随着工业4.0战略的深入实施和人工智能、大数据、云计算等新技术的广泛应用，中国智能制造装备市场正迎来前所未有的发展机遇。与此同时，我国在大力推进工业领域大规模设备更新，引领制造业高端化、智能化、绿色化转型。针对传统工业自动化单场景定制、多场景适配难的行业痛点，中科智云科技有限公司（以下简称“中科智云”）秉持“立足场景，注重实效”的理念，致力于将AI前沿技术与工业装备控制深度融合，以“让工业装备拥有感知力”为愿景，探索更多安全治理的AI力量。

近日，中科智云发布的一款以自研工业世界模型（WorldModelforIndustrialAI）为核心构建的工业装备全域智能体（SIEA-CORE），通过内化底层物理规律实现技术突破，完成了从“场景专属定制”到“全场景、全通用、全自主”升级，使其具备理解物理世界、预判动态过程的核心能力，助力传统工业装备实现从“人力操作”到“自主智能”的跃迁，既契合国家未来产业发展导向，也为培育新质生产力、推进工业产业升级注入了强有力的“硬核”AI动能。

中科智云首席产品官轩江在接受媒体联合采访时介绍，中科智云2018年成立至今已有8年，最初几年专注于计算机视觉，开展了很多项目制工作。比如，为ToB应用积累出X-Brain无人平台，通过行业领先算法在零样本的情况下准确识别工业场景中的物体。在X-Brain平台相对成熟了以后，面对新的应用场景，只需要录入新的数据就可以满足新的应用，形成了一个通用化解决方案。“在此基础之上，中科智云渐渐进入了工业控制领域，把具身智能、视觉技术等领先科技应用到工业场景。”轩江说。

轩江认为，工业场景的核心分为两块：第一块是现场感知，不管是一个工厂内部场景还是建筑工地、电厂、码头，都有同一套系统来识别场景里是有人或有运动的车以及其他设备在运作、在转动，即在预测设备、规划设备、运动途径、运动方式时需要一套世界模型。第二块是进入不同场景的顺序从“难”向“简”，中科智云首先构建出一个完整的系统，这个系统的一个子集可以应用到其他不同的场景，走出一条有别于友商的差异化路径。

中科智云选择先“难”后“简”的发展路径，源自一次合作需求。轩江介绍，最初该公司与一家大型国企开展合作科研项目，中科智云科技实力得到了这家大型国企的认可，于是双方一起研制塔式起重机的全自主化方案。对于中科智云来说，优势有两个：第一个是长期专注于计算机视觉领域，在人工智能领域有很深的技术积累；第二个是对行业有一定的了解，学到了很多行业知识。“中科智云实现了从场景专属定制到全场景、全通用、全自主升级，主要是开发人员在日常工作中形成了积累产品的心态和做事方式。”轩江说。

从智能塔吊切入破解工业装备无人化落地难题

中科智云是全球性创新型人工智能科技公司，专注提供数字化生产与运营的行业算法及行业智能化应用开发平台，围绕“人员、设备、流程、环境”四大产品体系，为建造、交通、工业、能源等传统行业提供全方位安全智理方案，助力建筑、港口、能源、钢铁、化工等行业转型及发展。轩江告诉记者，中科智云长期深耕工业场景，积淀了海量高质量的实景应用数据，同时从国家和产业层面也涌现了巨大的需求，机构预测2030年我国工业智能化市场需求约为4.5万亿，因此确定“让工业装备拥有感知力”的发展定位就顺理成章了。

对中科智云来讲，原来在做计算机视觉方面产品时，机缘巧合发现要解决一个智能塔吊产品的无人化，必须“让工业装备拥有感知力”，这让中科智云进入了工业领域。轩江表示，中科智云在耕耘工业领域的这些年里，发现工业场景可以划分为两类：一类是针对不同的工位做特定的功能，就是各种各样的工位和各种各样的机器完成任务；一类是通用任务，在不同的工位之间，运输物料、原材料和零件半成品。

中科智云专注的领域是运输类通用任务，即把物料或零件从一个工位安全运输到下一个工位。这包括行车在工厂里运输物料，起重机在建筑场地把钢筋混凝土物料从地上运输到需要的地方，装卸船机把煤炭、铁矿石从船上运到码头，取料机在电厂和码头把铁矿石、煤炭等原材料运输到传送带上。完成这些任务有一定的通用性，这就是中科智云“让工业装备拥有感知力”发展定位的一个重要考量。

有别于其他具身智能企业，中科智云没有将重心放在大规模应用尚未成熟的机器人上，而是聚焦有真实场景、真实应用、真实收入的工业装备AI化这片广阔的“蓝海”。轩江分析，要感知现场情况并预测机器运动物理规律，与人形机器人所采用的技术基本上吻合，中科智云采用了一些比较新的科技把产品成功做出来，之后逐步探索其他领域的应用，发现有很多场景可以复用。“假如中科智云一开始就走了比较简单的捷径，也许最终的开发成本会更高，因为从简单向复杂，一开始设计的系统就不会有很多必要的设计。”轩江表示。

让传统工业在新科技浪潮中焕新升级

未来产业的核心竞争力源于前沿技术与真实产业场景的深度融合。中科智云在培育新质生产力方面，彻底革新了产业底层逻辑。轩江分析，很多工厂之所以难以改造，可能是因为设备运行一段时间后已经不是一台新设备，而且场景处于深度融合的状态。如果想用自动化方案来解决，就得建设新的工厂或者专门划出一块区域让人和计算机、机器分离，这是很多工厂难以实现。“对于老旧设备场地的改造，是当前革新产业的重要底层逻辑。”轩江强调。

但并不是只有建设新工厂才能实现新质生产力。中科智云的出发点是：不管是新工厂还是老工厂，不管是人机混合作业场景还是其他场景，中科智云都可以将其安全的提升到下一代AI+状态，而不必建设新的工厂。

数据采集是人工智能实现的前提条件，轩江表示，在工业领域，一个独特的特点是危险数据比较少。第一是工业领域的大型设备，比如塔式起重机，不允许也不可能让人去复现危险场景。第二是很多企业不愿意让外人采集数据，因为设备内部往往包含一家企业自身的敏感信息。

针对工业领域的大型设备，中科智云实验室里有一套1:15的模拟设备，包括小型塔式起重机以及行车，可以复现一些比较危险的操作，不会有任何安全顾虑。轩江认为，工业设备和人形机器人不太一样，工业设备存在柔性连接，中科智云的大模型算法无需采集覆盖所有场景的数据，在模拟器里可以实现很多高效的训练。比如，在塔吊绳索钟摆运动场景，中科智云用SIM2REAL模拟器，就能实现人形机器人行业不太关注的物理规律。

中科智云的设备像人一样“看懂”周围环境、预测并防止可能发生的碰撞，再通过“虚拟训练+真实应用”技术，在数字世界里完成成千上万次操作练习，从而在真实场景中精准、安全地完成任务。轩江表示，中科智云设备采集吊舱集成了激光雷达、位置传感器、姿态传感器、惯性传感器、定位传感器、深度摄像头等设备，比人的适应能力更强，在极端情况下，人会停工但是设备能正常检测。而且，设备能够抵消外界环境产生的影响，比如下大雨的时候，中科智云的设备采集到的信号清晰度受大雨遮蔽达不到最低需求，设备就会自动停机、报警。

注重实效就是提升工作效率

中科智云在计算机视觉尤其是物体跟踪和识别方面深耕多年，不仅在应用场景落地，而且在算法研究方面可以跟国外一些先进科研企业、科研院所“掰手腕”，这是中科智云具备的先行优势。轩江告诉记者，由于种种原因，中科智云首先啃了一块最难啃的骨头，就是在开放环境下现场感知有各种各样的情况，设计一个开放式的解决方案解决关键问题。“AI+在工业领域规模化应用方面已经突破了一些场景，并具备了泛化功能。”轩江表示。

第一个突破是配合其它传感器，在一些非常复杂的场景下，准确识别出工业场景的物体，即通过识别加上大模型算法和安全套壳，实现设备自动化高效率运行，完成整个产业升级。第二个突破是具身智能技术，有些可能不适合直接在工业场景落地，比如跳舞机器人采用的强化学习算法，有时会产生类似大语言模型的幻觉，出现控制中不连贯的毛刺，这就得重新调整算法。

中科智云以物理世界为出发点，打造懂力学、懂环境、懂需求的工业自主智能体。轩江分析说，如果把大语言模型直接拿来用，会产生事故，在工业领域是不可接受的。中科智云取得的突破就是找到办法，保证具身智能世界模型控制系统安全落地，这是中科智云在技术上的一项重要突破。他认为，具身智能在工业场景应用方面并没有泡沫，不会像春晚机器人通过炫酷的表演吸引很多眼球，然后吸引大量投资造成行业泡沫。

中科智云以自研“人工智能工业世界模型”为技术底座，构建工业装备“全域智能中枢”，为工业企业的数智化升级提供强有力的支持。轩江表示，人形机器人是未来的发展方向，目前有点像大语言模型，要开发通用人形机器人完成人的各种动作，但应用到工业领域还有很多工作要做。中科智云不直接去做人形机器人，因为在工业具身智能“赛道”上，客户的第一个问题是究竟能达到什么样的效果，第二个问题是如何在降本增效的情况下注重实效。注重实效就是提升工作效率。