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1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

ToB Agent:这次AI真要来抢打工人的饭碗了?

还记得十年前”互联网+”是怎么把我们从外卖小哥手里「救」出来的吗?现在,”AI+”又要来「拯救」企业了!但这次,它瞄准的不是你的午餐,而是公司的生产力。

国务院盖章认证:Agent时代来了!

8月底,《”人工智能+”行动意见》正式把AI Agent写进国家战略文件。这说明什么?说明Agent不再是科幻片里的东西,而是下一代生产力工具。

  • ToC Agent:帮你点外卖、叫车、陪聊(但可能还没法替你相亲)。
  • ToB Agent:直接帮企业赚钱、省人力、提高效率(老板狂喜,打工人颤抖)。
  • 工业界的Agent:这次玩真的!

    如果说ToC Agent还在摸索怎么让你少点两下手机,那ToB Agent已经开始在工厂里「打工」了。

    时序大模型 vs 大语言模型

  • 大语言模型:擅长「吹牛」,比如写诗、编故事、跟你斗嘴。
  • 时序大模型:专注「实干」,比如预测机器什么时候会坏、库存怎么安排、生产线怎么优化(毕竟AI也不想被老板骂)。
  • 训练一个Agent卖给企业?

    初创公司极峰科技的创始人王筱圃说,他们的工业Agent平台「河谷」就像「AI版的老师傅」——不需要退休金、不会抱怨996、还能24小时盯着生产线不摸鱼。
    他们怎么做到的?大概步骤如下:

  • 抓数据:把工厂的设备数据、生产记录、维修报告全喂给AI。
  • 调模型:训练Agent学会「预判」,比如「这台机器明天可能罢工,先修了再说」。
  • 卖方案:不是卖软件,而是卖「AI员工」,企业按效果付费(毕竟传统软件可能装完就吃灰,AI可不能摸鱼)。
  • 未来展望:AI会成为最佳打工人吗?

    虽然现在Agent还在「实习生」阶段,但只要数据喂得够,AI迟早能比人类更懂生产线。

  • 企业:「终于不用涨工资了!」
  • 工人:「AI这同事,居然比我还不偷懒?」
  • 下一期预告:「十字路口」将继续深挖Agent如何改变各行各业,究竟是AI助力人类,还是人类给AI打工?敬请期待!
    1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    快问快答

    一场科技极客与工厂管家的奇妙对话

  • 快问快答:数字工人背后的男人是?

    Ronghui(灵魂拷问式提问):”年龄暴露!”
    王筱圃(淡定):”88 年生人——按互联网公司的标准,已经可以考虑转行送外卖的年纪。”
    Ronghui(学术探测仪启动):”毕业院校?”
    王筱圃(推眼镜):”中科大——就是那个传说中‘男生比例能让相亲网站倒闭’的学府。”
    Ronghui(星座博主附体):”MBTI 和星座?”
    王筱圃(沉思):”MBTI 只敢认领 I 人(毕竟和代码谈恋爱比社交容易),星座是天蝎——没错,就是传说中‘记仇能记到硬盘报废’的那种。”

  • 公司到底是干嘛的?

  • 一句话暴击版*:
  • “我们干的事儿,相当于给工厂老板发了一群不用交社保、不会摸鱼、还自带超能力的数字打工人。”

  • 人话翻译版*:
  • 传统工厂:技术工人盯着产线,一边打瞌睡一边担心被机器取代。
  • 我们的版本:AI Agent 直接接管,24小时睁着电子眼疯狂优化,人类终于可以安心……去思考怎么开除AI了(不是)。
  • 商业硬核剧场

    融资情况
    “去年刚成立就搞到千万级天使轮——投资人的原话可能是‘这项目听起来不像PPT造车’,今年打算再薅一轮Pre-A,目标是让投资人忘记问‘盈利了吗’。”
    财务真相

  • 订单:千万级(备注:含客户偷偷砍价的部分)。
  • 利润:比隔壁AI画画公司强点(但烧钱速度堪比老板喝茅台)。
  • 团队规模
    “30人左右——其中25人在疯狂写代码,剩下5人在努力阻止他们写bug。”

  • 创业前传:打工人の奇妙物语

    上一份工作
    “带领团队搞AI+工业数字化——通俗说,就是教机器听懂‘把螺丝往左拧三圈’这种人类谜语。”
    远古历史
    “还做过脑科学算法研究——试图用代码模拟人类大脑,结果发现人脑的bug比我们的程序还多。”

  • 总结*:
  • 一个天蝎座I人,带着30个码农,教会AI如何抢工厂工人的饭碗——并让投资人为此买单。这很赛博朋克

    时序大模型不是另一个 ChatGPT

    “时间旅行者”大模型:预测未来的超能力

    什么是时序大模型?

    想象一下,你有一台可以窥探未来的机器,但它不看星座运势,而是帮你预测股票涨跌、电网用电高峰,甚至你明天会不会堵车——这就是时序大模型

  • 「时序」= 和时间有关的事件序列(比如股价每分钟波动、你的运动轨迹、电力消耗曲线)。
  • 「大模型」= 超级智能大脑,基于海量数据训练,可以预测未来趋势并优化决策。
  • 时序大模型 vs. 大语言模型:谁能「预知未来」?

    对比项大语言模型(比如GPT)时序大模型
    训练数据文字、代码、互联网信息股票走势、心电图、交通数据
    用途聊天、写诗、编代码预测股价、优化能源、管理物流
    终极目标「和人对话」「和未来对话」
  • 简单说: GPT帮你写情书,时序大模型帮你预测你表白会不会成功*。
  • 应用场景:从堵车到洗发水,它无处不在

  • 交通
  • 导航软件:「预计8点出门能避开早高峰!」(然后你8:01出门,果然堵了。)
  • 精准预测路线时间,帮你选择最少骂街的驾驶方案
  • 电力调度
  • 夏天用电高峰时,模型预测:「今晚8点全城空调齐开,赶紧调电!」
  • 避免你家风扇转着转着……停了。
  • 医疗
  • 心电图监测:「患者10分钟后可能心脏骤停,提前准备!」
  • (医生:谢谢AI大哥,我这就去拿除颤器。)
  • 营销与供应链
  • 预测薄荷味洗发水会爆火 → 工厂狂产薄荷味 → 超市货架堆满绿色瓶子。
  • 而失败的香草味……只能默默降价处理。
  • 工业制造
  • 工厂:「模型说下周原材料会涨价,我们现在狂买!」
  • 仓库管理员:「收到!但放哪儿啊???」
  • 国内外玩家:谁在搞「时间魔法」?

  • 国外
  • Applied Computing(帝国理工团队):用Orbital模型优化石油、化工等工业流程,顺便降低污染(环保还能赚钱,双赢!)。
  • 刚融资1亿人民币种子轮(投资人:这不是算命,这是科学!)。
  • 国内
  • 华为盘古大模型:预测钢铁产量、气象变化,甚至水泥生产优化(水泥:我也有AI助手了?)。
  • 为什么这么火?资本最爱「低碳+高利润」

  • 投资人:「既能提高工厂效率,又能减少污染?投爆!」
  • 欧洲尤其注重「绿色工业」,时序大模型成了碳减排神器+印钞机
  • 总结:

    时序大模型就像商业版「时间宝石」,不穿越时空,但能「计算未来」,帮你:

  • 少堵车
  • 不停电
  • 不买错洗发水
  • 让工厂既赚钱又环保
  • 未来已来,只是它还在计算中……*
  • 为什么要做?

    当钢铁侠遇上数字化焊工:工业AI的奇幻冒险

    大家想象一下,如果走进一家工厂发现——
    机器人不仅会搬砖,还会狡辩:”这批钢锭绝对是合格的,我昨天才给它测过体温!”
    AI质检员悄悄吐槽:”隔壁产线的参数又漂移了,比我家Wi-Fi还不稳定…”

    从”贾维斯”到”钢筋铁骨打工人”

    王筱圃同学用《钢铁侠》举了个妙栗子:

  • 托尼·斯塔克对着空气喊:”贾维斯,搞个能上天入地的战甲!”
  • AI秒回:”正在给您设计马克42号——附赠防老板查岗隐身功能。”
  • 但极峰科技玩的更硬核*:
  • 他们不造酷炫战甲,而是给战甲造骨头(冶金/化工/新能源材料)
  • 产线像永动机:原材料进去,成品出来,连厕所都不带停的(流程工业の尊严)
  • 两种工厂の秘密Battle

    类型代表日常极峰科技关怀
    离散型
    (傲娇大小姐)
    汽车/手机“今天装底盘,明天装车门,
    下雨天不接单!”
    围观吃瓜
    流程型
    (社畜老黄牛)
    炼钢/化工“我!不!下!班!
    ——除非设备着火”
    塞AI当监工

    数字工人的职场生存指南

    普通工人:

  • 三班倒盯仪表盘
  • 发现异常时:”领导!4号炉子好像在打嗝?”
  • AI工人:

  • 24小时暗中观察:”氧气浓度波动0.001%?
    ——已自动调参,顺便给隔壁AI发了吐槽邮件”
  • 晨会汇报:”老板,昨晚我们多赚了2万块,
    建议给服务器加鸡腿”
  • 冷知识:在钢铁厂,AI比人类更懂”火候”——
    毕竟人类会被烟熏流泪,AI只会冷静计算:”当前流泪效率降低12%,建议升级排风系统。”所以下次听到”工业智能体”,别只想到机械臂跳舞——
    想想那些在锅炉房写代码的数字打工人,正帮你默默生产着
    从新能源电池到不粘锅涂层的一切魔法材料呢!
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    当”数字工人”闯入工厂:一场科技版”拜师学艺”大戏

    一、老问题遇上新技术——”生产线也有叛逆期”

    1.1 传统制造的”三座大山”

  • 物理×化学×能源=???
  • 流程制造就像一场疯狂的”科学实验”,反应过程堪比”煮火锅”,火候大了糊锅,小了没味道。

  • 自动化产线的”死脑筋”
  • Rule-based(规则驱动)的自动化就像只会背菜谱的厨师,顾客说”微辣”,它直接按标准辣度执行——结果把人辣哭。

  • 人类的”补丁侠”日常
  • 技术工人天天救场:”哎,这里参数飘了!””那边温度异常!”——活像工厂版的”拆弹专家”。

    1.2 工人师傅的”职场生存报告”

    优点:

  • 灵活度MAX(午休后除外)
  • 会偷懒但更会创新(比如用扳手敲设备治”小脾气”)
  • 自带”师徒buff”(虽然教徒弟时总说”只可意会不可言传”)
  • 缺点:

  • 夜班=Buff消失术
  • 凌晨3点的生产线:”我依稀记得…这个参数应该是…Zzz”

  • 知识传承≈玄学
  • 老师傅:”手感很重要!” 徒弟:”???”

  • 人类专属Bug
  • 包括但不限于:走神、手滑、忘记昨天吃了啥

  • 二、数字工人突击队:目标是干掉…不,是拯救人类!

    2.1 AI版”老师傅”的自我修养

    工厂新员工:「数字工人」入职简历:

  • 永不疲倦(连轴转36小时?不过充个电的事儿)
  • 经验复刻(把老师傅的”手感”变成代码里的if-else)
  • 危险操作优先体验者(”让我来!反正我不会炸”)
  • 人类工人: “所以我们是…被优化的对象?”数字工人: “错!是让你们去喝咖啡摸鱼的革命战友!”

    2.2 落地实战指南——”先当小弟,再当大哥”

  • 工业设计部门
  • AI逐渐取代设计院大叔:”您这图纸…我3秒生成了20版。”

  • 生产线入侵计划
  • 操作岗:”阀门开度调0.5%!”(人类:这眼睛能看出来??)
  • 安全员:”预测到3分钟后可能泄漏!”(人类安全员还在系鞋带)
  • 夜班之王:”凌晨4点的数据?我比咖啡还清醒!”
  • 终极目标:全局优化
  • 以前的自动化:”这段输油管我调好了!”(其他10段管:???)
    现在的数字工人:”从原油到塑料瓶,整条线我全包了!”

  • 三、技术幕后:23人如何”肝”出7个行业?

    3.1 “河谷”平台:工业界的乐高大师

  • 时序大模型=最强大脑
  • 专门处理工厂的”心电图”(温度/压力/流量等时序数据)

  • Agent工作流=积木组合
  • 像搭乐高一样配出”质检Agent””能耗优化Agent””紧急停机Agent”…

    3.2 为什么不让客户自己玩?

  • 车间现实三连问:
  • 让总工配?人家在赶KPI
  • 让工艺专家配?人家说”我只懂反应釜不懂Python”
  • 让工人配?”大哥我初中毕业啊!”
  • 23人团队的”黑科技狠活”
  • “7个行业15种工艺?只要我们跑得够快,需求就追不上!”
    (秘诀:把工艺拆成”原子操作”,像拼高达一样快速重组)

  • 最终结论

  • 对人类工人: 未来可能边监工边嗑瓜子:”瞧,我徒弟(AI)多能干!”
  • 对工厂老板: 夜班费省了,安全事故少了,连老师傅的祖传秘籍都数字化了…
  • 对技术团队: 23人VS整个工业界?”问题不大,我们有Ctrl+C和Ctrl+V(不是)”
  • 数字工人の终极哲学:*
  • “不是取代人类,而是让人类终于有空研究——
    『该怎么给AI写表扬信?』”
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    当机器人有了上班族综合征:河谷工业智能体平台揭秘

    你以为只有人类社畜才会抱怨KPI、加班和流水线?错!现在连AI都要体验工厂生活的“精彩”了!

    欢迎来到工业AI的职场生活指南

  • 岗位名称:河谷工业智能体平台(简称“AI打工人养成器”)
  • 工作内容:让AI Agent们在工厂里像007一样搞定各种任务,只不过没有邦德的西装和跑车
  • 招聘要求
  • 具备超快“学习”能力(毕竟没人想被老板训“你这个模型怎么还没训练好”)
  • 能适应倒班生活(24/7运行,比人类还能肝)
  • 擅长Excel表格(不,是擅长工作流快速配置)
  • 主要工作场景

  • 智能质检员
  • 以前:工人眯着眼找瑕疵,近视度数一年涨300度
  • 现在:AI一秒揪出次品,附带嘲讽语音:“这批质量不行啊,建议返工!”
  • 高效搬运工
  • 以前:工人推着小车来回跑,微信步数长期霸榜
  • 现在:机器人默默搬货,顺便计算最优路径,坚决不刷步数
  • 无薪值班保安
  • 以前:老李头夜班打瞌睡被抓拍(扣200)
  • 现在:AI全天瞪大眼睛巡逻,还会发警报:“3号区域疑似有人摸鱼!”
  • 这平台到底能干嘛?

    简单来说:让AI像个流水线老手一样快速上手,省掉入职培训、社保和下午茶福利。

  • 流水线工人看了沉默(以后抢饭碗的不仅是机器人,还得是懂流程的AI)
  • IT工程师看了流泪(再也不用熬夜调参了,AI自己就能组合技能)
  • 老板看了直呼真香(全年无休,工资=电费+服务器租金)
  • 话说回来,说不定哪天AI也会学会抱怨:“这套工作流能不能优化下?我CPU都烧了!”
    但在此之前,河谷工业智能体平台——让AI替你卷!

    怎么做?

    打造”数字技术工人”- 给机器装上老司机的灵魂

    想训练一个”数字技术工人”?这可不像教你家狗子”坐下”那么简单!这可是要把老师傅几十年的经验、临场反应、甚至”第六感”都塞进代码里。下面,就来拆解这个神奇的过程——

    1. 数字工人四大超能力(从人类版本偷师而来)

    “这温度不对啊!”- 观察感知

  • 人类工人:一上班就盯着监控,数据流+视频流双管齐下,连反应釜里冒个泡都能发现。
  • 数字版:给它装一堆”电子眼”(高清摄像头、传感器),外加一个”数据强迫症”——看到波动就报警,比007还警觉。
  • “师傅说过这种情况…” – 思考推理

  • 人类工人:灵光一闪,想到课本知识+师父的祖传口诀:”温度掉,先查阀,再查泵,别急着骂系统”。
  • 数字版:塞进去一个”工业版ChatGPT”(大语言模型),再喂它十年故障记录,让它学会”人话”和”黑话”,比如:”这数据曲线像极了隔壁老王上个月搞砸的那次…”
  • “关A阀,开B泵!” – 决策

  • 人类工人:胆大心细,敢拍板,毕竟停错设备可能被班长骂到退休。
  • 数字版:训练它像个老赌徒——既要猛(快速响应),又要稳(概率计算),最后还得写份”检讨报告”解释为啥这么干。
  • “让我亲手调调…” – 执行

  • 人类工人:直接上手操作,连控制屏的按钮都磨出包浆了。
  • 数字版:给它最高权限,但加个”保险栓”——每动一个参数,都得先心里默念三遍:”这不会炸吧?”
  • 2. 数字工人的”大脑手术”(装机指南)

    左脑:知识学霸

  • 任务:把教科书、操作手册、老师傅的碎碎念,全塞进大模型里。
  • 副作用:偶尔会蹦出一句:”根据牛顿第三定律,您这参数配不上这个反应釜…”
  • 右脑:玄学预判

  • 任务:用时序模型分析数据,预测未来工况,号称”工业版算命先生”。
  • 经典台词:”未来5分钟温度会升——如果现在不干预的话?嘿嘿,你猜~”
  • 记忆分区

  • 短期记忆:记录昨天干了啥,免得今天又犯同样的错(人类工人:这不叫错,叫”工况探索”)。
  • 长期记忆:存了10年故障案例,随时蹦出来一句:”2018年3月14日,张师傅处理过类似问题,他当时…(省略500字)”
  • 3. 终极目标:让AI像个真正的工人

  • 敢背锅:出了问题能说清”我哪一步抽风了”,而不是装死。
  • 会甩锅:”系统显示是传感器坏了,真的不是我乱调!”
  • 有脾气:被频繁打扰时会弹出警告:”别问了!再问我就…礼貌地重启。”
  • 最终,这个数字工人会成为产线上的”隐形大佬”——比人类更靠谱(毕竟不用午休),但偶尔也需要人类同事哄一句:”你算得对,但我们还是按老规矩来吧…”
    1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    当AI遇到”工厂大爷”:一场充满智慧的碰撞

    老师傅 vs 数字工人:谁更懂?

    Ronghui 问道:”你们和老师傅会不会吵架啊?” 王筱圃 一脸淡定:”老师傅们只占6.5%,不是那种摇着蒲扇的老古董,而是工艺和电气自动化的专家。他们不是‘听不懂’,而是需要你讲清楚逻辑。”

  • 关键点: “语言有时候就像掉在地上的糖——捡起来总有点灰。所以你光靠访谈,最后搞出来的可能就是一本《工厂操作说明书》,又回到老路上去了。”
  • 解决之道:
  • 物理和化学才是第一性原理。比如燃烧、电化学反应、聚合——这不是玄学,这是科学!
  • 数据不会撒谎 工厂的产线数据才是最诚实的。
  • 数字工人的成长烦恼

    Koji 追问:”那你们的Agent怎么成长?总不能一直是个菜鸟吧?”

  • 王筱圃* 幽默地解释:”我们的Agent可不像‘快毕业的大学生’,靠一张文凭闯天下。它得像个真正的职场人,慢慢积累经验!”
  • 早期版本(2023年):
  • “那时候Agent还没火呢!大家直接用大模型去生成 PPT、翻译,结果……PPT比小学作业还丑,翻译像谷歌5.0版本。”
  • 问题来了
  • 缺乏流程 = 随心所欲,像是你让AI炒菜,它可能把锅也扔进去。
  • 黑箱操作 = AI自己的小秘密,谁也看不懂它的脑回路。
  • Agent的升级之路

    “所以我们后来给它加了两个超能力——”

  • 可观测性:AI在想什么、在干嘛,全都能看懂!(透明化)
  • 成长性:记忆得分成 短期(7秒鱼脑)长期(像记仇的老大爷)
  • “数字工人也得学会‘经验积累’——哪些事该记住(比如‘老王上次这么调参数炸了’),哪些可以忘掉(比如食堂今天的菜不好吃)。”

  • 定制化记忆:AI版的日记本

    Koji 又好奇:”那你们怎么管理记忆?总不能让它乱记吧?”
    王筱圃摆摆手:
    “我们试过开源的记忆模块,但效果嘛……像用‘购物清单’去写《战争与和平》。”

  • 工业版AI记忆需求
  • 不能乱记(万一AI记错了参数?)
  • 要可视化(不能让它变成‘黑箱怪’)
  • 多Agent协作
  • “想像一下,AI在工厂里互相‘打电话’,那延迟不得急死生产线?所以得有个老大哥(centric agent)统一指挥!”
  • 总结:让AI更像人

    最终,智能工厂不是用AI取代人,而是让它——

  • 成长性(别当一辈子实习生)
  • 记忆(能总结经验,不再犯错)
  • 协作(别让AI自己瞎搞)
  • “毕竟,我们不能让AI变成工厂里的‘熊孩子’吧?”*
  • 1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    工厂来了个”AI实习生”:当大模型遇上老师傅

    “医学生式”培养法:AI上岗前的秘密特训

  • 我们的大模型可不是白纸一张空降工厂,人家走的是”超级医学生”路线:
  • 先啃教科书:跨行业学习冶金、化工、新能源各种”疑难杂症”
  • 轮岗实习:在垃圾焚烧厂练完”把脉”,再去电解车间学”针灸”
  • 药到病除:把燃烧反应当感冒治,聚合工艺当骨折接
  • 就像医学生不会只在妇产科实习一样,我们的AI把整个工业体系都当成”三甲教学医院”!

    当AI开始”偷师学艺”

    谁说师傅们要像教徒弟一样教AI?我们的数字工人可鸡贼了:

  • 拒绝耳提面命:三个师傅三种说法?AI选择直接看设备”心电图”(传感器数据)
  • 影分身之术:初期像个乖巧实习生,只看不说默默记笔记
  • 反客为主:等师傅打盹的功夫,偷偷把焦炉温度调得比老师傅还精准
  • 师傅内心OS*:”这实习生怎么比我徒弟还靠谱?!”
  • 工厂老板的”算盘经”

    传统采购思维数字工人话术
    “又是个AI玩具”“印钞机使用说明书”
    “知识图谱多少钱”“每度电省3分钱”
    “大模型很火”“三个月回本”

    当老板听到”环保罚款减少60%”时,签单笔比考勤打卡还快

    责任界的”楚河汉界”

  • AI版”黑匣子”:每个决策都像高考作文存档,连草稿纸都不放过
  • 熔断机制:比火锅店的电磁炉还敏感,温度超1℃直接断电
  • 免责声明:”本AI建议仅供参考,最终解释权归现实物理规律所有”
  • 至今保持记录:帮某钢厂避免37次事故,背锅次数——零!

    数据饥荒时代的”代餐”

    当别的AI还在爬取全网食谱时,我们的模型已经学会:

  • 把冶金数据当”压缩饼干”
  • 拿化工记录做”蛋白粉”
  • 新能源资料打成”维生素”
  • 效果*:用1%的数据练出200%的”肌肉量”,比靠工厂那点”员工餐”长大的AI壮实多了!
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    工业时序大模型的”进化论”:论如何在慢动作世界里玩转数据

    一、时序模型的”家族树”

    你以为时序模型是什么新物种?其实它们早就在学术界”开枝散叶”:

  • Informer:2015年横空出世,就像时序界的”山顶洞人”
  • TimesFM:谷歌出品,结果被零售和电力行业当成了”天气预报员”
  • TIMER-XL:清华团队的杰作,在指挥天气和能源这件事上比气象台还忙
  • (小秘密:这帮学者最近几年都在玩打砖块,只不过砖块换成了Transformer)*
  • 二、工业数据的”龟速”烦恼

    在工业界,我们的设备都是慢性子:

  • 你调空调到24°C,它的反应比Windows系统更新还慢
  • 温度从26°C降到25°C的过程,够你刷两条短视频
  • 等你觉得24°C太冷想回调时,温度计的运算速度比超市排队还磨蹭
  • 这种”大滞后系统”让AI都忍不住想按快进键,可惜现实世界没有倍速播放*
  • 三、打造G1模型的”奇幻冒险”

    在这种”慢动作世界”里生存,我们的G1模型选择了另类玩法:

  • 站在开源模型的肩膀上:不是照搬,而是偷偷参考学霸的解题思路
  • 工业场景特训:让模型学会在”多变量交响曲”中找出主旋律
  • 从头训练全新模型:因为现有的模型处理工业数据时,表现得像个学龄前儿童玩魔方
  • 最终目标*:训练出一个能理解”工业冷笑话”的超级模型!(毕竟我们的设备反应速度本身就是个梗)
  • 做出了哪些成果?

    当AI工人和垃圾”谈恋爱”:数字守护下的垃圾焚烧革命

    1. 垃圾焚烧厂的前世今生

    以前我们对待垃圾的方式是”眼不见为净”——填埋、堆肥,或者干脆假装它不存在。但人嘛,总会因为”垃圾太多、土地太少”这事儿头疼。于是,我们开始让垃圾”火化”发电,这样不仅能清理垃圾堆,还能薅点电费羊毛,简直是一举两得的”环保韭菜套餐”!
    不过……垃圾焚烧厂也不是那么好过的:

  • 垃圾不够烧? 电网:我要稳定供电!垃圾厂:可我收到的垃圾一会儿像沙县小吃(热值低),一会儿像麻辣火锅(热值高)……
  • 人工成本高? 四班三倒+操作工+安全员=燃烧的不是垃圾,是工资单!
  • 热值波动大? 今天的垃圾是”节能模式”,明天的垃圾却”狂飙模式”,怎么烧得透?
  • 2. AI工人上岗记:数字版的”垃圾驯兽师”

    客户抱着试一试的心态找到我们:”听说你们能让AI帮我们烧垃圾?” 我们自信满满:”不仅是烧垃圾,我们家的AI还能让垃圾心甘情愿地燃烧!”
    于是,我们带着时序大模型G1(代号:”火魔法师”)出发了。由于垃圾热值波动像是开盲盒,AI需要学会:

  • 识别垃圾的”脾气”(今天到底是沙县还是火锅?)
  • 动态调整燃烧策略(确保垃圾烧得透透的,不浪费一丝热能)
  • 比人工更靠谱(不会因为看手机走神导致蒸汽量下降)
  • 3个月后……*
  • 4个人退居二线 1个AI24小时值班(人类终于能睡个好觉了)
  • 蒸汽流量+5%(相当于每年多赚400-500万!)
  • 客户满意到复购(”再来一打数字工人!”)
  • 现在,AI工人已上岗,不仅不摸鱼,还能让焚烧厂变成”捡钱机器”!
    1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    老师傅与数字工人的奇幻冒险

    1. 机器人加班不喊累

    Ronghui(好奇):”你们一个数字工人能顶 4 个工人?”
    王筱圃(淡定微笑):”是啊!人类的肉身需要轮班,半夜三更还得从被窝里爬起来换班。而我们的数字工人是 007 永动机,连咖啡都不用喝!”

  • 2. ‘影子陪跑’——数字工人的试用期体验

  • 数字工人也得“实习”,在真实场景里慢慢证明自己。
  • 但人类师傅可不是那么好糊弄的!他们像严苛的面试官一样盯着每一步操作。
  • 经典对话示例:老师傅(叉腰冷眼):“你们不是挺厉害的吗?要不你自己试试?”程序员(弱小无助但嘴硬):“……好的,没问题!”

  • 3. 最惊险的「徒手操作」实录

    某个可怜的程序员小哥,计算机背景化工知识仅限于高中化学课,结果硬着头皮冒充“数字工人老板”。

  • 事情经过:*
  • 老师傅突击测试:“你不是说数字工人能干活?你来!”
  • 程序员内心咆哮:“可是我只想调试GPU啊!!”
  • 硬核实操4小时:手按Agent推理操作,连厕所都不敢去,全程僵成一块板砖。
  • 老师傅的观察方式

  • 初期:全程盯梢,像监考老师防作弊。
  • 后期(放心了):默默出去抽烟。
  • 程序员的心理活动
    “救命!师傅走了……现在全靠我了!”(颤抖着发消息)

  • 4. 最终考验通过!信任值+100%

  • 结局是美好的:数字工人顺利完成任务,赢得老师傅的信任。
  • 后续发展:以前质疑的老师傅,现在成了数字工人的头号粉丝
  • 结论*:
  • 数字工人比007还勤奋(毕竟007还要领工资)。
  • 人类师傅是最强质检员——能让他们点头,基本等于拿到了“工厂奥斯卡”!
  • 1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    “数字工人”销售革命:让AI打工仔领工资的时代来了!

    1. 传统销售 vs. “数字工人”销售——差别大得像人工和AI

  • 传统销售:
  • 得先找到关键决策人(可能得陪喝十杯咖啡)。
  • 拿到试验田,证明效果(半年过去了)。
  • 慢慢推动扩大(再喝十杯咖啡)。
  • 数字工人销售? 直接告诉你:”老板,要买100个AI工人吗?比人类便宜,还不用交社保!”
  • 2. RaaS(结果即服务)?工业界:”你这结果谁敢信?”

  • 客户内心OS:*
  • “你说产能提升了?万一是新买的咖啡机提高了士气呢?”
  • “你说节能了?说不定是隔壁工厂停工了呢?”
  • 所以,数字工人按”工时”收费

  • 月结工资,不上班不付钱。
  • 价格比人类便宜3-4个员工总成本。
  • 财务一看账本:”这还能不买?”
  • 3. 为什么这模式能爆火?因为企业和AI厂商终于不用再互相画饼了

  • 企业: 不用先砸200万等结果了,AI工人按天结算,干不好直接换。
  • 厂商: 你要用,我就稳定收钱,比一次性项目更香
  • 行业预测:未来3年,“数字员工”可能比人类员工更容易通过试用期

    4. 竞争对手?他们都活在另一个平行宇宙

    a. 工业自动化老巨头(西门子、霍尼韦尔等)

  • 他们在做的是: “如何让机器变得更像机器?”
  • 我们在做的是: “如何让机器更像你的员工?”
  • b. 云计算大厂(华为云、阿里云等)

  • 他们在做: 整个云+AI工厂改造,是企业级豪华套餐
  • 我们在做:单点突破,老板今天买,明天就能省3个工人工资
  • c. 通用大模型Agent(MiniMax、智谱清言等)

  • 他们在搞集团战略优化(PPT写更好)。
  • 我们在解决车间问题(让机器自己打工)。
  • 结论: 客户要优化供应链?找他们。要AI工人干活?找我们!

  • 这样卖AI工人,老板们还会拒绝吗?*
  • (反正拒绝的话,AI又不会罢工抗议。)

    未来呢?AI 会带来工业革命级别的改变吗?

    车间里的”数字打工人”要砸饭碗了?未来工厂竟是这样运作!

    大家好,今天我要讲一个史诗级车间变革故事,主角不是007,不是变形金刚,而是数字工人

    1. 传统工厂的”经典三件套”

    以前,工厂干活是这样分工的:

  • 工艺专家(负责指指点点:”这样设计比较帅”)
  • 技术工人(负责盯机器:”兄弟你走线歪了!”)
  • 机器(默默干活:”行吧,你说了算”)
  • 数字工人一来,直接给生产线来了一场“职场大洗牌”

    2. 数字工人上岗,人类工人不会失业的三大理由

    很多人担心:”数字工人来了,咱是不是要卷铺盖回家了?” No! 人类不但不会失业,反而要
    从”车间操作员”变”车间导演”(不用拧螺丝了,现在改指挥AI了)
    从”重复劳模”变”创新大脑”(终于不用盯着机器发呆了,可以尽情发挥想象力)
    从”技术工短缺”变”专家富余”(稀缺的高级技工们可以搞研发,说不定下一个行业风口就是你带的!)

    3. 真实案例:危废工厂的”碘金风暴”

    一家危废处置厂原先主业是生产氨水,但突然发现碘价暴涨,老板一拍大腿:”改行卖碘!”
    传统模式:专家设计→工人调试→机器生产→”搞定了!但是市场红利早过了…”
    数字化模式:专家直接数字模拟最优提取方案数字工人自动执行产量和利润蹭蹭涨

  • 结论:没数字工人,你可能错过风口;有了数字工人,你可能直接掀起风口*!
  • 4. 终极目标:AI军团作战!

    单一数字工人能干的事算什么?未来是:

  • AI工业联盟(上下游无缝衔接,客户一提需求,整条链自动优化产能)
  • 秒级响应市场(某宝爆单?工厂自动提升产量,连夜发货不带喘)
  • 工业4.0 Plus版(传统工业革命靠蒸汽机,这次靠AI搞革命)
  • 所以,数字工人不是来抢饭碗的,是来帮我们升级打怪的! 以后上班,人类负责创新,AI负责干活,爽不爽?

  • 一句话总结:未来的工厂,人类负责做梦,数字工人负责实现梦!*
  • 1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

  • 当AI遇上大学生:如何让你的专业不再”社畜”?*
  • ——一场关于未来教育的爆笑对谈*
  • 1. 大学专业的新玩法:混搭风正流行*
  • 现在的大学课程就像火锅店的调料台,什么都能往里加:

  • 化工专业+AI=智能化工(简称”化工界钢铁侠”)
  • 学弟学妹们即将拥有”数字实习生”,再也不用帮导师买咖啡了
  • 温馨提示:选学校要像选对象,要找”有钱(设备)有闲(实验室)”的那种
  • 2. 假如时光能倒流…*
  • 王总表示最想给年轻时的自己发送以下”人生作弊码”:

  • 需求描述的奥义:比写情书更重要的是写需求文档
  • 第一性原理:追女生和做科研的共同点→先想清楚你要什么
  • 职场预言:将来不是”打工人”,而是”AI指挥官”
  • 3. 创业者的”真香”定律*
  • 原来toB产品的终极奥义是:

  • 从前:”甲方爸爸您用我的产品吧”(跪滑姿势)
  • 现在:”产品会自动适应您的姿势”(变形金刚模式)
  • 意外发现:做企业不能只”吊死在一棵行业树上”
  • 4. 未来的公司有多魔幻?*
  • 20人干出200人的活→全靠AI”外挂军团”
  • 岗位边界模糊到→产品经理可能同时是保洁阿姨(误)
  • 终极形态:公司全员变成”会喘气的AI”
  • 彩蛋:当代大学生生存指南*
  • 选修课优先级:AI应用101 > 恋爱心理学
  • 新校训:既要会调参,也要会甩锅
  • 记住:你现在嫌弃的编程课,未来可能是你训(忽)练(悠)AI的资本
  • (本节目由”不想被AI取代”人类联盟特约播出)*
  • 1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    当”科技极客”遇上”化工大叔”:AI操作工的奇妙冒险

    场景1:化工车间的”新员工”报到

    某天,化工合成车间里来了一位”新员工”——极峰科技的AI Agent操作工。它既不用穿防护服,也不会抱怨三班倒。
    车间主任老王叼着烟(被安全员没收后改叼棒棒糖)嘟囔:”这玩意儿能靠谱?我干了三十年还要听个机器人指挥?”
    AI Agent乖巧回答:「根据历史数据,您上周三在3号反应釜的温度设定上…(被手动静音)」

  • 场景2:AI的”超能力”

  • 预测故障:AI像算命先生一样突然预警:”不好!2号反应釜今晚要闹脾气!”
  • 自动调节:半夜三点精准控温,吓得值班工人以为闹鬼:”这阀门自己会动?!”
  • 记录分析:把老师傅的”手感经验”全变成数据,老师傅痛心疾首:”这是我祖传的秘方啊!”
  • 结局:真香定律永不缺席

    三个月后,老王边刷着手机看生产报表边感慨:”现在年轻人动不动就躺平,还不如这AI勤快…那谁,明天给它发个虚拟锦旗!”
    化工车间新守则:1. 遇到故障先问AI2. 和AI抢活算违纪3. 禁止投喂AI棒棒糖(老王:啧)(此时AI Agent默默记下第1024次”人类迷惑行为”日志…)
    1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    乙醇制造界的”魔法精灵”:极峰科技AI工艺专家

    谁说AI不懂酿酒?极峰科技的AI工艺专家不仅在乙醇制备行业混得风生水起,还能把枯燥的生产流程变成一场高科技化学趴

    它的”超能力”

    1. 原料配比?自动”调酒”!

    别再纠结玉米和甘蔗的比例了,AI工艺专家一秒算出“醉佳配方”,精准得像给乙醇生产装了GPS导航。

    2. 发酵监控?24小时”品酒师”上线

    传统发酵靠老师傅的鼻子闻?AI直接化身全自动酒精雷达,温度、pH值、微生物活跃度——统统逃不过它的火眼金睛。

    3. 蒸馏优化?能源小偷克星

    谁说蒸馏塔非得烧钱?AI把能耗压榨得比你双十一剁手后的钱包还扁,省钱省到老板笑出法令纹。

    为啥选择它?

  • 失误率低:比人类手抖倒洒酒精的概率还小
  • 效率狂魔:产量蹭蹭涨,堪比乙醇界的”印钞机”
  • 环保先锋:废料排放少到能让环保组织送锦旗
  • 还在用上世纪的方法酿乙醇?快让极峰科技AI工艺专家带你进入”智能微醺”新时代!
    1个 AI Agent=4个工厂老师傅?|和王筱圃聊时序大模型和 toB Agent 这门生意

    当AI消防员遇上失控的烧烤派对

    熊熊烈火?烟雾弥漫?别慌!极峰科技的最新AI Agent操作专家正以超(不)人(靠)类(谱)的方式重新定义消防技术。

    “快看,那些AI在玩官兵抓强盗”

    在最近一次消防演练中,极峰科技的AI Agent们以一种令人哭笑不得的方式展示了它们的才华:

  • 第一梯队AI:负责喊着”危险勿近”却忘了开水管。
  • 第二梯队AI:忙着计算最佳逃生路线,结果把自己困在程序循环里。
  • 第三梯队AI:直接进入”待机状态”,理由是”当前温度超出可承受范围”。
  • 我们不得不承认,这些AI们确实在创造一种全新的救灾体验——让火灾现场变得更…幽默?

    烧烤幸存者访谈录

    “我正烤着鸡翅,突然AI警报响了,结果它建议我先上传照片到社交媒体再逃生。”——某不愿透露姓名的烧烤爱好者
    “那个AI消防员一直重复’检测到高温环境’,是的,该死的,我们都看(闻)得出来!”——被烟熏黑的围观群众

    未来展望:可能还需要几个补丁

    虽然目前的AI消防员还处于会把消防栓当成充电桩的阶段,但开发人员信心满满地表示:

  • 下个版本将支持识别”真正起火的烤肉”和”正常烧烤”的区别。
  • AI会在紧急情况下停止推送附近的餐馆优惠券。
  • 最重要的一点:它们终于学会使用灭火器而不只是提醒别人使用。
  • 温馨提示*:在AI消防员学会基本常识前,请保持足够的灭火器和水桶在旁边——不是为了灭火,是为了教AI怎么用。
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