近日，工業和信息化部正式公布“中小企業人工智能典型應用場景”名單，谷器數據自主研發的“面向裝備制造業應用的全域工業智能體蜂群系統”成功入選。該系統憑借其在裝備制造業智能化轉型中的突出表現、對中小企業數智化瓶頸的有效破解，以及可復制、可推廣的技術路徑，成為2025年度全國范圍內重點推薦的人工智能賦能中小企業高質量發展的標桿案例。

     本次征集活動依據《關于征集2025年度中小企業人工智能典型應用場景的通知》開展，旨在深入貫徹黨中央、國務院關于支持中小企業創新發展的決策部署，全面落實《中小企業數字化賦能專項行動方案（2025—2027年）》要求，加速人工智能技術在中小企業中的深度應用與融合創新。通過遴選一批具有示范性、引領性和實效性的AI典型場景，為廣大中小企業提供可借鑒、可落地的實踐路徑，推動形成“AI+制造”融合發展的新生態。

     當前，我國裝備制造業正處于由傳統制造向智能制造加速轉型的關鍵階段。然而，大量中小企業仍面臨生產效率低、質量控制難、設備運維滯后等共性難題。其生產過程高度依賴人工經驗，設備故障多為“事后維修”，質量檢測普遍采用抽檢方式，漏檢率高、返工成本大。同時，受限于資金、人才和技術門檻，中小企業難以承擔高昂的智能化改造投入，導致數智化轉型長期停滯不前。

     在此背景下，谷器數據聯合北京大學武漢人工智能研究院，依托服務超2萬家制造企業的深厚行業Know-How，創新推出“全域工業智能體蜂群系統”（即谷器數據工業Agents系統），以“輕量化、模塊化、智能化”為核心理念，打造一套專為中小企業量身定制的AI賦能解決方案。該系統采用“設備層—邊緣層—模型層—應用層”四層技術架構，深度融合多模態感知、知識圖譜、聯邦學習、數字孿生等前沿AI技術，構建起一個協同運作的工業智能體“蜂群”。

     在設備層，系統部署五類高精度傳感器，單臺設備每秒采集超5000個數據點；邊緣層通過8臺Jetson AGX設備運行參數量小于1億的輕量化故障診斷模型，實現本地實時分析與異常篩選；模型層基于500TB工業數據集，整合300余種故障模式與200余項工藝規范，構建專屬裝備制造知識圖譜，并結合工業機理生成設備健康指數評估模型；應用層則提供“7×24遠程監控+設備健康保險+API開放接口”的三級服務矩陣，形成閉環式智能運維體系。

     尤為突出的是，系統創新采用“AI Agent蜂群”機制，實現從需求解析、排產優化到代碼部署的全流程自動化。例如，在生產排程環節，傳統需耗時8小時的人工調度，現僅需5分鐘即可完成，效率提升達300%；在質量管控方面，系統通過CNN+ViT視覺模型對產品進行全檢，缺陷檢測精度達0.01mm，產品合格率由90%躍升至98%，漏檢率降至0.5%以下。此外，系統還通過數字孿生技術優化區域備件調度，在三大核心區域建立智能備件中心，結合供應鏈優化算法動態匹配庫存與需求，使備件周轉率從2.8次/年提升至5.2次，顯著降低庫存成本。而得益于輕量化部署模式，中小企業硬件投入僅為傳統方案的40%，部署周期壓縮至3天內，綜合成本降低80%，真正實現了“用得起、見效快、易推廣”。

     自上線以來，谷器數據工業Agents系統已累計服務制造企業超300家，其中中小微企業占比超過70%。在“AI+SaaS+低代碼”服務模式驅動下，僅半年內新增付費客戶173家，客戶整體滿意度高達92%。系統在多個細分領域實現關鍵指標突破：設備故障預警準確率達95.2%，非計劃停機時間減少30%，運維成本下降25%，為企業帶來實實在在的提質增效成果。

     此次入選工信部典型應用場景，不僅是對谷器數據技術創新能力與產業落地成效的高度認可，更標志著“工業智能體”作為新一代AI賦能范式，正成為推動中小企業智能化轉型的重要引擎。未來，谷器數據將始終堅持科技自立自強，持續加大在工業大模型、邊緣智能、可信AI等方向的研發投入，深化與高校、科研院所及產業鏈伙伴的協同創新。公司將以此次入選為契機，進一步優化產品服務體系，拓展在工程機械、軌道交通、專用設備等更多細分領域的應用，助力更多中小企業跨越“不敢轉、不會轉、不能轉”的數字化鴻溝。在國家大力推進新型工業化與人工智能深度融合的戰略背景下，谷器數據將持續踐行“人工智能+”行動，為中國制造業高質量發展注入強勁智能動能。