部署 · 部署落地
2026 年 10 月 26 日
来源：OFweek 维科网
10 月 23 日，WAIE 2026（第十届）人工智能产业大会暨 AI 智能体产业应用大会在深圳收官，美的集团美云智数行业生态总经理邢成玉在工业专场披露了美的以智能体重构制造业研产供销全价值链的实践。美的将 AI 落地路径概括为「三级跳」：从 Embedding 到 Copilot 再到 Agent，本质是「人机分工逐步迁移」。支撑这套体系的是美云智数自研的工业大模型底座，其以自研大模型为核心、联动 DeepSeek、Qwen 等外部主流模型，搭建「通用—垂域—专属」三层架构，配套千卡规模算力，已沉淀 795 个垂域模型算法，私有模型占比超过 80%。目前 Factory Agent 已在 32 座工厂落地，覆盖损失分析、设备管理、工艺改善等场景，从单智能体、多智能体协同到「工厂大脑」逐步演进；在经营价值上，2025 年 AI 相关降本约 6 亿元，2026 年目标提升至 9 亿元。美云智数已服务客户超 2000 家、覆盖 40 余个行业，助力美的内部建成 7 座灯塔工厂，并助力 5 家外部企业入选全球灯塔网络。
万有知兴点评
美的这份「账本式」分享最难得的不是技术，而是它把智能体落地从「效果叙事」逼成了「财务叙事」——32 座工厂、795 个模型、降本 6 亿再到 9 亿，一整套数字背后藏着制造业智能体规模化复制的真正方法论。
- 1.「32 座工厂落地 Factory Agent、覆盖损失分析、设备管理、工艺改善」说明美的已经走完从单智能体到多智能体协同、再到「工厂大脑」的完整演化，智能体不再是实验室里的单点试点。对企业落地意味着，工业智能体的价值释放要经历「先单点跑通、再跨场景协同、最后上升为工厂级调度」的爬坡，企业应一开始就设计好从单点到集群的演进路径，避免一堆孤立 Agent 各自为战、无法形成全局决策能力。
- 2.「795 个垂域模型算法、私有模型占比超 80%」点出了制造业 AI 的一个关键判断：通用大模型只负责「底座」，真正创造价值的是一大批长在工序上的垂域模型。对企业可借鉴的是，工业 AI 的护城河不在模型参数，而在把工艺知识、设备数据、老师傅经验持续沉淀为可复用的垂域模型资产；私有模型占比越高，企业对数据的掌控与场景适配能力就越强，这也是「模型主权」在制造现场的具体体现。
- 3.「2025 年降本约 6 亿元、2026 年目标 9 亿元」的价值在于把 AI 收益直接挂进了财务账本，而非停留在「效率提升」的定性描述。对企业落地意味着，智能体项目要能活下去，必须尽早建立「投入—产出」的可核算口径，把研发、计划、采购、生产、交付各环节的降本拆解清楚，哪些能重估、哪些很难动，心里要有本账；只有让 AI 的收益在报表上「被看见」，才能说服组织持续加码投入。
原文：OFweek 维科网 ↗
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