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新华社2026年05月09日 01时38分28秒电
专题:第28届北京科博会-未来产业推介会
第28届北京科博会-未来产业推介会于2026年5月8日在北京举行。思科大中华区资深副总裁、首席技术官侯胜利出席并演讲 。
侯胜利分享了思客在智能制造领域的实践——如何把AI深度应用到制造业,如何携手国内外合作伙伴打造创新方案,助力制造业转型升级。
今年4月 ,思客发布了全球工业AI现状报告。报告调研了中国 、欧美、亚太等地的制造企业,显示各个地区的企业都在积极推进工业AI落地,安全、机器人 、具身智能等技术正在制造场景加速应用 。
此外 ,据Gartner预测,到2027年,75%的企业级AI数据将来自工业环境,由传感器、摄像头等终端持续产生。
在其看来 ,AI正从生成式AI,向智能体AI、物理世界AI加速演进。
侯胜利指出,制造业领域中 ,AI应用最集中、最成熟 、最能直接产生价值的有三个方向:
一是机器视觉 。机器视觉已经成为智能制造的“工业眼睛”。无论是芯片、半导体、新能源 、汽车零部件,还是消费电子、精密制造,高速工业相机、3D视觉 、多光谱摄像头已经全面普及。从微小元器件的表面缺陷、尺寸偏差、引脚错位 ,到产品装配到位度 、焊接质量、划痕污渍,再到成品外观检测、包装合规校验,全部由AI视觉系统实时识别 、实时判断、实时反馈。
过去靠人工目检 ,速度慢、易疲劳、标准不统一,漏检率高;现在AI视觉可以做到7×24小时不间断工作,精度达到微米级 ,检测速度提升几十倍,不良率大幅下降 。更重要的是,这些视觉数据会实时回传至后端平台,持续训练优化模型 ,让产线越生产越智能。这也倒逼整个IT/OT架构向高带宽 、低时延、边缘算力协同方向升级,为智能制造打下坚实基础。
二是智能移动机器人AMR 。在现代化工厂里,AMR已经成为“智能搬运工 ”和“自主协作体” ,彻底改变传统物流模式。
传统AGV小车需要在地面埋线、贴二维码 、规划固定路线,灵活性差、改造复杂、扩展性低。而新一代AMR是真正的自主智能体,搭载激光雷达 、视觉导航、环境感知与多机协同算法 ,不用埋线、不用改场 、不用预设轨道,就能自主建图、自主避障、自主规划最优路径 。
在新能源汽车工厂 、3C电子厂、锂电与光伏产线里,成千上万台AMR同时作业 ,相互通信、动态调度。它们会根据产线节拍、物料缺料信号 、上下工序需求,自动调整行驶速度、优先等级和配送路线。为了保障人机安全,AMR还会发出提示音 ,主动避让人员与设备,真正实现柔性、高效 、安全的厂内物流 。
从物料上线、半成品转运、成品入库到工装回流,AMR把人从重复 、繁重的搬运中解放出来,让物流效率提升50%以上 ,错误率接近零,成为智能制造不可或缺的数字劳动力。
三是工业控制虚拟化。传统PLC、人机界面多为本地物理部署;现在则把控制能力全面虚拟化,智能终端实时上云 ,通过车间本地数据中心与企业云、AI训练推理平台统一管理 、集中优化,实现全厂智能协同 。
侯胜利介绍,过去一年多 ,AI从传媒、管理等领域,快速渗透到制造业核心环节。机器视觉从单点部署、本地处理,升级为全域接入 、集中AI处理 ,也推动OT网络与工业控制系统重构,让工厂系统迎来全新变革。
侯胜利说,思科已与行业伙伴开展大量验证、测试与互联互通 ,保障生产平台稳定、参数精准调优。以某汽车厂为例,传统工厂设备分散、多系统独立;新架构将摄像头 、工业PC、PLC等统一接入智能平台,集中管控,网络时延低至100微秒 ,满足工业生产高可靠、低时延要求,为工厂带来质的提升 。
他也提醒,工业系统深度联网也带来安全挑战。黑客正利用AI工具攻击芯片 、内存等制造企业 ,企业在某个区域遭遇攻击后,甚至影响全球系统,不得不进行区域隔离。
为此 ,思科构建了AI驱动的工业安全体系,重点落地三大能力:
第一,零信任准入与行为管控 ,实现设备、人员、智能体全生命周期身份核验与权限最小化 。
第二,开源安全大模型底座。我们开源Foundation?sec?8b安全大模型,80亿参数 、安全领域专用 ,支持本地私有化部署,可用于威胁检测、漏洞分析、告警研判,让安全能力自主可控 、合规落地。
第三,AI智能体安全治理框架DefenseClaw 。这是我们最新开源的AI智能体安全框架 ,可快速集成到OpenShell等环境,实现预执行扫描、运行时沙箱、意图监控 、统一策略管控,五分钟完成部署 ,两秒内生效阻断,从源头防范提示注入、越权调用、数据泄露等AI时代新型攻击,守护工业智能体安全运行。
在此基础上 ,思科还打造了AI原生SOC,实现威胁秒级检测、自动化响应,构建主动防御 、持续免疫的安全体系。
第三 ,思客通过AIOps+AgenticOps实现自主化运维,把AI深度用于IT/OT协同管理 。
据其介绍,基于思科AIOps平台 ,可实现跨域数据统一采集、异常智能识别、根因自动定位 、告警大幅降噪,把传统被动救火,变成预测式维护、自主式修复。结合AgenticOps智能体运营框架,系统可通过自然语言交互 ,自动生成巡检报告、拓扑视图 、性能曲线,自主完成配置优化、流量调度、故障自愈,人工仅做最终确认。在制造场景中 ,AIOps可同时保障IT系统稳定与产线网络低时延 、高可靠,让工厂运维从“人找问题”变成“问题找人、系统自愈 ” 。
他说,未来 ,制造业IT与OT系统将全面走向自主化、自动化。思科正与国内外AMR 、智能仓储、工业PLC等生态伙伴深度合作,持续提升产线智能化水平。
未来智能制造将呈现三层架构:底层是机器人、智能终端、传感器;中间层是高带宽 、高冗余、低时延的工业网络;上层是控制器与算力平台,支撑全场景智能应用。
“思科基于CVD 架构模式 ,携手生态伙伴共建开放共赢的工业 AI 平台,夯实 IT/OT 融合基础,加速工业 AI 规模化落地应用 ,赋能中国制造业持续智能化转型升级”,侯胜利说 。
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