專題：第28屆北京科博會-未來產業推介會
第28屆北京科博會-未來產業推介會於2026年5月8日在北京舉行。思科大中華區資深副總裁、首席技術官侯勝利出席並演講。
侯勝利分享了思客在智能製造領域的實踐——如何把AI深度應用到製造業，如何攜手國內外合作伙伴打造創新方案，助力製造業轉型升級。
今年4月，思客發布了全球工業AI現狀報告。報告調研了中國、歐美、亞太等地的製造企業，顯示各個地區的企業都在積極推進工業AI落地，安全、機器人、具身智能等技術正在製造場景加速應用。
此外，據Gartner預測，到2027年，75%的企業級AI數據將來自工業環境，由傳感器、攝像頭等終端持續產生。
在其看來，AI正從生成式AI，向智能體AI、物理世界AI加速演進。
侯勝利指出，製造業領域中，AI應用最集中、最成熟、最能直接產生價值的有三個方向：
一是機器視覺。機器視覺已經成為智能製造的「工業眼睛」。無論是芯片、半導體、新能源、汽車零部件，還是消費電子、精密製造，高速工業相機、3D視覺、多光譜攝像頭已經全面普及。從微小元器件的表面缺陷、尺寸偏差、引腳錯位，到產品裝配到位度、焊接質量、劃痕污漬，再到成品外觀檢測、包裝合規校驗，全部由AI視覺系統實時識別、實時判斷、實時反饋。
過去靠人工目檢，速度慢、易疲勞、標準不統一，漏檢率高；現在AI視覺可以做到7×24小時不間斷工作，精度達到微米級，檢測速度提升幾十倍，不良率大幅下降。更重要的是，這些視覺數據會實時回傳至後端平台，持續訓練優化模型，讓產線越生產越智能。這也倒逼整個IT/OT架構向高帶寬、低時延、邊緣算力協同方向升級，為智能製造打下堅實基礎。
二是智能移動機器人AMR。在現代化工廠裏，AMR已經成為「智能搬運工」和「自主協作體」，徹底改變傳統物流模式。
傳統AGV小車需要在地面埋線、貼二維碼、規劃固定路線，靈活性差、改造複雜、擴展性低。而新一代AMR是真正的自主智能體，搭載激光雷達、視覺導航、環境感知與多機協同算法，不用埋線、不用改場、不用預設軌道，就能自主建圖、自主避障、自主規劃最優路徑。
在新能源汽車工廠、3C電子廠、鋰電與光伏產線裏，成千上萬台AMR同時作業，相互通信、動態調度。它們會根據產線節拍、物料缺料信號、上下工序需求，自動調整行駛速度、優先等級和配送路線。為了保障人機安全，AMR還會發出提示音，主動避讓人員與設備，真正實現柔性、高效、安全的廠內物流。
從物料上線、半成品轉運、成品入庫到工裝回流，AMR把人從重複、繁重的搬運中解放出來，讓物流效率提升50%以上，錯誤率接近零，成為智能製造不可或缺的數字勞動力。
三是工業控制虛擬化。傳統PLC、人機界面多為本地物理部署；現在則把控制能力全面虛擬化，智能終端實時上雲，通過車間本地數據中心與企業雲、AI訓練推理平台統一管理、集中優化，實現全廠智能協同。
侯勝利介紹，過去一年多，AI從傳媒、管理等領域，快速滲透到製造業核心環節。機器視覺從單點部署、本地處理，升級為全域接入、集中AI處理，也推動OT網絡與工業控制系統重構，讓工廠系統迎來全新變革。
侯勝利說，思科已與行業夥伴開展大量驗證、測試與互聯互通，保障生產平台穩定、參數精準調優。以某汽車廠為例，傳統工廠設備分散、多系統獨立；新架構將攝像頭、工業PC、PLC等統一接入智能平台，集中管控，網絡時延低至100微秒，滿足工業生產高可靠、低時延要求，為工廠帶來質的提升。
他也提醒，工業系統深度聯網也帶來安全挑戰。黑客正利用AI工具攻擊芯片、內存等製造企業，企業在某個區域遭遇攻擊後，甚至影響全球系統，不得不進行區域隔離。
為此，思科構建了AI驅動的工業安全體系，重點落地三大能力：
第一，零信任准入與行為管控，實現設備、人員、智能體全生命周期身份覈驗與權限最小化。
第二，開源安全大模型底座。我們開源Foundation‑sec‑8b安全大模型，80億參數、安全領域專用，支持本地私有化部署，可用於威脅檢測、漏洞分析、告警研判，讓安全能力自主可控、合規落地。
第三，AI智能體安全治理框架DefenseClaw。這是我們最新開源的AI智能體安全框架，可快速集成到OpenShell等環境，實現預執行掃描、運行時沙箱、意圖監控、統一策略管控，五分鐘完成部署，兩秒內生效阻斷，從源頭防範提示注入、越權調用、數據泄露等AI時代新型攻擊，守護工業智能體安全運行。
在此基礎上，思科還打造了AI原生SOC，實現威脅秒級檢測、自動化響應，構建主動防禦、持續免疫的安全體系。
第三，思客通過AIOps+AgenticOps實現自主化運維，把AI深度用於IT/OT協同管理。
據其介紹，基於思科AIOps平台，可實現跨域數據統一採集、異常智能識別、根因自動定位、告警大幅降噪，把傳統被動救火，變成預測式維護、自主式修復。結合AgenticOps智能體運營框架，系統可通過自然語言交互，自動生成巡檢報告、拓撲視圖、性能曲線，自主完成配置優化、流量調度、故障自愈，人工僅做最終確認。在製造場景中，AIOps可同時保障IT系統穩定與產線網絡低時延、高可靠，讓工廠運維從「人找問題」變成「問題找人、系統自愈」。
他說，未來，製造業IT與OT系統將全面走向自主化、自動化。思科正與國內外AMR、智能倉儲、工業PLC等生態夥伴深度合作，持續提升產線智能化水平。
未來智能製造將呈現三層架構：底層是機器人、智能終端、傳感器；中間層是高帶寬、高冗餘、低時延的工業網絡；上層是控制器與算力平台，支撐全場景智能應用。
「思科基於CVD 架構模式，攜手生態夥伴共建開放共贏的工業 AI 平台，夯實 IT/OT 融合基礎，加速工業 AI 規模化落地應用，賦能中國製造業持續智能化轉型升級」，侯勝利說。
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責任編輯：梁斌 SF055