中國冶金報社
記者 呂林 報道
圖片由蘑菇物聯提供
隨著DeepSeek等通用大模型技術的突破，AI在設備預測性維護、能源優化、質量管控、生產制造等場景中已展現出顛覆性潛力，工業企業紛紛加速布局“AI+”戰略。然而，貼上“AI標簽”的服務商和解決方案真假難辨。根據行業調研數據，77%的企業工程師并不知道如何判斷真假AI技術。為此，3月14日，蘑菇物聯舉行“3·15”打假AI暨靈知AI2.0——公輔能源垂直大模型發布活動，為工業企業維權，揭露工業假AI，發布工業真AI。
打假AI，先打自己
打假AI的第一棒，蘑菇物聯打到了自己身上。該公司創始人兼CEO沈國輝告訴在場的記者：“2021年，蘑菇物聯通過AI技術初步切入中央空調場景。在AI算法控制測試驗證前，首先應用的是機理模型做控制，但有同事為了更快地把軟件賣給客戶，就自己把當時還沒有發布的AI技術寫到了匯報PPT里，實際上還沒有寫明白，只有概念和一堆唬人的名詞，這是典型的假AI。”
沈國輝認為，假AI對工業企業和行業會造成4個危害：一是浪費客戶的數智化預算。二是劣幣驅逐良幣，讓工業企業質疑AI技術。三是阻礙真正的創新，若假AI都能賣出去，科技企業將很難投入研發做真AI。四是最終導致第四次科技革命在中國制造業的落地進程被延誤。
為了堅決避免出現類似的問題，蘑菇物聯采取了多項措施。例如，嚴禁員工操之過急地宣傳AI，以及在AI的應用研發上繼續加大投入。在蘑菇物聯工業AI首席技術官周子葉博士的帶領下，該公司自主研發了工業公輔能源系統的AI垂直大模型——靈知AI，掌握超20多類高耗能通用設備的設備機理和專家知識庫，具備問答、診斷、預測、控制四大模型能力，入選國家工信部人工智能賦能新型工業化典型應用案例。截至2024年底，蘑菇物聯經過超2600個工廠公輔能源車間的實踐摸索，總結出AI在工業場景落地的AROE模型框架：異常檢測—根因分析—優化決策—效果評估。AROE模型框定了AI在工業場景部署落地、創造價值的技術結構。
如何判斷真假AI？
沈國輝揭露了假AI的四大典型特征：一是無自主學習能力，系統無法通過新數據優化表現(如推薦結果長期不變)。二是無法將Al可視化，只停留在PPT階段，Al界面不可視，Al計算的過程不可視，客戶體驗不到。三是技術不透明，拒絕提供模型，架構或訓練數據信息(常見于ToB服務商)。四是人工依賴度高，后臺需持續人工維護的規則庫或修正結果。
周子葉博士分享了工業企業需要的真AI應該具備的四大技術特征：
一是云邊端技術架構。任何AI都建構在數據的基礎上，能讓采集—分析—決策—控制數據流跑通的天然是云邊端技術架構。在邊緣側進行實時數據采集和實時控制，在云端進行大規模計算及訓練AI大模型。如果采用傳統的PLC、SCADA等技術，在技術架構上無法支持AI的應用。
二是垂直大模型與行業知識庫結合應用。設備故障診斷、設備組合控制、設備參數控制等工業場景中的問題，需要通過特定的垂直模型結合行業知識庫去解決。只有通用大模型,或只有行業知識庫，都無法在工業場景發揮AI的價值。
三是豐富的工業設備通信協議庫。工業設備通信協議是采集設備數據和控制設備的“鑰匙”，先采集不同型號、不同種類的設備數據，以供AI分析計算。若掌握的協議有限，只能采集有限的設備數據，AI也難以發揮作用。
四是AI系統具備開放性。AI系統要具備開放性，一方面，通過開放的API接口與企業或其他第三方系統深度集成；另一方面，系統需能從單點優化升級到全局協同優化，從某個車間的優化拓展到全工廠甚至跨工廠的協調優化。
工業需要的真AI：可落地+可測量+可持續
蘑菇物聯相信，成熟、理智的工業企業不會為AI噱頭買單，只為價值買單。因此，真AI必須脫離“PPT AI”模式，做到AI可落地+創造可測量價值+可持續創造價值。
周子葉博士在會上發布了靈知AI2.0——中國唯一落地的公輔能源垂直大模型。
一是可落地的路徑：工業企業部署靈知AI垂直大模型有清晰的路徑選擇。先從易部署且ROI高的閉環場景（如公輔能源車間）切入，進而拓展到工廠的其他場景，如物流、質檢、生產等，分階段把所有環節都接入到靈知AI垂直大模型，實現AI落地賦能工業，從而實現智能制造。
二是可測量的價值：靈知AI貫穿工業能源全流程，承諾具體節能率。靈知AI建模計算工廠的能源供給與需求數據變化，擬合工廠能源供給與需求兩條曲線，實現按需供能，切實消除冗余供能的痼疾，實現可測量的節能降碳。
三是可持續的價值：基于PDCA管理流程的公輔系統能源算法模型。靈知AI具備問答、診斷、預測、控制四大模型能力,基于PDCA管理流程，可持續優化公輔能源系統的能耗水平，持續提高系統能效。
作為一家聚焦在公輔能源場景的工業AI科技公司，蘑菇物聯鄭重承諾：為企業提供工業真AI，同時發起兩個行動：一是蘑菇物聯靈知AI，不節能不收費。二是發起“讓客戶全程可視的公輔能源AI垂直大模型”共創計劃。
“蘑菇物聯讓AI不再是一個看不見摸不著的黑盒子，AI技術怎么預測故障、怎么控制設備，都要讓工業企業看得見摸得著。”沈國輝最后強調道，“讓工業從業者放心用AI，用好AI！”
