中国冶金报社
记者 吕林 报道
图片由蘑菇物联提供
随着DeepSeek等通用大模型技术的突破，AI在设备预测性维护、能源优化、质量管控、生产制造等场景中已展现出颠覆性潜力，工业企业纷纷加速布局“AI+”战略。然而，贴上“AI标签”的服务商和解决方案真假难辨。根据行业调研数据，77%的企业工程师并不知道如何判断真假AI技术。为此，3月14日，蘑菇物联举行“3·15”打假AI暨灵知AI2.0——公辅能源垂直大模型发布活动，为工业企业维权，揭露工业假AI，发布工业真AI。
打假AI，先打自己
打假AI的第一棒，蘑菇物联打到了自己身上。该公司创始人兼CEO沈国辉告诉在场的记者：“2021年，蘑菇物联通过AI技术初步切入中央空调场景。在AI算法控制测试验证前，首先应用的是机理模型做控制，但有同事为了更快地把软件卖给客户，就自己把当时还没有发布的AI技术写到了汇报PPT里，实际上还没有写明白，只有概念和一堆唬人的名词，这是典型的假AI。”
沈国辉认为，假AI对工业企业和行业会造成4个危害：一是浪费客户的数智化预算。二是劣币驱逐良币，让工业企业质疑AI技术。三是阻碍真正的创新，若假AI都能卖出去，科技企业将很难投入研发做真AI。四是最终导致第四次科技革命在中国制造业的落地进程被延误。
为了坚决避免出现类似的问题，蘑菇物联采取了多项措施。例如，严禁员工操之过急地宣传AI，以及在AI的应用研发上继续加大投入。在蘑菇物联工业AI首席技术官周子叶博士的带领下，该公司自主研发了工业公辅能源系统的AI垂直大模型——灵知AI，掌握超20多类高耗能通用设备的设备机理和专家知识库，具备问答、诊断、预测、控制四大模型能力，入选国家工信部人工智能赋能新型工业化典型应用案例。截至2024年底，蘑菇物联经过超2600个工厂公辅能源车间的实践摸索，总结出AI在工业场景落地的AROE模型框架：异常检测—根因分析—优化决策—效果评估。AROE模型框定了AI在工业场景部署落地、创造价值的技术结构。
如何判断真假AI？
沈国辉揭露了假AI的四大典型特征：一是无自主学习能力，系统无法通过新数据优化表现(如推荐结果长期不变)。二是无法将Al可视化，只停留在PPT阶段，Al界面不可视，Al计算的过程不可视，客户体验不到。三是技术不透明，拒绝提供模型，架构或训练数据信息(常见于ToB服务商)。四是人工依赖度高，后台需持续人工维护的规则库或修正结果。
周子叶博士分享了工业企业需要的真AI应该具备的四大技术特征：
一是云边端技术架构。任何AI都建构在数据的基础上，能让采集—分析—决策—控制数据流跑通的天然是云边端技术架构。在边缘侧进行实时数据采集和实时控制，在云端进行大规模计算及训练AI大模型。如果采用传统的PLC、SCADA等技术，在技术架构上无法支持AI的应用。
二是垂直大模型与行业知识库结合应用。设备故障诊断、设备组合控制、设备参数控制等工业场景中的问题，需要通过特定的垂直模型结合行业知识库去解决。只有通用大模型,或只有行业知识库，都无法在工业场景发挥AI的价值。
三是丰富的工业设备通信协议库。工业设备通信协议是采集设备数据和控制设备的“钥匙”，先采集不同型号、不同种类的设备数据，以供AI分析计算。若掌握的协议有限，只能采集有限的设备数据，AI也难以发挥作用。
四是AI系统具备开放性。AI系统要具备开放性，一方面，通过开放的API接口与企业或其他第三方系统深度集成；另一方面，系统需能从单点优化升级到全局协同优化，从某个车间的优化拓展到全工厂甚至跨工厂的协调优化。
工业需要的真AI：可落地+可测量+可持续
蘑菇物联相信，成熟、理智的工业企业不会为AI噱头买单，只为价值买单。因此，真AI必须脱离“PPT AI”模式，做到AI可落地+创造可测量价值+可持续创造价值。
周子叶博士在会上发布了灵知AI2.0——中国唯一落地的公辅能源垂直大模型。
一是可落地的路径：工业企业部署灵知AI垂直大模型有清晰的路径选择。先从易部署且ROI高的闭环场景（如公辅能源车间）切入，进而拓展到工厂的其他场景，如物流、质检、生产等，分阶段把所有环节都接入到灵知AI垂直大模型，实现AI落地赋能工业，从而实现智能制造。
二是可测量的价值：灵知AI贯穿工业能源全流程，承诺具体节能率。灵知AI建模计算工厂的能源供给与需求数据变化，拟合工厂能源供给与需求两条曲线，实现按需供能，切实消除冗余供能的痼疾，实现可测量的节能降碳。
三是可持续的价值：基于PDCA管理流程的公辅系统能源算法模型。灵知AI具备问答、诊断、预测、控制四大模型能力,基于PDCA管理流程，可持续优化公辅能源系统的能耗水平，持续提高系统能效。
作为一家聚焦在公辅能源场景的工业AI科技公司，蘑菇物联郑重承诺：为企业提供工业真AI，同时发起两个行动：一是蘑菇物联灵知AI，不节能不收费。二是发起“让客户全程可视的公辅能源AI垂直大模型”共创计划。
“蘑菇物联让AI不再是一个看不见摸不着的黑盒子，AI技术怎么预测故障、怎么控制设备，都要让工业企业看得见摸得着。”沈国辉最后强调道，“让工业从业者放心用AI，用好AI！”
