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本公司谨重许诺!假一赔十!无效赔十倍!十天包换!一个月包退,安装即可. 专题：第28届北京科博会-未来产业推介会 第28届北京科博会-未来产业推介会于2026年5月8日在北京举行。思科大中华区资深副总裁、首席技术官侯胜利出席并演讲。 侯胜利分享了思客在智能制造领域的实践——如何把AI深度应用到制造业，如何携手国内外合作伙伴打造创新方案 ，助力制造业转型升级 。 今年4月 ，思客发布了全球工业AI现状报告 。报告调研了中国 、欧美 、亚太等地的制造企业，显示各个地区的企业都在积极推进工业AI落地 ，安全、机器人 、具身智能等技术正在制造场景加速应用。 此外 ，据Gartner预测，到2027年，75%的企业级AI数据将来自工业环境 ，由传感器 、摄像头等终端持续产生 。 在其看来 ，AI正从生成式AI，向智能体AI、物理世界AI加速演进 。 侯胜利指出 ，制造业领域中 ，AI应用最集中 、最成熟 、最能直接产生价值的有三个方向： 一是机器视觉。机器视觉已经成为智能制造的“工业眼睛 ” 。无论是芯片、半导体、新能源 、汽车零部件，还是消费电子 、精密制造 ，高速工业相机、3D视觉 、多光谱摄像头已经全面普及 。从微小元器件的表面缺陷 、尺寸偏差、引脚错位 ，到产品装配到位度 、焊接质量 、划痕污渍，再到成品外观检测、包装合规校验 ，全部由AI视觉系统实时识别 、实时判断 、实时反馈。 过去靠人工目检 ，速度慢、易疲劳 、标准不统一，漏检率高；现在AI视觉可以做到7×24小时不间断工作 ，精度达到微米级 ，检测速度提升几十倍，不良率大幅下降 。更重要的是，这些视觉数据会实时回传至后端平台 ，持续训练优化模型 ，让产线越生产越智能 。这也倒逼整个IT/OT架构向高带宽 、低时延、边缘算力协同方向升级，为智能制造打下坚实基础。 二是智能移动机器人AMR 。在现代化工厂里 ，AMR已经成为“智能搬运工 ”和“自主协作体” ，彻底改变传统物流模式 。 传统AGV小车需要在地面埋线、贴二维码 、规划固定路线，灵活性差 、改造复杂、扩展性低。而新一代AMR是真正的自主智能体 ，搭载激光雷达 、视觉导航 、环境感知与多机协同算法 ，不用埋线、不用改场 、不用预设轨道，就能自主建图 、自主避障、自主规划最优路径。 在新能源汽车工厂 、3C电子厂 、锂电与光伏产线里 ，成千上万台AMR同时作业 ，相互通信、动态调度 。它们会根据产线节拍 、物料缺料信号 、上下工序需求，自动调整行驶速度、优先等级和配送路线 。为了保障人机安全 ，AMR还会发出提示音 ，主动避让人员与设备，真正实现柔性、高效 、安全的厂内物流。 从物料上线 、半成品转运、成品入库到工装回流，AMR把人从重复 、繁重的搬运中解放出来 ，让物流效率提升50%以上 ，错误率接近零，成为智能制造不可或缺的数字劳动力 。 三是工业控制虚拟化 。传统PLC 、人机界面多为本地物理部署；现在则把控制能力全面虚拟化 ，智能终端实时上云 ，通过车间本地数据中心与企业云、AI训练推理平台统一管理 、集中优化，实现全厂智能协同。 侯胜利介绍 ，过去一年多 ，AI从传媒 、管理等领域，快速渗透到制造业核心环节 。机器视觉从单点部署、本地处理 ，升级为全域接入 、集中AI处理 ，也推动OT网络与工业控制系统重构，让工厂系统迎来全新变革 。 侯胜利说 ，思科已与行业伙伴开展大量验证 、测试与互联互通 ，保障生产平台稳定、参数精准调优。以某汽车厂为例，传统工厂设备分散 、多系统独立；新架构将摄像头 、工业PC、PLC等统一接入智能平台，集中管控 ，网络时延低至100微秒 ，满足工业生产高可靠、低时延要求，为工厂带来质的提升 。 他也提醒 ，工业系统深度联网也带来安全挑战 。黑客正利用AI工具攻击芯片 、内存等制造企业 ，企业在某个区域遭遇攻击后，甚至影响全球系统 ，不得不进行区域隔离。 为此 ，思科构建了AI驱动的工业安全体系，重点落地三大能力： 第一 ，零信任准入与行为管控 ，实现设备 、人员、智能体全生命周期身份核验与权限最小化 。 第二，开源安全大模型底座 。我们开源Foundation?sec?8b安全大模型 ，80亿参数 、安全领域专用 ，支持本地私有化部署，可用于威胁检测 、漏洞分析、告警研判，让安全能力自主可控 、合规落地。 第三 ，AI智能体安全治理框架DefenseClaw。这是我们最新开源的AI智能体安全框架 ，可快速集成到OpenShell等环境，实现预执行扫描 、运行时沙箱、意图监控 、统一策略管控 ，五分钟完成部署 ，两秒内生效阻断，从源头防范提示注入 、越权调用、数据泄露等AI时代新型攻击 ，守护工业智能体安全运行 。 在此基础上 ，思科还打造了AI原生SOC，实现威胁秒级检测 、自动化响应 ，构建主动防御 、持续免疫的安全体系 。 第三 ，思客通过AIOps+AgenticOps实现自主化运维，把AI深度用于IT/OT协同管理。 据其介绍 ，基于思科AIOps平台 ，可实现跨域数据统一采集、异常智能识别、根因自动定位 、告警大幅降噪，把传统被动救火，变成预测式维护 、自主式修复 。结合AgenticOps智能体运营框架 ，系统可通过自然语言交互 ，自动生成巡检报告、拓扑视图 、性能曲线，自主完成配置优化 、流量调度、故障自愈 ，人工仅做最终确认 。在制造场景中 ，AIOps可同时保障IT系统稳定与产线网络低时延 、高可靠，让工厂运维从“人找问题”变成“问题找人 、系统自愈 ”。 他说 ，未来 ，制造业IT与OT系统将全面走向自主化、自动化 。思科正与国内外AMR 、智能仓储 、工业PLC等生态伙伴深度合作，持续提升产线智能化水平 。 未来智能制造将呈现三层架构：底层是机器人、智能终端 、传感器；中间层是高带宽 、高冗余、低时延的工业网络；上层是控制器与算力平台 ，支撑全场景智能应用。 “思科基于CVD 架构模式 ，携手生态伙伴共建开放共赢的工业 AI 平台，夯实 IT/OT 融合基础 ，加速工业 AI 规模化落地应用 ，赋能中国制造业持续智能化转型升级 ”，侯胜利说 。 新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅 ，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的 ，并不意味着赞同其观点或证实其描述 。
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