美国工业专家解读：台积电美日工厂差异如何揭示AI Agent重塑工业未来

1. 本文的来源

2024年，International Industrial AI Conference在斯坦福大学举办，吸引了全球工业和AI领域的领军人物，成为工业AI领域最受欢迎的盛会之一。在此次大会中，来自Aitomatic的CEO Christopher Nguyen博士做了题为《How Domain-Specific AI Agents (DXA) Will Shape the Industrial World in the Next 10 Years》的演讲，深刻分析了AI在工业领域的未来应用，尤其是在美国的再工业化浪潮中，领域专属AI模型将如何发挥关键作用。

此次演讲的播放次数超过10万，标志着AI在工业领域的潜力正在被越来越多的专家和企业重视。本文根据Nguyen博士的演讲内容，并结合全球工业AI应用的现状与挑战，探讨了未来AI Agent在工业领域的深度应用。

未来 10 年，特定领域 AI 代理 (DXA) 将如何塑造工业世界

2. 缘起：美国的再工业化

过去30年，美国经历了一段去工业化的历史，通过将制造业外包到低成本国家，削弱了本土的生产能力和技术积累。随着全球化的进展，这种模式一度被认为是经济发展的“最佳选择”，但伴随而来的却是技术空心化和地缘政治风险。如今，随着美国重启再工业化进程，重新将制造业带回本土，许多技术和行业专家发现，失去的“关键技术”很难再快速恢复。

例如，台积电（TSMC）的实验便是典型的例子：台积电在美国凤凰城和日本新建了两座制造工厂。在日本的工厂成功运作，而凤凰城的工厂却遇到了诸多问题，Nguyen博士认为，核心差异在于人力资源和“失落的关键专业知识”。这一现象不仅凸显了行业人才的不可替代性，也为AI的应用在工业领域提供了强有力的背景支持。

3. 工业占比高的国家更重视AI的应用

在全球范围内，工业化程度较高的国家对AI的应用普遍更加乐观和重视。这一趋势可以通过对比GDP和工业经济占比的相关数据得到验证。Nguyen博士指出，技术乐观主义（Technology Optimism）通常与国家的GDP和工业经济比例密切相关。工业化程度较高的国家，如中国和德国，普遍更倾向于将AI技术应用于制造、生产、供应链等领域，以提高效率和精度。

例如，中国的企业在AI应用方面已经取得了显著进展，85%的企业已经开始在业务中采用生成式AI。这一高采纳率背后，正是对工业AI巨大的需求和期望。相比之下，依赖于服务和营销行业的国家（如美国）在AI应用方面的进展较为缓慢。可以看出，工业领域的AI应用，不仅仅是技术发展的趋势，更是国家战略的一部分。

高GDP国家更多技术乐观主义

工业占比高的国家更多 AI 乐观主义

4. 领域专家是AI在现实世界成功的关键

为什么工业AI需要领域知识？

AI技术本身并不缺乏潜力，但在应用到工业领域时，必须具备领域特定的知识，才能解决复杂的专业问题。与通用AI模型（如OpenAI的GPT系列或谷歌的BERT）不同，领域专属AI模型专门针对特定行业或技术领域进行训练，能够在精准度和可靠性上提供更强的支持。

以下是通用AI模型与领域专属AI模型在工业应用中的差异对比：

AI与领域专家的结合：如何在工业中实现成功应用

在工业AI的实际应用中，领域专家的经验和知识扮演着关键角色。AI系统通过与行业专家的互动，捕捉和转化这些知识，形成专家模型，并将其应用到具体的生产或运营过程中。这一过程包括以下几个步骤：

1. 捕捉专家知识：通过与专家的深度交流，使用生成式AI工具（如语音转文本、自动化整理工具）提取专家的经验和见解。
2. 创建专家模型：将领域特定的知识融入AI模型中，确保AI系统能够理解和处理特定行业中的问题。
3. 结合通用大模型：领域专家模型与通用大模型结合，既能提供广泛的基础知识，又能在特定领域提供深入的专业解答。
4. 规划与推理能力：通过引入规划与推理能力，AI能够在复杂的工业任务中作出更为精准的决策。世界首个半导体基础大模型

5. 把AI应用到工业领域的3层架构

为了充分发挥AI在工业领域的作用，Nguyen博士提出了一个三层架构，帮助将AI应用于现实世界的工业问题。这个架构包括：

1. 基础层：通用大模型（LLM）
   通用大模型如OpenAI的GPT系列，虽然在知识广度上有优势，但在工业领域应用中，缺乏针对性，容易产生错误和不一致。

2. 中间层：领域专家模型
   这是基于专家数据进行训练的专用模型，它专门处理行业中的专业问题。通过与人类专家的互动，AI能更精准地理解和解决特定行业的挑战。

3. 顶层：具备规划与推理能力的AI
   这一层的AI系统不仅能通过推理解决问题，还能进行目标导向的行为规划。例如，通过OODA（观察、定位、决策、行动）循环，AI能够在生产或运营中不断调整行动策略，优化决策流程。

这一三层架构是工业领域成功应用AI的关键，能确保AI系统在面对复杂、专业的问题时，具有更高的可靠性和智能。

使用特定领域 AI 智能体把知识应用到工业中

6. 总结

随着全球再工业化的浪潮和AI技术的快速发展，工业AI的应用前景愈加广阔。领域专属AI模型的出现，将为工业生产带来更加精准、稳定的解决方案。而AI与行业专家的深度合作，不仅能够弥补技术的局限，也能赋予AI系统更强的实用性和可靠性。

未来，随着工业领域的AI技术不断进化，我们将迎来一个更加智能、自动化的生产世界。AI Agent将不再是简单的工具，而是作为工业流程中的核心参与者，推动产业效率的革命。对于企业和技术从业者来说，把握这一趋势，将是未来成功的关键。