Agent công nghiệp không chỉ là 'vỏ bọc' AI: Cách Siemens đưa kinh nghiệm trăm năm vào AI

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

27-08-2026 10:46:35 Nguồn: QbitAI

Sự khác biệt cốt lõi giữa Siemens Xcelerator và các nền tảng phần mềm thông thường. Các nền tảng thông thường giải quyết bài toán "bán sản phẩm", còn Siemens Xcelerator giải quyết bài toán "giúp sản phẩm phát triển bền vững trong các môi trường công nghiệp thực tế".

Tian Yanlin, đưa tin từ Aofeisi

QbitAI | Kênh chính thức QbitAI

Nói thật nhé, hiện nay còn ai có thể hoàn toàn làm việc mà không cần đến AI?

Khi viết tài liệu, chúng ta tiện tay hỏi AI; làm báo cáo thì để nó tự tạo; trước khi gặp khách hàng thì nhờ nó tổng hợp thông tin nền. Ngay cả những công việc như đối soát tài chính hay soạn kịch bản bán hàng cũng đều có các "nhân viên AI" hỗ trợ phía sau.

Phải thừa nhận rằng, loạt nhân viên AI mà các tập đoàn internet lớn tung ra trong nửa năm qua đã âm thầm len lỏi vào cuộc sống hàng ngày của mỗi người.

Theo thống kê từ các tổ chức bên thứ ba, vào tháng 6 năm nay, chỉ riêng các tác nhân (agent) AI văn phòng trên máy tính để bàn phổ biến đã đạt tới 60 triệu lượt truy cập.

Đừng coi thường, những Agent này thực sự không đơn giản: viết tài liệu, làm báo cáo, theo sát khách hàng, hỗ trợ ra quyết định bán hàng, thậm chí thay các tổ chức đầu tư sàng lọc những dự án tiềm năng cao và tạo báo cáo phân tích...

Nhưng nếu đưa những Agent thông minh này trực tiếp vào xưởng sản xuất, khả năng cao là chúng sẽ chẳng làm được gì cả.

"Báo cáo hiện trạng và triển vọng ứng dụng tác nhân công nghiệp năm 2025" (sau đây gọi là "Báo cáo") đã khảo sát hơn 200 doanh nghiệp sản xuất, và kết quả khá đau lòng:

43% doanh nghiệp vẫn chưa triển khai tác nhân công nghiệp, và chỉ có 8% áp dụng rộng rãi.

Không phải doanh nghiệp không muốn dùng – 63% bị cản trở bởi chi phí triển khai, 46% không tìm được nhân sự vừa am hiểu công nghệ vừa am hiểu dây chuyền sản xuất.

Tất nhiên, thiết bị nhà máy có sự khác biệt giữa các thế hệ, giao thức đa dạng, khoảng cách dữ liệu lâu dài giữa công nghệ thông tin (IT) và công nghệ vận hành (OT), cùng yêu cầu về an toàn dữ liệu phải tự chủ và kiểm soát được, cũng là những rào cản lớn.

Suy cho cùng, hiện trường công nghiệp chưa bao giờ là vấn đề đơn lẻ, mà là một hệ thống kỹ thuật bao trùm từ nghiên cứu phát triển, kỹ thuật, sản xuất, chất lượng đến vận hành bảo trì.

Tối ưu hóa từng điểm lẻ không thể giải quyết được toàn cục, đây cũng là lý do tại sao ngưỡng yêu cầu đối với Agent cấp công nghiệp cao hơn nhiều so với môi trường văn phòng.

Nó cần hiểu ngữ nghĩa công nghiệp, biết sử dụng các công cụ công nghiệp, kết nối với dữ liệu thời gian thực và thực thi trong các quy trình làm việc khép kín.

Nói cách khác, mọi năng lực của nó phải xoay quanh hoạt động thực tế của doanh nghiệp, chứ không thể chỉ là một lớp vỏ bọc cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là xong.

Đối với các doanh nghiệp đang cấp thiết cần Agent cấp công nghiệp, việc tự mày mò là không thực tế và chi phí cũng đắt đỏ đến mức đáng sợ.

Cùng với việc AI tạo sinh và công nghệ tác nhân (agent) tăng tốc thâm nhập vào lĩnh vực công nghiệp, Siemens đang tiếp tục kết nối các phần mềm công nghiệp, tự động hóa, dữ liệu và năng lực hệ sinh thái hiện có của mình:

Một mặt ra mắt các sản phẩm AI nguyên bản như Eigen Engineering Agent, mặt khác thông qua Siemens Xcelerator để tập hợp sản phẩm và đối tác, thúc đẩy việc ứng dụng AI công nghiệp trên quy mô lớn.

Tác nhân công nghiệp do Siemens tự phát triển: Bước nhảy vọt từ hỗ trợ đề xuất sang thực thi tự chủ

Eigen Engineering Agent (Tác nhân kỹ thuật Eigen), vốn đã được phát hành rộng rãi tại thị trường Trung Quốc, tháng trước đã giành giải "SAIL Star" tại WAIC.

Đây là tác nhân AI đầu tiên do Siemens ra mắt dành riêng cho kỹ thuật tự động hóa công nghiệp.

Điểm khác biệt lớn nhất so với các công cụ hỗ trợ AI thông thường là Eigen Engineering Agent có thể độc lập hoàn thành việc lập kế hoạch, thực thi và xác thực nhiệm vụ từ đầu đến cuối trong các hệ thống kỹ thuật thực tế.

Trước đây, kỹ sư điện hoàn thành việc đi dây và thiết kế phần cứng trong các công cụ ECAD, trong khi kỹ sư tự động hóa lại phải viết chương trình dựa trên một hệ thống mô tả khác.

Danh mục thiết bị, nhãn biến và logic điều khiển từ lâu phụ thuộc vào việc nhập liệu thủ công lặp đi lặp lại; chỉ cần phần cứng thay đổi là phần mềm phải đối soát lại, vừa tốn thời gian vừa dễ sai sót.

Eigen Engineering Agent đã bổ sung tính năng tích hợp ECAD và tự động tạo dự án.

Nó có thể đọc các tệp thiết kế điện ở các định dạng phổ biến như XML, AML, nhận diện xung đột dữ liệu, cấu hình kết nối và tạo nhãn biến PLC dựa trên cấu trúc liên kết phần cứng thực tế.

Các kỹ sư cũng có thể sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để mô tả trạm làm việc, thiết bị đi kèm và logic vận hành, từ đó tạo ra dự án đáp ứng tiêu chuẩn ngành và có thể tiếp tục phát triển chỉ trong vài phút.

Kết quả thực tế cũng rất ấn tượng.

Trong các ứng dụng thực tế, hiệu suất thực thi của Eigen Engineering Agent tăng từ 2 đến 5 lần so với quy trình làm việc thủ công, hiệu suất kỹ thuật tăng tới 50% và chất lượng giải pháp tổng thể tăng 80%.

Hiện tại, tác nhân này đã được triển khai tại hơn 100 doanh nghiệp ở 19 quốc gia và khu vực trên thế giới.

Tại Trung Quốc, Eigen Engineering Agent cũng đã được thử nghiệm tại nhiều doanh nghiệp.

Ví dụ, Zhongke Motong đã sử dụng nó cho thiết bị lắp ráp thông minh EMB của xe năng lượng mới, giúp rút ngắn 30% thời gian phát triển chương trình và chu kỳ chạy thử tại hiện trường, đồng thời giảm 10% lãng phí nhân công và vật liệu.

Tất nhiên, mục đích phát triển Eigen Engineering Agent không phải là để thay thế kỹ sư con người.

Ngược lại, Eigen Engineering Agent xử lý các công việc lặp đi lặp lại đầy máy móc như mã hóa, phân tích bản vẽ và cấu hình thiết bị, giúp các kỹ sư được giải phóng để tập trung sức lực vào các quyết định hệ thống và đổi mới giải pháp có giá trị cao hơn.