近日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海落下帷幕。本届大会集结各类工业厂商，释放出一个明确的信号：人工智能正在加速走出实验室，在物理世界中承担起真实、复杂且连续的任务。而在工业制造领域，“大模型+智能体”正在重构传统生产范式。

欧立腾中国（ALTEN China）作为某大型电气企业的核心工程服务供应商，深度参与其AI智能体液位控制装置的研发设计，系统架构工程师王运辉携装置亮相WAIC现场。该装置依托大模型智能体实现水箱液位的动态自主调控，相较于传统PLC，大幅度提高复杂工况的适配性，直击传统控制震荡与响应滞后的行业痛点。

王运辉致力于将实验室里的人工智能算法转化为产线上可信赖的生产力，让智能控制从"概念验证"真正走向"价值创造"。他说：让工厂设备听懂人话，才是真减负。

装置解密：液位控制，告别人工调参

Q1：本次在WAIC展台演示的AI智能体液位控制装置，其核心功能和落地场景是什么？

这套控制装置核心是依托大模型智能体自主完成水箱液位动态调控，无需预设固定 PID 参数，能够实时感知水位、进出水扰动，自主推理控制策略，实现平稳控液、抑制超调。典型落地场景包含化工缓冲罐、水处理蓄水池、工厂循环水系统、能源行业储液罐。尤其适配工况频繁波动、难以建立精确数学模型的柔性生产场景，有效解决传统控制震荡、响应滞后难题。

Q2：相较于传统液位控制设备，本次演示的AI智能体方案最大的差异化优势是什么？

传统 PLC 控制高度依赖人工整定参数，工况一变就容易出现液位震荡、超调，适应性差。AI 智能体方案最大差异在于具备自主感知、推理、持续自优化能力。同时具备自然语言交互、异常自主研判能力，打通设备控制层与上层业务，实现控制智能化，而非单纯逻辑执行。

Q3：除了这次液位控制方案的展示，您和团队目前还在探索哪些更复杂的AI工业控制智能体？

以预测性维护为例，它曾被视为终极目标，如今却只是起点。真正的突破，在于除本次展示的解决方案之外，团队现阶段重点攻关伺服运动控制类 AI 智能体。针对多轴伺服点位控制、同步跟随、柔性轨迹追踪场景，替代传统固定参数运动控制算法，实现产线运动设备与流体设备协同调控，面向锂电、包装、自动化装配等离散制造场景落地。

现场体验：工业AI的下一步

Q1：WAIC汇聚了算法公司、硬件厂商、终端用户等多元角色，有没有让您对AI技术在工程领域的通用能力有了新的思考？

工业 AI 不能单纯比拼大模型参数。算法团队擅长模型，但缺少工业工艺认知；硬件厂商懂设备却缺少上层智能调度能力；工厂掌握真实工况但缺乏数字化工具。AI 在工程场景的通用能力，核心不在于通用大模型本身，而是构建轻量化、可嵌入、适配工业约束的落地范式，打通算法、硬件、工艺之间的壁垒，做到通用模型与行业知识深度融合。

Q2：您认为当前工业AI生态中最大的协作缺口是什么？

目前生态最大缺口是工艺知识与 AI 技术之间缺少标准化互通桥梁。各类工业设备协议、数据标准不统一，模型跨场景迁移成本极高。行业缺少通用的交互规范、可信评估标准，各方习惯于独立闭环开发。

Q3：如果请您用一句话，向现场完全不懂技术的观众传递“AI不是飘在天上的概念，它正在实实在在地改变工厂”，您会怎么说？

AI 不再只是实验室里的代码，它正在走进工厂，减少浪费、稳定生产，让智能“智”造真正落地生产应用。

工程师与AI：从演示到量产的方法论

Q1：作为同时涉足后端、前端和AI智能体的全栈工程师，您如何看待"全栈+AI"这种复合能力在工业智能化项目中的价值？

工业智能化项目横跨硬件对接、后端数据处理、前端可视化、AI 智能体调度，单一方向工程师容易出现方案断层。具备全栈 + AI 复合能力，可以完整理解从底层设备数据采集，到智能体推理再到人机交互全链路。既能避免 AI 方案脱离现场工程现实，又能快速完成端到端原型验证，高效对齐客户需求，减少多方沟通损耗，大幅加速工业 AI 方案从原型演示走向现场落地。

Q2：对于希望进入AI应用领域的传统软件工程师，您会建议他们从哪个切入点开始，又如何保持技术敏感度？

建议从行业场景应用切入，优先学习 AI 工程化落地，而非一味深耕底层算法。保持敏感度一方面持续跟踪工业智能体、边缘大模型等技术进展；另一方面多走进产线积累工艺认知。区分学术研究与工程落地，聚焦解决真实业务痛点，优先做能够快速验证价值的小型 AI 应用。

Q3：当工业AI方案从验证阶段进入量产部署，我们作为技术服务团队需要在哪些环节提供长效保障，才能确保"演示效果"真正转化为"生产价值"？

从演示转向量产，不能止步于原型调试。首先建立现场持续数据回流机制，支撑智能体持续迭代优化；其次完善模型监控、异常告警体系，保障生产安全；搭建标准化运维工具，降低现场维护门槛。同时持续向运维人员输出操作培训，建立定期工况复盘机制。最重要是建立量化价值评估体系，持续跟踪能耗、良品率等指标，持续优化方案，保证智能体长期稳定创造生产收益。

结语

从WAIC 2026的展台到复杂工况的工厂，工业AI不再停留于模型演示与对话交互，而是真正走进工厂、解决真实问题。从液位控制的自主优化，到伺服运动的智能协同，AI智能体正在重塑工业4.0的底层逻辑。

作为深耕工业工程领域多年的全球技术服务企业，欧立腾为AI落地工业持之以恒地努力。我们致力于构建生产实况与AI技术之间的标准化互通桥梁，推动工业AI从“单点验证”走向“规模复制”。