长期以来，工业自动化领域的人工智能（AI）往往被定义为供应商以专有助手或聊天机器人形式交付的产品。但这一认知如今已开始瓦解，一种更贴合实际的理念正逐步兴起：企业无需通过采购 AI 来监控和操控机器人，而是可以通过“自带智能体”（Bring-Your-Own-Agent）来实现。
从形而上学的意义来看，大语言模型（LLM）并非真正的“智能”，既不是机器中的 “幽灵”，也并非通用AI雏形。它们实际上是一种计算能力，是硅基芯片的另一种运算形式。探讨LLM是否具备“智能”，就如同探讨计算机芯片是否有“智能”一样，没有实际意义。
一旦你开始将LLM视为计算能力，其含义就变得清晰了。没有人会仅仅因为软件在特定的CPU上运行而去购买它。没有人会因为企业资源规划系统（ERP）使用ACME能源公司的电力而购买它。计算能力只是客户自己提供的一种基础要素——无论是本地提供、来自云端，还是通过他们已有的任何基础设施。
在这种场景下，工厂操作员将使用他们能获得的任何AI，就像今天他们使用智能手机或电子邮件一样。并且，他们的自动化系统将提供结构良好的数据，供任何AI（无论是Claude、ChatGPT还是未来的工具）调用和分析，而不是被锁定在某个供应商的AI实现中。
此时，真正的问题变成了：“我需要向我的AI智能体‘投喂’什么数据？”
工业 AI 集成的三大路径
如今，软件即服务（SaaS）模式中的AI通常采用每个应用程序捆绑自己智能体的方式运作。这很简单，但也很僵化。一个内置智能体只能知道供应商所知道的。它无法了解企业的维护日志、ERP、实际生产KPI或真实业务目标。不过，更具灵活性的 AI 集成模式正不断涌现。当前AI集成的主要模式包括以下三种：
· 全场景内置智能体：目前已实现落地，操作便捷但功能受限，智能体被局限在单一软件系统内，无法跨平台联动。
· 可以与自有智能体交互的API：这类API非常灵活，但存在令牌消耗量大、数据结构化程度低的问题。
· 混合集成模式：企业自有智能体与供应商系统互联互通，供应商系统则通过专为 AI 数据分析优化的内部智能体反馈数据。在该模式下，软件成为可向客户任意自选LLM输出优化数据的供给端。
第三种模式正是行业发展的主流趋势，这也是 “为自有智能体投喂数据” 这一比喻值得被深思的原因。
数据比 AI 功能更重要
AI 智能体的实用价值，完全取决于其接收的数据质量。若向其输入大量杂乱的非结构化数据，最终结果必然差强人意，明智地“投喂”它，才能解锁AI在自动化运营中的真正价值。
工业自动化领域充斥着海量、时效性极强的遥测数据，包括可编程逻辑控制器（PLC）信号、设备运行周期故障、系统报错信息、传感器运行数据、视频流、设备正常运行日志以及人机界面（HMI）的操作记录。
人类技术人员只要有足够的时间，就能解读所有这些数据；AI 智能体同样可以做到，但前提是数据以其能理解的格式交付。
现代系统，如Olis Robotics的远程监控和作系统，正被设计成结构化和提供机器数据，使大型语言模型能够无混淆地使用。这不是数据倾倒，而是伴随着语义框架、上下文线索和基本解释的数据。
要真正释放自动化中AI的潜力——从配置工作站、通过语音在HMI上添加或移除按钮——你的系统必须用一种它理解的语言与你的AI智能体对话。请记住，LLM是底层的AI计算引擎，而AI智能体是被配置为可自主执行特定任务的LLM。智能体的任务执行效果，在很大程度上取决于其接收的数据类型，以及可调用的工具资源。
在这种情况下，你无需为你的AI智能体进行冗长的训练计划，因为你输入的数据让它能够轻松消化和行动。
远程监控为AI提供“营养”
如今的远程监控工具正好记录了AI智能体赖以生存的信息类型，包括周期异常、传感器闪烁、停机窗口、逻辑误导、HMI变化和环境异常。
在实践中，这意味着一个能够捕捉机器人或自动化单元中所有发生信息的系统。而且你不必将原始数据流向远程工程师或给别人 VPN 访问，只需将自己的大型语言模型指向数据源即可。
然后，智能体将诊断问题、标记异常、提出可能的根本原因，甚至将结果与你内部的KPI或业务目标进行交叉比对。
为直观说明这一工作流程，我们以Olis远程监控软件的典型数据流转为例：软件将PLC信号、故障代码、设备运行周期和视频流等结构化数据提供给LLM。LLM为 AI 智能体提供算力支撑，使其执行设备停机诊断、故障预测、报告生成等特定任务。最终 AI 智能体将分析结果和业务洞察反馈给人类操作员。
但如果自动化系统无法输出标准化的结构化数据，LLM将无有效数据可分析 —— 这也是为何让系统“说一口流利的 AI 语言”（即提供规范、具备语义信息的高质量数据）至关重要。
赋予制造商更多控制权
自带智能体的核心价值，在于将控制权重新交还给自动化终端用户：企业可自主选择大语言模型，管控数据分析的深度、范围及 AI 使用成本，更无需被供应商的 AI 技术路线图所束缚。
当 AI 成为企业可自主掌控的输入要素时，其应用可能性会呈几何级增长。例如，企业可将自动化系统连接到ERP，将运营数据与业务背景相结合——所有这些都无需承担将此类数据委托给第三方所带来的风险。
对于工厂管理者而言，这是一次真正意义上“重掌控制权”的变革。长期以来，行业一直向他们灌输 “AI 必须作为产品采购” 的理念，但正如前文所述，AI 本质上只是一种计算能力。这意味着，相比 “谁提供模型”，“谁掌控数据和业务流程”才是更关键的核心。
秉持这一理念推进 AI 落地，企业需要牢记两点：第一，企业采购的并非 AI 本身，而是能让 AI 独立理解、自主调用，无需人工干预的工业软件；第二，AI 智能体并非工厂的 “大脑”，而是企业自主引入的计算能力 —— 就像企业为自动化设备供电一样，只是基础生产要素。
自动化终端用户应采用那些为AI智能体提供干净、结构化、语义丰富的数据而构建的系统，而不是整天与传统的聊天机器人打交道。通过这种方式，任何厂商的LLM都可以诊断设备、生成报告、提出操作建议，并与您的数字生态系统更好的集成。
