工业智能：连接物理世界与数字空间，构筑未来工作新生态
工业转型的下一前沿不仅是数字化，更是智能化；在复杂的工业生态系统中，数据海量却分散。如今的核心挑战在于，如何精准、自信地实现数据的连接、解读与应用。
这正是工业智能的价值所在。它融合人工智能与仿真技术，通过工业工作界面（Industrial Work Surface）将数据、系统与人整合为统一的智能环境。平台秉持 “人工智能优先” 原则，以智能为核心，将工业生产运营转变为互联互通的学习型生态 —— 在这里，每一项行动都由洞察驱动。
什么是工业智能？
工业智能整合了两大核心能力，共同重塑工业领域的决策模式：
1. 人工智能具备认知能力，可分析复杂数据、识别规律、结合场景推理，并以自然语言传递洞察。
2. 仿真技术深化对物理世界的理解，能模拟资产与流程在不同工况下的表现，为安全、可预测的决策提供支撑。
二者协同构建起持续学习的生态系统：智能既以数据为基础，又植根于物理现实。这一模式常被称为 “物理人工智能”（Physical AI），其运作逻辑与现实世界高度契合。
人工智能优先：智能为核
工业工作界面坚守 “人工智能优先” 的设计理念 —— 智能并非附加功能，而是平台的根基。
从数据分析到决策支持，每一次交互都由人工智能驱动：它能理解场景、持续学习，并主动为用户提供洞察。核心内置的人工智能让平台能够跨海量数据网络推理、动态连接仿真模型，输出可解释、可信赖的结果。智能被嵌入每一个工作流程，而非局限于单一工具。
智能体AI：协同核心
工业智能的核心是智能体AI（Agentic AI）—— 由一个 “协调器”（Orchestrator）管理的分布式专业主体网络。
每个主体专注于特定领域或职责范围，协调器负责调度主体间的交互、上下文共享与协同解题。平台采用兼容并包的设计原则，可整合各类生成式或预测性模型，确保技术演进过程中的灵活性与适应性。
这种协同模式提供了互联互通、感知场景的智能，弥合了数据、系统与人类决策之间的鸿沟。
端到端工作流：打破信息孤岛
工业生产运营常受困于系统割裂与信息孤岛。工业工作界面通过端到端工作流打破这些壁垒，将从传感器数据到决策执行的全数据生命周期融为一体。
示例流程：
1. 人工智能检测到某设备出现效率偏差；
2. 分析数据与生产运营上下文，定位潜在原因；
3. 通过仿真评估不同纠正措施的影响；
4. 资产管理助手（Asset Copilot）汇总结果，推荐最优方案；
5. 工作流无缝对接规划与维护系统，推动方案落地。
这一持续循环的智能闭环，让洞察与行动在各个职能部门间顺畅流转。
视频：智能体AI如何集成于 Canvas，将其转变为工业工作界面核心内的强大工作流构建工具
资产管理助手：智能落地
资产管理助手（Asset Copilot）是用户在工业工作界面上体验工业智能的核心载体。它作为对话式决策支持伙伴，允许用户实时查询数据、探索场景、验证建议。
例如，用户可提问：“显示性能下降的资产，并评估调整运行参数的影响。”
后台中，资产管理助手会调用多个专业主体、运行仿真模型，最终提供经过验证的结果摘要，让用户能够自信决策。每一项建议都保持透明、可追溯，且始终处于人类监督之下。
坚实的数据基础
工业智能依赖可靠的数据完整性。
工业工作界面构建于可持续的数据基础之上，确保来自工程、生产及企业系统的数据保持一致、具备上下文、且易于获取。
这一基础支撑人工智能与仿真技术的无缝协作，保障洞察的可信度、透明度与一致性。它构建了开放的生态系统，让信息自由流动，推动持续学习与创新。
工业智能的价值
在统一的工业工作界面中整合人工智能、仿真技术与智能主体协同，可带来切实价值：
1. 基于数据与仿真验证的可信决策；
2. 由互联工作流驱动的高效成果交付；
3. 通过主动建议减少停机时间；
4. 经优化生产运营实现的可持续绩效；
5. 跨团队、跨系统的知识传承。
工业智能并非取代人类专业知识，而是对其进行增强 —— 为精准运营提供所需的清晰度与信心。
工业的未来：智能引领
通过将人工智能、仿真技术与智能主体协同整合到 “人工智能优先” 的工业工作界面中，企业可将工业智能嵌入生产运营的各个环节。这正是物理人工智能的实践形态：一个基于可持续基础构建、互联互通的数据驱动型生态系统，助力工业领域实现安全、高效、负责任的生产运营。
工业智能不会取代人类专业知识，而是对其进行赋能。在未来，人与技术将协同合作，共同打造更智能、更可持续的世界。
作者简介
Koushik Venkataramaiah
康士伯数字首席架构师，同时负责智能平台与人工智能业务。他主导公司的架构与技术战略，推动平台能力演进，引领人工智能解决方案创新。凭借超过 12 年的软件开发与架构经验，他在分布式与大规模软件平台领域拥有深厚专长。
