在当下，AI 技术正以颠覆性力量重塑装备制造行业 —— 这不仅是技术迭代，更是对传统生产范式的彻底重构。作为国民经济支柱的装备制造业，正站在智能化转型的关键风口，而 AI 正推动其迈向柔性化、智能化、产业化的崭新时代。恒远科技高级副总裁周骏在最新分享中指出，恒远始终围绕如何以 AI 技术赋能工位级效率与质量提升，通过场景深度渗透与产线级闭环落地实现全链智能化跃迁展开探索，本文将从实践突破与未来蓝图两大维度，呈现恒远科技在装备制造智能化进程中的思考与布局。

一、从理论到落地：智能化转型的实践突破

在工业智能化浪潮中，恒远科技正以场景、数据、算法三要素破解技术落地瓶颈，探索 AI Agent 与装备制造场景的深度融合路径。恒远科技将 AI Agent 的工业应用逻辑凝练为三大核心要素：场景锚定目标、数据提供动力、模型驱动决策。

1.1 破解技术瓶颈：定义 AI 应用的 “场景 - 数据 - 算法” 三要素

在 AI 驱动的工业变革中，恒远认为，最重要的目标便是要架起AI这条高速公路，而首要的方法是深入到具体的场景之中，精准挖掘每个场景的需求，构建具备领域知识沉淀的智能算法体系。具体来看，在这条公路上，AI Agent 是车辆，是驰骋其上的智能载体。

场景是 AI Agent 的目的地，决定了 Agent 的任务方向，当前恒远科技正聚焦于生产调度优化、设备状态监控、质量缺陷预测等具体场景；数据是 AI Agent 的燃料，致力于实现对设备运行参数、工艺数据、订单信息等多源异构数据的实时采集与融合，为智能决策提供 “路况信息”；模型是 AI Agent 的引擎，通过构建垂直领域大模型，精准把控工艺生产领域的关键业务逻辑，从而为Agent在相关场景中的高效运行提供强大支撑。其中，打造AI Agent则为实现的关键。

1.2 深耕工艺智能：打造 “最懂生产制造工艺” 的垂直行业大模型

在工艺智能化方面，针对装备制造行业的工艺复杂性，恒远科技正全力研发行业专属大模型。该模型以通用大模型为基座，计划融合千万级工艺文档、质量检测报告、设备日志等行业数据，构建覆盖焊接、装配、热处理等核心工序的专业知识库。例如，在焊缝缺陷预测场景中，不仅追求精准识别缺陷类型，更尝试建立缺陷与焊接电流、送丝速度等工艺参数的关联回溯机制，为工艺优化提供明确数据指引。这种让 AI“懂工艺（认知能力）、精规划（规划能力）、会执行（执行能力）、能调优（感知/推理能力）” 的探索，正推动制造执行系统从 “经验驱动” 向 “数据智能驱动” 的智慧生产力跃迁，从“面向流程”到“面向目标”的工作范式升级。

1.3 聚焦数据价值：构建AI智能体的决策导航体系

数据作为AI智能体的“核心燃料”，对数据价值的挖掘直接决定产业升级的加速度，因此恒远从认知能力、规划/推理能力、感知能力、执行能力四个维度着力建设数据价值挖掘体系。首先，恒远通过多年积累的装备行业工艺数据和上百家用户丰富的生产场景数据进行脱敏、清洗、标注、集成，形成制造工艺的高质量数据集，挖掘出数据的认知、规划和推理价值。其次，在生产现场部署多模态传感器网络，实时采集包括图像、视频、音频以及文本等多种类型的结构化和非结构化数据，确保数据来源的广泛性和丰富性，打造敏锐的数据感知能力。最后，针对多源异构数据进行深度建模、治理和集成，打造融合结构化和非结构数据的统一语义系统；打通应用系统、工控系统以及具身智能之间的数据交互通道，为智能系统的高效运行奠定坚实的数据基础，全力驱动产业升级加速前行。

二、智造未来：构建AI驱动的全链智能生态

基于上述技术积累，面对装备制造行业的复杂场景与未来需求，恒远科技正从智能产线、软件架构、协同决策三个维度展开前瞻性布局，探索建立自生长、自优化的智能生产生态体系。通过智能生产系统研发体系、柔性数字底座的架构创新以及 Multi-Agent 协作网络的协同进化，不仅为企业提供单点智能化工具，更致力于构建支撑长期变革的底层技术架构。

2.1 深化智能产线：构建面向未来的智能生产系统研发体系

在智能生产层面，计划通过“产线大脑”与工业机器人的深度协同，探索工位级精细化管理的技术路径。当前研发方向聚焦于构建三层联动架构：在感知层，拟通过多模态传感器阵列实时捕获设备状态、物料位移及环境变量；在决策层，着力开发融合时序数据分析与工艺知识图谱的动态优化算法；在执行层，重点攻关机器人的自适应控制技术。这种以数据驱动为核心、人机协同为载体的技术路线，预期将推动制造系统从被动响应向预见性管控的演进。

2.2 重构软件架构：筑牢 AI Agent 赋能的柔性数字底座

在架构创新层面，恒远科技正致力于推动传统制造运营管理（MOM）系统的智能化升级，以应对快速变化的市场需求。通过构建基于工业语义中台的数据底座，公司整合设备、工艺、质量等领域的知识图谱，实现跨系统数据的智能关联与高效协同；采用微服务架构将系统功能模块化，例如将排产功能转化为可灵活调度的智能Agent，使其能够基于实时生产数据自主优化生产计划。这一架构显著提升了系统的敏捷性，使迭代周期大幅缩短，为多品种小批量生产模式提供了更加柔性、高效的智能化支持，助力制造企业更好地适应动态市场环境。

2.3 创新协同决策：构建 Multi-Agent 智能协作网络

在协同决策方面，面对装备制造中多工序协同的高度复杂性与不确定性，恒远科技正探索构建 Multi-Agent 智能协作网络。该网络由具备自主决策能力的 Agent 集群组成，每个 Agent 专注于特定生产环节：生产调度 Agent 动态优化工单分配、物流 Agent 智能规划配送路径、质量 Agent 实时监控关键工序。当突发加急订单插入或设备异常时，各 Agent 通过分布式协商算法，尝试在百毫秒级时间内完成产能重分配与工艺参数校准。这种去中心化的智能协作模式，正打破传统 MES 系统的集中式控制局限，探索形成 “自组织、自优化” 的生产生态，为复杂场景下的动态决策提供系统性解决方案。

在人工智能飞速发展的时代浪潮中，技术演进的速度超乎想象，新的算法、模型不断涌现，为应用层创新提供了更为强劲有力的支持。未来，恒远科技将继续深耕 “AI + 装备制造” 融合创新，以场景定义技术价值，用数据驱动决策升级，与行业伙伴共同探索智能化浪潮中的破局路径，迈向 “智造未来” 的新征程。

本文作者：恒远科技高级副总裁  周骏

复旦大学硕士。现任恒远科技研发副总裁，拥有长达30年的工业智能化研发与应用经验，在智能制造、工业控制、大数据与人工智能等领域具有深厚的理论功底和丰富的实践经验。