广东AI智能体进厂：既看得了“天书”，又能破解“图纸迷宫”

南方财经记者伍素文 实习生陈苑淇

在装备企业的研发中心，工程师每天都要面对海量的零部件图纸。随着产品迭代和研发团队不断扩大，同类零部件可能被不同团队重复设计，图纸也分散在不同的设计库中。过去，要从数十万张图纸中找出重复或高度相似的设计，往往需要耗费大量人工时间。

如今，这项工作开始交给AI。

一款名为“工控智脑”工业智能体平台的AI产品，短短几小时内，便能从几十万张零部件图纸中精准识别出重复的部分，并自动生成一份完整的相似性报告。

这就是广州工控集团旗下工业AI专业公司——广州工控工业智能科技有限公司（以下简称“工控智科”）正在做的事情。成立于2024年12月，工控智科致力于成为“最懂工业的AI企业”，在短短三个月内就完成了DeepSeek满血版私有化部署，并自主研发出了“工控智脑”工业智能体平台。

“这个灵感来源于集团数百家制造企业的真实业务场景和真实痛点。我们以认知、执行、工程、安全四大体系为底层逻辑，推出“工控智脑”工业智能体平台，采用“1个底座 + 1个工业大脑 + 1个平台 + N个业务智能体”的整体架构，全面覆盖制造企业核心业务流程，推动工业智能体深度参与研发、生产、营销服务和经营管理等环节。”工控智科副总经理罗志勇向南方财经记者介绍。

当工业数据真正开始喂养AI模型，AI决策真正开始指挥产线，一场从“制造”到“智造”的深层变革开始了。

走出离散制造的“图纸迷宫”

离散制造行业涵盖汽车、电梯、工程机械等领域，其显著特点是产品由大量独立零部件装配而成，每个零部件都对应一张图纸。

罗志勇解释，在实际生产中，同一个零部件在不同技术团队、不同研发团队手中，往往被赋予不同的名称和编号。对于离散行业而言，多管一个东西，就意味着多一笔浪费。

不止于此，一张图纸背后的隐性成本可能还包括设计师重复画图，浪费工时；工艺师重复编制，耗费精力；采购反复核对技术参数，拖慢周期；废品率居高不下，仓库里堆满“似曾相识”的呆滞料等。

然而，通用大模型的训练语料以文字为主，它能写诗、能聊天，但面对工业图纸、三维模型，以及背后的工程语义和制造知识，往往“看得见，却看不懂”。如果这个问题无法解决，那么制造业数智化转型始终是“空中楼阁”。

“工控智脑”图纸工艺智能体的诞生，正是为了攻克工业多模态识别这一基础难题。罗志勇介绍，工控智科组建专门的工业多模态研发团队，将大量二维图纸、三维模型数据纳入垂类模型训练，使模型不仅能识别图纸类型，还能对比不同图纸之间的相似与差异。

一方面，以三维图纸识别模型为核心，结合通用大模型和工艺智能体，图纸工艺智能体能够实现对三维模型的深度解析，比如识别零件几何形状，提取孔、槽、面等加工特征，理解拓扑结构和约束关系。 

另一方面，图纸工艺智能体还深入嵌入企业原有业务流程，对接PDM/PLM、ERP、SRM、MES等应用系统，拉通图纸信息与产品库、工艺库、设计规范、采购记录、成本数据等信息，为研发选型、物料管控、供应链优化提供决策支持。

通过“找相似”和“找差异”的核心能力，工控智科在广州工控集团旗下某高端装备企业的一次验证中，抽取了约22万张核心零部件图纸进行相似性校验，结果显示约7%的图纸完全重复，约30%的图纸高度相似。 

这意味着，这部分图纸完全可以通过合并或标准化设计进行优化，为后续采购降本、库存精简、产线提效提供广阔的空间，帮助企业在研发设计前、中、后全流程实现效率提升与成本优化。

业务流程实现分钟级响应

有了对图纸的理解能力，还需要让AI真正“懂行”。

在高度定制化的装备制造中，每个订单几乎都独一无二，传统处理方式需经技术、研发、采购等多个部门逐一会签确认，单次流程往往耗时一到两周。漫长的等待不仅影响客户体验，也直接影响订单转化率。

针对装备制造领域大量复杂非标订单，“工控智脑”通过行业垂类大模型、自规划规则引擎和设计规则经验库的深度融合，实现非标设计全流程智能化，大幅提升销售响应效率和内部评估效率。

首先，工控智科持续锻造“工业大脑”，将工艺路线、设备参数、售后规则及设计标准等海量非结构化知识进行体系化重构，构建行业知识图谱，为大模型提供专业级的背景知识支撑。

接下来，利用大模型的推理能力，开发出“自规划”机制——智能体根据客户输入的自然语言需求，自主规划信息检索路径，在企业内部的“天书”级设计规范库中快速定位适用条款，并动态生成设计方案。

更重要的是，平台并非部署零散的AI工具，而是将各类“技能”封装为可复用的能力库，具备连接ERP获取采购数据、调用设备日志、查询财务信息等具体操作能力，实现“流程串接智能体”，解决系统之间天然割裂的问题，支撑企业整体运营效率的提升。

据介绍，该机制已通过初步验证，可显著提升流程效率，并具备动态响应的能力。

目前，工控智科的工业智能体已从图纸识别、非标方案设计延伸至营销客户维护、质量根因分析、售后维修等多个场景，并正将内部标杆案例向外部制造企业复制推广。

这一实践，可以说是当前广东推动各行各业“模数共振”的缩影。《广东省推动制造业与服务业协同融合发展2026年行动方案》提出，力争到2026年底，建设200家以上智能工厂和智能体工厂；广东还出台《人工智能赋能制造业高质量发展行动方案（2025—2027年）》，以“百行千模”为牵引推动工业模型创新发展，越来越多的制造业产线装上了“AI大脑”。

罗志勇告诉记者，“工控智脑”脱胎于广州工控集团2025年唤醒内部需求的“AI春风行动”，接下来集团还将策划“秋实行动”，推动智能体平台大规模进入企业一线。就在几个月前，广州工控集团还联合工控智科启动了一场人工智能应用场景创新大赛。看着今年更多、更优质的参赛项目，罗志勇预测：“工业AI的场景落地很快会迎来爆发。”