数字技术工人已到岗！时序大模型+Agent掌握工厂生产管控技术

只需一周，一个相当于人类20年经验的“数字技术工人”便能直接上岗。这类基于时序大模型和Agent智能体的技术工人，已在化工、环保、新能源等工业领域承担起生产操作、安全控制和能源管理等关键任务。

这些岗位往往复杂且依赖经验积累，如动态合成氨、电解水制氢和垃圾焚烧发电等。随着经验丰富的专家日益稀缺，而生产要求不断提高，数字技术工人填补了这一空白。它们不仅能迅速学会工艺流程，还能将老师傅的经验融入算法，成为更稳定、可靠的生产骨干。

秘诀在于，这些数字工人在上岗前已完成大量预训练，如同进入了一个系统化的“工程师训练营”。因此，它们一到岗就能迅速融入生产现场，执行任务。这种“可复制、可扩展、不会疲劳”的数字技术工人正成为工业智能化转型的关键角色。

让Agent成为工厂老师傅

这一切得益于国内AI团队打造的工业智能体平台“河谷”。河谷构建的智能体具备感知、认知与决策、执行能力，就像一名“数字技术工人”，能听、能看、会思考、可行动。

• 感知：实时获取车间状态，如传感器数据和业务指标。
• 认知与决策：通过导入生产知识，利用大模型输出管理决策。
• 执行：操作工业软件和硬件设备，完成具体任务。

河谷推出了通用岗位的数字技术工人，如设备操作员、工艺班长、能源管理员、安全员等。这些角色可以根据需求选择，随时上岗。

例如，在绿色合成氨工艺中，数字技术工人替代了传统三班倒的控制班组，自主管理生产并保障稳定性。在垃圾焚烧发电场景中，Agent承担炉排和进风控制任务，大幅减少人工干预，提升运行效率。

自研时序大模型，训练懂工艺的Agent

河谷的核心创新在于自研的工业时序大模型Geegobyte-g1。它专为处理时间序列数据设计，结合大语言模型后，不仅能快速学习工艺文档和专家经验，还能实时优化控制参数，预测趋势变化。

河谷以“工艺类型”而非行业划分训练目标，使Agent能在不同场景间灵活迁移。例如，垃圾焚烧发电和危险废物处置虽属不同领域，但都涉及燃烧工艺，Agent可以跨场景应用。

此外，数字工人的部署速度极快，仅需少量数据微调，最短可在一周内上线。这种快速部署能力对不停运转的产线至关重要。

需求侧：人力困境凸显，AI补位成必然

创始人王筱圃博士表示，许多工厂面临关键技术岗位人手不足的问题，尤其是年轻人不愿从事化工等传统行业。此外，高危工段对无人化的需求也日益增加。因此，工业领域迫切需要更加智能化的解决方案。

商业模式创新：Agent像人类一样“领工资”

河谷平台提供两种合作模式：一次性采购或按需付费。后者按实际工时计算费用，甚至包括“年终奖”，使企业能灵活选择适合的方式。

随着越来越多Agent参与生产，未来年轻人有望从繁琐、危险的工作中解放出来，投身更具创造性的岗位。