工业城市适配率高，行业模型大，智能体平台重塑

我们常常认为城市是钢筋混凝土的总和，是高层建筑、交通流量和人口密度的线性叠加。但是仔细想想，你有没有发现城市从来没有“思考”过自己？

它可以修路，但不能预测拥挤；可以盖楼，但很难回应人口老龄化；可以吸引投资，但是看不到自己行业的边界和未来。城市在高速运行，但它缺乏一个大脑——它从来不知道自己在做什么。

在人工智能出现之前，特别是——高适配率、行业大模型、智能体平台的“三重奏”。

这三者不是新的管理工具，也不是简单的“数字化升级”。它们构成了一种新的城市能力:不仅可以运行，还可以感知；不仅可以预测，还可以决定；它不仅可以为人类服务，还可以重组自己。

就像——过去的城市是一个依靠煤、电、水和人力的巨大发动机。如今，它更像是一个新的智能有机体，开始拥有神经网络、学习机制和行动反射。

它不是修理和修理的“智能化”，而是操作系统级别的迭代重启。

但是问题是-这三样东西，到底是什么？

计算率：不是更强，而是更“适应”

我们习惯于说“计算率是城市的新电力”。这是对的，但不完全是对的。因为“强”不代表“好”，关键在于是否适应。在AI的世界里，计算率不是一把大锤子，而是一个调音台，需要为每个任务提供最准确的音质。

高适配率是指具有异构资源协调调度能力、动态工作负载优化能力和情景感知能力的计算率系统。它可以实现计算资源的最佳匹配和准确供应，根据性能要求、延迟敏感性、功耗约束等不同应用领域(如模型培训、边缘推理、工业控制等)的特点。).

假如这听起来还略显专业和抽象，不妨换个更直白的说法。

所谓高适配率，归根结底是一种“按需供电”的能力。它可以根据不同任务的特点准确调度不同类型的计算资源。

举例来说，大型训练要快速、准确地计算，需要GPU集群猛击；推理阶段注重反应速度，必须依靠边缘计算来当场解决；而且在工厂里，机器人的动作协调必须是毫秒响应，此时，FPGA比GPU更加稳定。

简单来说，就像厨房里用的是煤气，办公室里用的是电，冷库里靠的是空调。不同的任务使电源分离。一旦计算率用错了地方，不仅会做坏事，还会拖慢大局。就像用吹风机做饭一样，不仅不香，还容易烧断开关。

所以，高适应率并非“更强”，而是“更了解你”。并非盲目堆积硬件，而是让每个芯片都用在该发力的那一秒。

以贵阳智能计算中心为例，它不是“云上的风景”，而是计算率供应准确的生物样本。2023年，中心已经部署了超过1000P的AI计算率，主要承担大模型训练等轻载任务。在“东数西算”战略的指导下，北京、上海等地的培训工作有序迁往贵阳。初步数据显示，能耗降低30%以上，运维成本降低40%以上。

贵阳的关键优势不是“强”，而是“分布”。它就像一个主引擎，在后台默默工作，缓解前台的压力，从“集中供应”到“按需分布”城市的计算率布局。

但是在珠三角，节奏完全不同。

在深圳坪山区，选择走“个人服务”路线——跑模型而不是训练模型；不是在远处发号施令，而是立即在一线响应。

于是，坪山打造了一个覆盖当地100多家制造企业的高密度工业边缘云节点集群。车间摄像机要实时监控缺陷，机械臂要在ms间调整路径，AGV车要随时避障掉头。这类任务对延迟的容忍度为零。如果放在云端运算，即使只晚到0.2秒，也会发生生产事故。因此，坪山将轻巧的GPU和AI微服务器直接部署到每一个关键过程中，构建了一个“可靠”、“快速运行”、“不能掉线”的边缘智能网络。

这些节点不强，但反应快，可靠，贴近。它们不是充满马力的发动机，而是肌肉敏锐的神经末梢，感应现场脉搏，微调每一个动作。这就是所谓的“高适应”：重任务分流到后台，轻任务就地完成。模型不一定要跑得最快，但一定要跑在正确的区域。

总之，城市计算率不在于太多，而在于“可用”。高适应率不是更强，而是更了解你——它追求任务和资源之间最好的联系，而不是追求蛮力。

行业模式：不是医生，而是老工人

大模型如潮水般涌动，已经成为数字时代的语言基础。但真正能站在工厂车间的不是会写诗会聊天的GPT，而是会拧螺丝会盯着生产线的“行业大模型”。这是大语言模型的骨架，是行业知识的血肉，是场景数据的神经系统。它不追求精通一切，而是专注于培养一个领域。它不是“知道更多”，而是“准确”。

什么是行业大模型？行业大模型是指以大语言模型为基础，结合特定行业领域的知识结构、工作流程数据和专业语料训练而成的人工智能模型。该模型不仅具有语言逻辑和生成能力，而且具有推理、决策和执行特定场景的能力。可广泛应用于工业制造、医疗、金融、交通、能源等关键行业，实现专业任务的高效协助和智能自动化。

我解释得有点流行，一般的大模型就像百科全书，适合解决问题；而且行业大模型更像老工人，适合工作。行业模式是在大量行业知识中培养出来的“专业模式”。它不知道一切，而是知道一行。即使仪表板没有任何异常，它也不一定能解释什么是扭矩理论，但是他能听到“这个声音不对”。所以，这是知识沉淀的智能化，经验技能的算法化，是公司老师傅“传帮带”的技术继承人。

以比亚迪的“制造大脑”为例——通过十几年的焊接数据训练模型，该系统自动识别出“可能出错”的过程段，并提前微调参数。据比亚迪技术人员介绍，整体缺陷率降低20%以上，生产节拍更加均衡稳定。这个模型不解释为什么会出错，但它知道“这组数据之后，80%都会出错”。

那不是知识，而是经验的压缩；不是判断，而是熟练工人的“肌肉记忆”。

中国汽车株洲的“机车运维大模型”也是如此。他们结合历史工况、气候、线路坡度等多维数据构建智能模型。，可以预测零件的老化，提前更换易损件，并提供数字化的维护和维护指导。不是等问题来了再处理，而是让问题从来没有发生过。与其说这是人工智能，不如说这是“人工智能的积累”。

这些大型模型不是在白板上演算法，而是在设备旁边实时监控生产。他们懂得做生意，懂得焊接，懂得人，懂得每一个非线性的场景。

政策也捕捉到了这个转变的信号。“北京市推进” 《行动计划》(2024-2025年)明确指出，“通过组织重大项目攻关、资源供需匹配、特色场景示范，大幅增强模型技术创新能力，推动形成规范化、规模化、跨境协同的应用落地路径，加快实现千行百业智能化转型”。

一句话总结：通用模型是博士生，行业大模型是师傅；真正的产业升级取决于后者。真正升级城市的不是智商，而是高熟练度。

智能平台：不是工具，而是“厂长”

假设计算率是城市的供电系统，大型模型是工业大脑的中心，那么，智能体平台，就是这个系统真正的“执行意志”。智能化平台是指一体化的人工智能系统，具有感知环境、理解任务、自动决策和推动执行。具有多智能体（Multi-Agent）在复杂的动态环境中，协同调度能力、任务自动分解能力和人机交互接口可以独立管理和执行任务链。

传统的制造就像一个精密的钟表，每个部件都紧密合作，但缺乏一个可以观察整体情况，即时调整节奏的指挥官。智能体平台更像是一个智能组合，融合了“厂长调度、质检人员敏感、运营主管预测”。

与传统的AI工具不同，智能体平台不仅可以接收指令，输出结果，还可以拆解任务，随机应变，主动反馈。它可以完成从“理解你的需求”到“自己把事情做好”的整个过程，这是一个复杂的真实场景。当你告诉它“安排今天的生产”时，它不仅会接受指令，还会自动读取库存，查询设备状态，分析能源供应，然后调用大模型，输出最佳、动态、可调的生产方案。

听起来很复杂？事实上，它正在变得像“工厂里最懂事的老员工”。它不仅会执行，还会提醒你“这些原材料已经过期”“下午能耗太高，建议晚上开工”。

据报道，福耀玻璃在其车间部署的智能化，依托每年生产3亿片玻璃的质量数据，可以实现实时缺陷识别与生产管理的联动。一旦发现缺陷，系统会立即调整生产线的任务，通过自动排片系统对异常商品进行分类。手动处理可能需要十几二十分钟，但现在只需要几秒钟就能做出反应。

这一角色从“实施者”向“合作者”的转变，是智能体平台最本质的突破。

总之，智能体平台是将AI从“回答问题的工具”转变为“执行任务的角色”的关键一步。它是人工智能向工业发展的“行动器官”。

三者协作：平台级工业操作系统的出现

假如算率、大模型、智能体被视为三位演员，那么他们最精彩的地方，并非各自独奏，而是“协奏”。

具有代表性的实践，是海尔的COSMOPlat工业互联网平台。该平台不再简单地连接设备，而是实现了模型驱动、计算支撑、智能体统筹三位一体的架构层。用户在网站上定制冰箱的颜色、容量、分区要求，系统自动调用大型工业模型生成制造参数。智能体平台随后统筹资源排产，边缘算率节点支持生产线做出即时响应——从下单到成品，每一步都不是预设，而是即时生成。

这不是传统意义上的“自动化”，而是一种“感知、学习、调度”的智能化。工厂不再是一个死板的过程集合，而是一个具有软神经网络的系统:可以接受需求变化，可以自我调整过程，甚至可以预测瓶颈。这意味着未来的工业城市不再是土地、工厂和人力的拼图，而是平台、接口和算法的结构。

当计算率不再仅仅是后台的支撑，而是城市资源的一部分；当大模型不再局限于语言生成，而是开始参与产业路径的演绎；当智能体不再是运营商的助手，而是逐渐接管感知、判断和执行链——城市的思维悄然发生了变化。

想象一下，一个没有红绿灯的城市从来没有拥挤过；一个没有调度员工的工厂每天都在生产；一个没有计划的城市总是朝着正确的方向发展。

这种情况并非技术乌托邦，而是高适应率、行业大模型、智能体平台共同进化的结果。

(作者胡逸是数据工作者，有《未来可期：与人工智能同行》一书)

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