探索AI在智能制造的新纪元 ———专访研华智能制造行业开发经理顾振华

在智能制造的浪潮中，研华科技凭借其深厚的工业物联网技术积累，正引领着行业向智能化、数字化转型。研华重磅推出了AgentBuilder智能体平台，该平台提供从数据采集到智能体构建的全栈解决方案。它通过预置模板、工具链和硬件支持，加速 Al Agent 的开发和部署，解决传统方法中的数据碎片化、场景适配难等问题，广泛应用于工业智能化场景。近期，本刊对研华智能制造行业开发经理顾振华先生进行了专访。顾振华深入阐述了研华AI Agent智能体平台的探索与实践，以及平台如何为企业赋能，并对研华的核心产品、技术优势及未来研发方向进行了展望。

顾振华丨研华科技智能制造行业开发经理

赋能智能制造产业生态

研华AI Agent智能体平台作为研华AIoT+Edge AI（工业物联网 + 边缘智能）战略的核心组成部分，在智能制造生态中扮演着至关重要的角色。顾振华指出，该平台不仅是一个提供基础工具的平台，更是一个赋能者和基座提供者，通过与垂直领域的合作伙伴策略联合，共同推动智能制造的发展。同时研华智能体平台也是一个技术开放的生态平台，兼容多元异构数据源，也欢迎伙伴加入EdgeSync Container Catalog 贡献更多让Agent可以调用的工具，也诚挚邀请合作伙伴共创行业智能体。

在智能制造生态中，AI Agent智能体平台与其他智能设备、工业软件的协同关系至关重要。顾振华表示，平台通过灵活的API接口，能够与其他设备和软件进行数据交互和反向控制，实现协同工作。这种协同关系在实际应用中取得了显著成效。

以研华自己的工厂为例，制造中心部署了18项AI智能体专案，涵盖了设备运维、能源管理、安全环保、设备维修、库存和供应链分析、合规稽核以及智能客服等多个方面。通过AI智能体平台，研华实现了对设备的实时监控和预测性维护，大大缩短了设备的停机时间，提高了生产效率。同时，在库存和供应链分析方面，平台整合了来自不同系统的数据，为企业提供精准的库存和供应链决策支持，优化库存水平，降低库存成本。顾振华认为，这种协同融合的模式是智能制造发展的必然趋势，能够让各个系统发挥最大的效能。

助力企业跨越瓶颈 “智造”未来

当前，中国制造业正处于从“制造”向“智造”转型的关键期，但企业在推进智能制造过程中面临着诸多瓶颈。顾振华指出，数据不全且缺乏细节、资讯安全考量以及缺乏专业调优是当前企业推进智能制造的主要障碍。

针对这些瓶颈，AI Agent智能体平台能够整合来自不同设备和系统的多维数据，为企业提供全面的数据支持，帮助企业建立全面的数据体系。同时，支持本地化部署确保企业的数据安全和隐私保护，满足企业的合规要求。此外，平台还提供专业的微调工具和服务，帮助企业更好地调整和优化AI模型，提高模型的准确性和可靠性。

在通用性和垂直行业深度之间取得平衡是AI Agent智能体平台的重要特点。以电子制造行业为例，研华开发了针对电子制造过程的制造设备运维AI方案，通过数据采集，以及整合设备档案，设备维修履历，以及生产质量的反馈，实现了电子制造过程的设备运维AI自动分析和诊断。

顾振华指出，“在这个案例中，AI Agent平台利用其对电子制造行业多维数据的的深入理解，结合实时数据分析，对生产过程中的关键参数进行精准控制，有效提高了电子制造的生产良率和生产效率。在研华AI生态上，研华把已经经过历练的3个模板（制造行业的智能客服，制造设备的运维助手，制造行业排放监测与合规助手）进行了生态共享，这是非常有意义的事情，制造是一个标准化过程，针对随机的错误率是零容忍，借助成熟的模板，将变因缩减在可控范围内，同时可以降低大家的试错成本。”

差异化应用 满足不同类型企业需求

中小型企业与大型企业在AI Agent平台应用需求上存在显著差异。顾振华指出，中小型企业通常处于智能制造的起步阶段，更关注平台的易用性和成本效益。因此，研华为中小型企业提供了简单易用的预构建智能体模板和工具，帮助他们快速上手并应用AI技术。

而大型企业则更加注重平台的定制化和深度集成。他们通常拥有较为完善的信息系统和数据体系，希望将AI技术深度集成到现有的业务流程中。针对这一需求，研华提供了开放的API接口和SDK工具包，支持大型企业根据自身需求进行二次开发和定制。

他点出了中小型企业与大型企业在基础上的一些差异：小微型企业在标准化，专业领域知识储备方面，没有大量的数据积累；大型企业则有大量的基于自己标准的结果数据。基于这些基础的数据累计，大型企业在AI模型的建立成长上非常快。

顾振华表示，从目前来看AI模型的应用差异主要体现于微调工具的差异，能否得出想要的结果，如何基于多维数据进行自动化决策。从以往的结果看，转变为基于8D的根因分析。比如制造企业通常拥有复杂的生产流程和多样化的备料模式，原材料交期变化频繁，导致备料管控难度大，库存管理复杂。传统的人工备料决策方式效率低，容易出错，影响生产的连续性。研华AI Agent平台的智能备料功能通过分析产品BOM、历史消耗数据和物料交期，生成备料建议。平台还能够模拟物料缺口，并提供替代料建议，确保生产的连续性。

创新驱动 DeepSeek与AI Agent融合

近期DeepSeek国产化AI大模型正火，研华也尝试与AI Agent平台进行了深度融合，这一创新举措为AI智能体的发展带来了新的机遇。通过引入DeepSeek，AI Agent平台能够在不增加硬件成本的情况下实现更高效的AI计算和推理。这对于企业来说意味着以更低的成本获得更强大的AI能力。除了AI Agent平台外，研华还拥有多款核心产品和技术优势，如工业计算机、工业物联网网关、数据采集模块、智能传感器等。这些产品都具备高可靠性、高性能和高扩展性等特点，能够满足不同行业和企业的需求。

在解决方案方面，研华针对不同行业和企业提供了开放式的智能制造解决方案。“在未来多维数据解读下的AI的结果，可能会引导我们重构生产供应链、生产工艺及工作流方式。未来产业的颠覆性变革将高度依赖于AI提供的结果。以食品行业的发酵工艺为例，AI能建立模型预测不同温湿度下菌落的活性及其培养方法，这与汽车制造中的焊接或切削工艺模型截然不同。未来，经过微调的大模型将成为行业专属的知识库或模型，颠覆整个产业。”顾振华分享道。

在工具化优势方面，研华提供了AI Agent开发工具包，企业可以利用该工具包快速开发出适合自己业务需求的AI智能体应用。这种工具化的优势降低了企业开发AI应用的门槛，加速了AI技术在企业中的落地。

聚焦智能制造，推动行业升级

展望未来，研华将继续聚焦智能制造领域，加强技术创新和产品研发。顾振华表示，研华积极响应2025年品牌宣言“Edge Computing & WISE - Edge in Action”，致力于推动边缘计算与AI的深度融合，未来将持续创新开发Edge AI加速模块、Edge AI产业应用系统、Edge AI大型语言训练系统及Edge AI服务器等产品，并提供整合式AI软件平台工具Edge AI SDK，协助产业客户评估验证AI平台效能及应用开发，加速AI在端侧的落地。

在研华2025品牌宣言的引领下，研华还将继续深化与AI生态伙伴的合作，整合创新解决方案，致力于智能检测、协作机器人、物流仓储和智慧城市等领域的发展，加速Edge AI市场的拓展。同时，研华将深入结合AI、边缘计算与产业应用，推出AI视觉相机、产业型AI推理系统及一系列Edge LLM服务器，并与AI生态伙伴合作，整合创新解决方案。在为客户提供全面系统解决方案的同时，持续聚焦边缘智能系统、智能制造、能源与公共事业、智能医疗、智能零售与服务等五大垂直关键市场。

随着人工智能技术的不断进步，研华及其AI Agent智能体平台将继续探索新的应用场景和发展方向，助力更多企业实现智能化转型，推动制造业迈向高质量发展的新征程。

来源：荣格-《智能制造纵横》

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