今年我们关注了很多面向 ToC 用户的 Agent 产品，本周我们来聊聊面向 ToB 的 Agent，很可能 Agent 创造最大的商业价值不是在 ToC 而是在 ToB。
8 月底，AI Agent 被写入了国务院印发的《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。很多人认为，这是继十年前提出“互联网+”并且我们的生活被外卖、打车等等互联网+服务改变了之后，又一个前沿技术与各行各业结合的新的重要的机遇时刻。
接下来一段时间，「十字路口」也会做一系列相关的内容。
本周，我们关注 Agent 与工业结合正在发生的变化，我们邀请研发时序大模型 Geegobyte-g1 以及工业智能体平台「河谷」的初创企业极峰科技的创始人王筱圃，和我们聊一聊什么是时序大模型，和大语言模型的区别和具体的案例，他们如何训练一个 Agent 并把它卖给企业投入到生产流程中。希望能对大家了解 AI Agent 如何应用于工业生产有所帮助。
🟢 02:09 快问快答：年龄、毕业院校、MBTI 和星座、一句话介绍现在的公司和产品、融资情况、收入和利润、团队规模、创业前经历
🟢 03:21 时序大模型不是另一个 ChatGPT
* 核心概念：大语言模型是跟人对话，时序大模型是跟未来对话
* 它的终极目标是让未来变得可预测、可管理和可优化
* 为什么工业场景需要一个“大”模型？——为了用一个通用模型，泛化地解决各行各业的问题
🟢 11:08 为什么要做？
* AI 赋能工业，就像钢铁侠的智能助手贾维斯，我们专注的不是“设计战甲”，而是“生产战甲”的过程管理和控制
* 为什么刚性的自动化产线，依然离不开“老师傅”的临场反应 ？
* 一个“数字工人(AI Agent)”最终要替代哪些角色？从设备操作员、运维人员到计划人员，实现从辅助到替代，再到超越
🟢 24:26 怎么做？
* 一个反常识的切入点：不依赖对老师傅的访谈，因为人的语言表达会有信息的损失和偏差
* 训练 Agent 依赖什么？“第一性原理”和“永远不会撒谎的数据”
* “数字工人”的大脑如何分工？大语言模型负责理解知识、能说会道；时序大模型负责模式识别、因果推理
* Agent 框架如同一个“神经回路”，将大脑、记忆和执行动作封装成一个可控、可观测的闭环流程
🟢 52:02 做出了哪些成果？
* 在垃圾焚烧电厂，一个数字工人替代了原先需要 4 班 3 倒的 4 位师傅，实现了“无人值守”
* 将技术采购转化为投资逻辑，给客户每年带来 400 到 500 万人民币的增量收益
* 一种颠覆性的商业模式：采用“劳务派遣”逻辑，客户按月为数字工人付工资，费用远低于被替代的人力成本
* 为什么这种模式是可持续的？它平衡了客户前期低投入的需求和供应商连续性收益的保障
🟢 01:09:40 未来呢？AI 会带来工业革命级别的改变吗？
* 未来的工作流将如何重塑？人会从简单的操作人员，变成设计者、监督者和创新者
* 当技术工人被解放出来，会发生什么？投入到新工艺的研发中，为企业抓住转瞬即逝的市场风口
* 终极畅想：如果有一天，整个产业链的上下游由数字工人串联起来，其响应速度将带来“工业革命级别的改变”
* 给 AI 时代创业者的一个认知：不要只扎根一个行业，而要利用大模型的泛化能力，专注于解决一种“跨行业的同种工艺问题”
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