10月23日，中德智能制造科技创新合作论坛暨联盟年度大会在重庆举行，关于“工业大模型与工业智能”的话题是本次大会讨论的核心话题。其中，云从科技(688327)与青山工业合作推动落地应用的十大AI智能体案例，成为大会焦点之一。

　　云从科技副总裁张立在大会上表示，许多看似“万能”的通用大模型，一旦进入工厂车间，常常出现“水土不服”。工业场景要求的绝对精准、深度专业和实时响应，恰恰击中了通用大模型的软肋。工业环境要求AI系统具备绝对准确的执行能力，而通用大模型却可能产生“幻觉”，给出不负责任的答案。

　　“它（大模型）缺乏老师傅数十年积累的深度行业知识，更像一个‘通才’而非‘专家’。更为关键的是，在高速度运转的产线上，大模型的反应速度往往跟不上设备节奏，这直接影响了生产效率。”张立指出。

　　两年前，云从科技联合创始人姚志强就曾指出，在工业领域里，人工智能需要诸多长尾算法，无论是检测缺陷还是其他识别任务，都需要单独训练模型、单独收集数据，用非标的方法解决。“很多工业场景没办法用AI解决问题，因为为了解决1%性能，就可能付出100%的成本。”

　　面对这一行业难题，云从科技给出了一条务实路径——通过构建多智能体系统，打造能够协同作战的“数字专家团”。

　　据张立介绍，在云从科技与青山工业的实践中，智能体展现出两大核心优势：“学得快” 与 “经验足”。双方通过打造十大智能体，让其各司其职，又协同工作，形成了覆盖企业关键业务的数字专家团队。

　　其中，“知识管理专家”能够随时响应各类业务查询与数据问询，文档查询响应时间从平均15分钟大幅缩短至3秒以内，实现了从“新手”到“熟手”的极速蜕变。“生产质量专家”能够精准分析返修数据，定位质量根因；“设备维修顾问”则辅助进行故障诊断与维修决策，提升运维效率。这些智能体已经分析了超过4000条检修记录，可基于问题描述自动诊断故障、并基于历史数据提供解决方案。

　　“这十大智能体不是孤立的‘工具’，而是协同作战的‘数字专家’。”张立表示，各智能体通过云从分层社会网络架构联动，决策层（如指标问答智能体）下达目标，协调层（如超级知识助手）打通数据链路，执行层（如设备维修、安全监控智能体）落地操作，形成“感知—决策—执行—反馈”的完整闭环，使青山工业相关生产环节整体效率提升。