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在工業領域，大家討論AI時，早已超越“模型性能至上”與“場景應用為王”的爭論。

真正重要的，并不是AI的模型性能高低，而是AI能否在轟鳴的車間里解決實際問題。

復雜的工業現場對穩定性、實效性和經濟性有極高的要求，這需要AI對應用場景有深度理解且具備落地能力，本質是場景驅動AI。

傳統控制方式高度依賴老師傅的經驗，一旦老師傅退休，知識就可能斷層。現在靈知AI Agent內置了強大的專業知識庫，它融合了靈知AI垂直大模型的通用知識與工業現場的特定知識（如設備銘牌參數、歷史維護記錄、特殊工藝要求等），工程師無需翻閱海量文檔，只需通過自然語言提問（如“冷凍水流量不足可能有哪些原因”），AI能即時給出專業解答。

——中國早報

“我們可以把我們的核心產品——靈知AI看成一名不知疲倦、持續學習的‘超級工程師’，它可以實現‘故障有預警、能耗可優化、成本可管控’，”蘑菇物聯聯合創始人、工業AI首席技術官周子葉說，“目前，我們正把這個‘超級AI’積極拓展至海外市場，比如越南和柬埔寨，也正在拓展日本市場，讓我們的智能AI技術走向世界。”

——南方網

采訪期間，蘑菇物聯聯合創始人&工業AI首席技術官周子葉博士向記者介紹，蘑菇物聯率先把AI算法+AI Agent技術應用在工業公輔能源場景，從設備數據采集起步，到自研靈知AI垂直大模型與AI Agent平臺，創立9年企業始終致力于解決一個核心問題：公輔能源車間數智化節能降碳。

——中國通訊社

蘑菇物聯通過AI技術，讓工業企業供能和用能實現供需匹配狀態。截至目前，蘑菇物聯已服務企業超5500家，覆蓋超過60個行業，為全社會累計節省超27億度工業用電，相當于減少144.88萬噸二氧化碳當量排放。

——廣州日報

蘑菇物聯率先把AI算法+AI Agent技術應用在工業公輔能源場景，從設備數據采集起步，到自研靈知AI垂直大模型與AI Agent平臺，創立9年始終致力于解決一個核心問題：公輔能源車間數智化節能降碳。

公輔設備運行中生產的數據就像“石油”，這些數據記錄著設備能耗曲線、負載率波動、故障前兆等關鍵信息。

要把“數據石油”提煉成可測量的價值，如設備預測性維護、設備故障報警、智能診斷故障、全時域尋優、智控節能等，企業必須具備三個核心能力：

1、大量設備通訊協議的積累；
2、海量工業設備數據的沉淀；
3、對公輔設備Know-How和工業用能特性的深度理解。

這是蘑菇物聯自研靈知AI垂直大模型的前提條件，并且讓AI落地應用的根本所在。

以中央空調系統為例，直接決定工廠生產穩定性、產品良率和產品的單位能耗成本。

中央空調系統由于運維管理和控制水平低，普遍存在30%至50%的能源浪費，且當下市場上90%的中央空調系統都帶“病”運行。

蘑菇物聯突破性地將靈知AI Agent技術在中央空調系統落地，帶來的技術變革在以下三個場景中體現得淋漓盡致：

場景一：工業控制從“僵化邏輯”到“自適應智能進化”

當中央空調系統因閥門開關導致水力拓撲結構改變時，傳統控制系統無法適配新的拓撲結構往往陷入癱瘓，需要工程師現場重寫代碼重新調試，通常耗時一周左右。

而靈知AI Agent通過按需適應算法，僅用幾小時就能自動完成算法編排重構，充分體現AI Agent分布式協同控制的靈活性。

場景二：工業控制從“機械執行”到“全時域尋優決策”

面對設備故障這一工業常見難題，例如車間的3號冷機突發故障停機，傳統的PLC控制系統只能按邏輯控制機械啟動2號機，這種固定邏輯往往導致能源浪費。

現在靈知AI Agent根據末端冷負荷動態需求，將制冷系統視作一個整體，考慮各設備之間的耦合關系，進行全時域尋優，智能計算最優替代方案，實現系統能效最優。

更值得關注的是末端車間用冷需求發生變化，傳統的設備機理模型控制方式，需要模型窮舉所有可能的運行組合，而蘑菇物聯通過多Agent協同機制，如冷水主機Agent結合自身COP（能效比）曲線計算單位冷量成本，冷卻塔Agent計算降低1℃水溫所需的能耗成本等。

最終選擇一個系統能效最低的控制組合下發到設備，控制設備運行，并將整個決策過程可視化，讓“Agent的思考和執行過程”變得透明、可理解、可信任。

場景三：工業控制從“知識匱乏”到“專家智慧”

傳統控制方式高度依賴老師傅的經驗，一旦老師傅退休，知識就可能斷層。

現在靈知AI Agent內置了強大的專業知識庫，它融合了靈知AI垂直大模型的通用知識與工業現場的特定知識（如設備銘牌參數、歷史維護記錄、特殊工藝要求等），工程師無需翻閱海量文檔，只需通過自然語言提問（如“冷凍水流量不足可能有哪些原因”），AI能即時給出專業解答。

1、設備層是數據采集節點，覆蓋中央空調系統冷水主機、水泵、冷卻塔、傳感器等設備；

2、AI預測層，為每臺設備建立精準的性能模型，同時預測末端整體負荷需求，為控制優化奠定依據；

3、AI尋優層是核心，從單系統尋優升級到跨系統協同，綜合考慮各設備之間的耦合關系，實現冷水主機+冷凍泵+冷卻泵+冷卻塔全時域尋優；

4、AI決策層融合物理定律和專家經驗，借助AI大模型的思維鏈技術，計算兼顧安全與能效最優的決策；

5、AI Agent開發平臺，通過Workflow編排和AI大模型的智能調度，讓每個Agent都能自主規劃、協同作業，最終實現中央空調系統高效節能。

德福科技旗下九江德富新能源有限公司，該工廠配備了5個制冷站房為生產工藝供冷，以滿足如此嚴苛的生產要求。

在管理上：5個站房建設時間不同，有的站房靠手動控制，有的站房是PLC半自動控制，也沒有實現集中控制，缺乏一套數據監測系統，人工點巡檢工作量較大，比較繁瑣。

在能效上：站房為滿足車間降溫除濕的需求，存在多開設備造成能源浪費情況。

德福科技與蘑菇物聯聯手，打造銅箔行業首個公輔AI垂直大模型——靈知AI，這也是該行業首個由AI Agent接管的制冷站。

1、中央空調設備性能預測曲線

靈知AI根據5個制冷站的制冷主機、冷凍泵、冷卻泵、冷卻塔、閥門、溫度計、流量計等數據，建立水泵、主機和冷卻塔性能模型，根據當前工況生成最優能效曲線，為智能控制設備提供依據。

2、診斷中央空調系統的隱性故障
靈知AI基于專家知識庫、設備機理和算法模型，秒級診斷定位冷凍水流量不足、傳感器故障等隱性故障，提高設備運維效率，確保設備健康運行。

3、AI全時域尋優，智能控制設備運行

靈知AI根據車間末端冷負荷需求，智能控制設備啟停運行，不追求單臺設備、局部能效最高，而是全時域尋優，追求系統COP（能效比）最優，將13臺制冷主機由原來固定出水溫度轉變為根據末端實際用冷需求智能動態調節，同步動態調節水泵和冷卻塔，制冷站節能超過15%。

4、制冷站專業知識問答
打造企業的專業知識庫，把制冷站的所有設備信息、運維知識、工程師的處理經驗、行業最佳實踐等知識全部導入到靈知AI Agent平臺，平臺能實時調用這些結構化的知識，提高Agent處理問題的效率。工程師還可以直接與靈知AI對話交互，大幅提高方法論沉淀和學習效率。

中國制造業以占全球30%的體量穩居第一，制造業數智化轉型市場正以14%的年增速擴張，AI節能降碳技術已顯成效且潛力巨大。

截至目前，蘑菇物聯已服務超60個制造行業，其中包括：中國鋁業、美的集團、海信集團、國藥集團、華潤三九、云南白藥、吉利集團、廣汽本田、中集集團、隆基綠能等一大批世界500強和中國500強企業，以及多家世界燈塔工廠。

在機器轟鳴的車間里，蘑菇物聯讓靈知AI成為一名不知疲倦、持續學習的“超級工程師”。它幫助工業企業的公輔能源系統實現 “故障有預警、能耗可優化、成本可管控”的價值。

只有扎根場景，能解決最痛核心問題的AI，才是工業企業需要的AI。