和因果算法來推導關鍵路徑權重， 更科學地沉淀企業的 Know-How

　　1、當出現異常(如某批次產品硬度超標) ，系統不僅定 位直接原因(淬火時間不足) ，更能模擬“如果當時延長回火 時間會怎樣”，通過反事實推演優化工藝知識庫。

　　2、知識庫很重要，我更愿意叫知識工場，不僅僅是找個 大模型把一堆文檔丟進去，然后可以聊天，而是要保證這個知 識工場能不斷更新、接入實時的數據、把不同的數據源、知識 整合起來，當每個生產異常、每次改進都能觸發數百次數千次 虛擬世界的“如果當時…”，工業就真正進入了用計算創造知識 的時代。

　　四、制造企業的 AI 戰略制定建議

　　作者 : 能力在任何時候都是關鍵，不管是企業的整體能力，還是團隊中的個體能力—那么，對于推進 AI 項目，企業應該有 怎么樣的能力培養或者團隊建設?是否需要借助于外力來進行 這項工作?

　　管震：工業 AI 的落地不是“買一個模型就能用”的簡單任 務，而是需要企業從戰略認知、組織能力到技術儲備的全面升級。 這就像攀登珠峰，既需要清晰的路線圖，也需要專業的向導和 扎實的訓練。以下是企業能力建設的“三步走”策略：

　　第一步：明確 AI 能力建設的“金字塔”模型

　　1. 頂層：戰略決策能力

　　(1)核心目標：讓管理層理解 AI 的邊界與價值，避免“AI 萬能論”或“AI 無用論”的極端認知。

　　(2)培養方式：

　　·組織高管參加工業 AI 戰略工作坊，通過案例拆解理解 AI 如何創造業務價值，高管的認知和經驗投入是企業 AI 戰略的重 要起點。

引入 AI 成熟度評估模型，幫助企業定位當前階段(如 L1

　　數據采集→ L5 全流程優化)，制定 3-5 年 AI 路線圖。

　　2. 中層：業務融合能力

　　(1)核心目標：讓業務骨干(如生產經理、工藝工程師) 具備“用 AI 思維解決問題”的能力。

　　(2)培養方式：

　　·開展 AI+ 精益生產雙軌培訓，教會工程師如何將六西格瑪 問題轉化為機器學習任務。

　　·開發或者引入低代碼 AI 工具鏈，讓業務人員能自主完成 80% 的常規分析任務(如設備健康度評分、質量異常分類)。

　　3. 基層：數據操作能力

　　(1)核心目標：讓一線員工(如設備操作員、質檢員) 掌握 AI 工具的基本操作與反饋機制。

　　(2)培養方式：

　　·設計 AI 技能認證體系，覆蓋數據標注、模型報警響應等 實用技能。

　　·與學校合作，培養下一代產業員工。

　　第二步：構建“內功 + 外力”的雙輪驅動模式

　　1. 內功修煉：打造 AI 核心團隊

　　(1)團隊構成：

　　·AI 架構師(1-2 人)：負責技術選型與系統集成。

        數據科學家(2-3 人)：專注特征工程與模型優化。

      業務翻譯官(3-5 人) ：由資深工藝工程師轉型，負責需

　　求對齊與結果驗證。

　　(2)培養路徑：

　　·與高校共建 AI 人才實訓基地，定向培養復合型人才。

·設立 AI 創新實驗室，鼓勵團隊通過橫向合作或者內部創 業機制孵化 AI 應用。

　　2. 外力借勢：引入生態合作伙伴

　　(1)短期合作：

　　·聘請 AI 咨詢顧問，快速完成 20-30 個痛點場景的可行性 評估。

　　·與智用開物這樣的機構合作，搭建工業級 AI PaaS 平臺， 降低技術門檻。

　　(2)長期合作：

　　·加入行業 AI 聯盟，通過貢獻脫敏數據換取模型微調權益。

　　·與科研院所共建聯合實驗室，攻關數字孿生、因果推理等 前沿技術。

　　第三步：建立能力建設的“飛輪效應”

　　1. 從試點到推廣

選擇 1-2 個高價值場景(如預測性維護、智能排產)啟

　　動試點，確保 6 個月內可見成效。

　　·將試點成果轉化為標準化解決方案，逐步復制到其他產線 或工廠。

　　2. 從工具到文化

　　·通過 AI 創新大賽、最佳實踐分享會等活動，營造全員參 與的創新氛圍。

　　·設立 AI 貢獻獎勵機制，對提出優質問題或貢獻關鍵數據 的員工給予激勵。

　　3. 從項目到平臺

　　·將分散的 AI 能力沉淀為企業 AI 中臺，提供統一的數據管 理、模型訓練 l 與部署服務。

　　·通過 API 開放能力，賦能供應鏈上下游，構建 AI 驅動的 產業生態。

　　這的確是非常實用的 AI 戰略發展建議，全面、務實，且 具有實際操作性。個人感覺這是比較完整、穩妥的一個企業 AI 發展路徑建議。其實，很多企業的領導，只需要看這一段，可 能就會有了全景的認識。

　　五、結語

　　工業 AI 的落地不是一蹴而就，而是需要企業在戰略上堅定、 組織上協同、技術上務實。通過“內功修煉 + 外力借勢”的雙 輪驅動，企業不僅能解決眼前的效率問題，更能構建面向未來 的核心競爭力。AI 不是終點，而是企業邁向智能制造的新起點。