10月23日，在重庆举行的中德智能制造技术创新合作论坛暨联盟年会上，一场关于“工业大模型与工业智能”的研讨会引起了业界的关注。

云聪科技副总裁张莉就“复杂场景下的多智能体协同”主题发表演讲，青山实业实施的十大AI智能体案例成为现场关注的焦点。

在当前的智能制造浪潮中，一个核心矛盾日益突出：许多看似“无所不能”的通用模型一旦进入工厂车间，往往就会变得“不合时宜”。

工业场景所要求的绝对精度、深度专业性和实时响应，恰恰击中了一般大型模型的软肋。

多智能体系统突破了工业大规模模型的困境

制造业的智能化转型正面临严峻挑战。

工业环境要求人工智能系统具有绝对准确的执行能力，而通用模型可能会产生“幻觉”并给出不负责任的答案。

它缺乏经验丰富的专业人士几十年来积累的深厚行业知识，更像是一个“多面手”而不是“专家”。

更重要的是，在高速生产线上，大型模型的响应速度往往跟不上设备的速度，直接影响生产效率。

云聪科技联合创始人姚志强早在2023年就指出，在工业领域，人工智能需要许多长尾算法。无论是检测缺陷还是其他识别任务，都需要单独训练模型，单独收集数据，并使用非标准方法解决。 “

许多工业场景无法用人工智能解决，因为解决1%的性能可能需要100%的成本。面对这个行业的挑战，Cloud通过技术探索了一条务实的道路——构建一个多代理系统，并创建一个可以在战斗中协作的“数字专家团队”。