迈富时发布AI工业软硬件解决方案，全栈自主保安全，精准优化生产全链路，助力企业构建全链路工业数智能力

当制造业智能化转型驶入深水区，两个核心矛盾日益凸显：一边是工业场景对“数据安全”的绝对刚需，私有工艺、产能数据容不得半分泄露；另一边是生成式AI的“不确定性”与工业生产“零误差”要求的尖锐对立——一个排产计划的偏差可能导致百万级损失，一次质检的疏漏可能引发批量召回。

在2025实体经济发展大会上，全球领先的AI应用平台迈富时与科技巨头HCL Tech的联手，给出了破局之道：一款集“AI工业应用软件+智能体一体机”于一体的解决方案，以“全球生态+自主技术”双轮驱动，既守住了数据安全的底线，又破解了AI精准落地的难题，为中国工业迈向“世界一流制造”注入了关键动能。

双轮驱动：全球资源与自主技术的深度耦合

这场合作的底气，来自双方的优势互补。作为全球领先的AI应用平台，迈富时已服务超20万家企业，覆盖快消、家电、汽车、金融等全行业，从伊利的供应链协同到格力的生产优化，积累了海量工业场景的实战经验；而HCL Tech作为世界500强，业务遍及60国、拥有23万员工，其在5G部署、云服务领域的技术能力，为产品的全球化落地提供了资源支撑。

“我们要做的不是简单的技术叠加，而是全球生态与自主技术的融合。”迈富时AI首席科学家梁铮博士在发布会上强调。这种融合体现在产品的每一个细节：智能体一体机搭载的Qwen3大模型、ASR模型均支持国产化适配，HCL Tech的硬件支持则保障了设备在不同工业环境下的稳定性；AI工业应用软件既整合了迈富时在工业PDM（产品数据管理）领域的场景沉淀，又融入了HCL Tech在混合云管上的技术优势，真正实现“全球视野+本土适配”。

安全为本：全栈自主可控，守住工业数据“生命线”

对工业企业而言，数据是比产能更核心的资产。迈富时这款产品最让企业安心的，正是“全栈自主可控”的安全设计。

从底层架构来看，智能体一体机以“信创适配的国产化环境”为底座，小到操作系统、大到计算芯片，均规避了国外技术依赖，彻底切断了数据出境的风险点；更关键的是，产品支持“模型私有化部署”——无论是企业自研的机器学习模型，还是基于国产基模训练的工业模型，都能全程留存本地，不会上传至第三方服务器。这意味着，汽车厂商的核心工艺参数、电子工厂的质检标准，都能牢牢掌握在自己手中。

“以前用国外的AI系统，总担心数据放在云端不安全，现在模型和数据都在厂里，我们终于能放心地用AI优化生产了。”一位来自长三角汽车零部件企业的负责人在体验后坦言。这种安全感，正是工业AI大规模落地的前提。

场景破壁：从“能用上”到“用得好”，AI落地见真章

工业AI的价值，终究要靠场景落地来检验。迈富时的AI工业应用软件，早已跳出“概念化”陷阱，在多个核心场景实现了“实战级”应用。

以工业PDM为例，传统模式下，产品从设计到量产需要经过“设计文档审核-人工统计物料-手动排产”等多个环节，不仅耗时久，还容易因信息差出现错漏。而迈富时的AI工业+PDM系统，能自动从设计图纸中提取物料信息生成清单，同步联动订单系统调整排产计划，甚至能根据历史生产数据优化制造执行流程。某家电企业引入后，产品从设计到量产的周期缩短了30%，物料清单的错误率下降至0.1%以下。

在节能场景中，产品的表现同样亮眼。通过融合“大模型+机器学习模型+工业能耗物理模型”，系统能精准分析生产线的能耗异常点：比如某化工企业的反应釜，AI通过对比历史数据和实时参数，发现搅拌速度与温度的匹配存在优化空间，调整后单台设备日均能耗降低8%，一年就能节省近百万电费。

此外，质量检测、企业知识库管理等场景也均有突破：视觉处理技术能识别肉眼难辨的微小缺陷，多模态大模型能自动解析工业图纸构建知识图谱，让一线员工通过自然语言就能调取所需技术资料——AI不再是实验室里的“黑科技”，而是车间里、办公室里触手可及的工具。

技术攻坚：破解核心矛盾，让AI适配工业的“精确性”

“工业AI目前仍处于起步阶段，最大的坎就是生成式AI的不确定性与工业场景精确性的矛盾。”梁铮博士的这句话，点出了行业的共同痛点。比如，生成式AI可能给出“看似合理却不符合设备产能”的排产建议，也可能在质检时遗漏关键缺陷，这些“小误差”在工业场景中可能引发“大问题”。

迈富时的解决方案，是将“工业知识图谱、知识库、AI工作流与自主智能体”进行体系化融合。简单来说，就是给AI套上“工业规则的笼子”：知识图谱里存储着设备产能、工艺标准等硬性约束，生成式AI的输出必须先过一遍“规则校验”；企业知识库沉淀的历史案例，则能为AI提供“实战参考”，避免给出脱离实际的建议；而AI工作流的闭环设计，能让每一个决策都有反馈——比如质检AI给出“合格”结论后，系统会自动调取历史数据复核，若发现异常则触发人工复检，确保结果100%可靠。

这种“技术融合”的思路，让AI真正从“会说话”变成“会做事”，也让工业场景对AI的“不信任感”逐渐消失。

生态赋能：从一款产品到一个全球联盟，加速制造升级

发布会上，迈富时还透露了一个更长远的规划：以“AIID创新联盟”为纽带，推动自主可控的工业AI技术出海。未来三年，联盟将联合芯片供应商、操作系统厂商、应用开发者，在“一带一路”国家建立服务枢纽，让中国的工业AI技术服务全球制造业。

这背后，是迈富时多年积累的生态底气：累计750余项软著/专利、连续7年AI SaaS影响力第一、覆盖20万家企业的客户网络，再加上HCL Tech的全球交付能力，这场“中国技术+全球资源”的合作，有望重塑全球工业AI的竞争格局。

从苏州的发布会现场到全球的工厂车间，迈富时与HCL Tech的这款产品，不仅是一次技术的突破，更是对“制造业智能化”的重新定义：它证明，AI不是高高在上的技术名词，而是能守住安全底线、解决实际痛点、创造真实价值的工具；中国工业迈向“世界一流制造”，也不再是遥远的目标，而是由无数个这样的“AI赋能细节”共同构筑的现实。

当更多企业用上这样“安全、精准、好用”的工业AI产品，中国制造的升级之路，必将走得更稳、更远。

相关问题

问题 1：迈富时AI工业智能体一体机的 “全栈自主可控” 具体体现在哪些层面？为何这一特性对工业企业尤为重要？

答案：

迈富时AI工业智能体一体机的“全栈自主可控”主要体现在两大核心层面：

技术底座可控：以信创适配的国产化环境为底层架构，而非依赖国外技术体系，从硬件到操作系统均符合国产化安全标准；

数据与模型可控：支持国产基模及AI深度学习、机器学习模型的私有化部署，模型训练、数据处理全程在企业本地完成，不依赖外部服务器，确保核心数据与模型不泄露。

这一特性对工业企业的重要性在于：工业场景涉及私有高价值数据（如产品图纸、生产工艺、能耗数据），这些数据是企业核心竞争力的关键；全栈自主可控能从根源规避“数据出境”“模型被篡改”等风险，同时符合国家对工业领域 信创安全”的政策要求，保障企业生产运营的连续性与安全性，避免因外部技术依赖导致的断供或安全漏洞。

问题 2：迈富时AI工业智能体中台如何通过 “低代码开发+自然语言交互” 降低企业 AI 应用门槛？已落地的核心场景中，哪类场景的价值体现最显著？

答案：

（1）降低门槛的具体路径：

低代码开发：中台提供可视化拖拽式开发界面，企业无需组建专业AI开发团队，仅需通过 “模块选择 - 参数配置 - 流程拼接” 即可完成智能体搭建，例如生产部门可快速配置 “智能排产模块”，无需编写复杂代码；

自然语言交互：支持以日常业务语言（如 “分析上周生产线能耗异常原因”“生成某产品物料清单”）向智能体下达指令，智能体自动转化为技术逻辑并执行，打破 “业务人员不懂技术、技术人员不懂业务” 的沟通壁垒，让一线员工也能直接使用 AI 工具。

（2）价值最显著的落地场景：工业 PDM（产品数据管理）

该场景覆盖 “产品设计 - 订单协同 - 物料清单生成 - 排产 - 制造执行” 全链路，通过AI实现产销协同：例如智能体可自动从设计文档中提取物料信息生成清单，同步联动订单系统调整排产计划，避免传统人工操作中的 “信息滞后”（如设计变更未及时同步至生产端）与“人为错误”（如物料清单漏项），据文档隐含价值描述，可显著缩短产品从设计到量产的周期，减少因协同不畅导致的生产浪费，是目前落地企业反馈价值最高的场景。

问题 3：迈富时提出 “将工业知识图谱、知识库、AI 工作流与自主智能体体系化融合”，这一技术思路如何解决 “生成式 AI 不确定性与工业场景精确性” 的核心矛盾？

答案：

生成式AI的核心问题是输出结果存在 “不确定性”（如生成的排产计划可能不符合设备产能限制、检测结论可能遗漏关键缺陷），而工业场景要求 “100%精确性”（如生产参数偏差可能导致批量不合格、能耗策略错误可能引发安全事故），迈富时的技术融合思路通过三层机制解决这一矛盾：

知识图谱约束：工业知识图谱包含 “设备产能、工艺标准、物料属性” 等结构化规则（如 “注塑机 A 最大日产能 500 件”“不锈钢材质需在 1200℃下锻造”），生成式 AI 输出结果需先与知识图谱比对，不符合规则的结果会被自动修正（如排产计划超设备产能时，智能体自动调整生产批次）；

知识库校验：企业专有知识库沉淀历史案例（如“2024年3月能耗异常解决方案”“某产品质检常见缺陷库”），生成式 AI 在输出决策前，会匹配相似案例的成功经验，确保建议具备实战可行性，避免 “空想式输出”；

AI工作流闭环：将“数据采集 - 分析 - 决策 - 执行 - 反馈”设计为闭环工作流，例如质量检测智能体在输出“合格 / 不合格”结论后，会同步调取历史检测数据验证，并将结果反馈至制造执行系统，若出现偏差则自动触发复核流程，通过“实时校验 + 反馈优化”保障精确性。

通过这三层融合，生成式AI的 “不确定性” 被工业知识、历史经验与闭环流程层层约束，最终输出符合工业场景精确性要求的结果，正如梁铮博士所言，这是迈富时破解行业核心痛点的关键技术路径。