山東省のある煤炭鉱山でのスマート化された地下作業。受訪企業/提供画像証券时报記者 黄翔「以前は選煤工場で、ベテランの職人が重介密度を‘手感’だけで調整していたが、5〜6年かけて‘火眼金睛’を身につける必要があった。今ではスマート体が最適なパラメータを直接提示し、PLC装置が自動で実行するため、精煤の品質も安定して良好だ。」興隆庄煤矿の洗煤工場で、一人の操作者がAIスマート体が伝統的な煤炭産業にもたらす実感を語った。工業現場は複雑で安全要求が厳しく、リアルタイム性も高いため、AI大規模モデルの効果は制限されている。この背景のもと、業界はAIスマート体の探索と実用化を進めている。最近、証券时报記者が雲鼎科技を訪問したところ、鉱山、化学工業、油ガスなどの伝統的重工業分野では、長年にわたり効率低下や安全リスクの高さ、人的経験への依存といった共通の課題に直面してきたが、これらの問題に対して体系的な解決策が登場しつつある。すなわち、「感知—意思決定—実行—最適化」の閉ループ能力を持つスマート体が、工業生産と管理のモデルを再構築している。AI大規模モデルと産業現場をつなぐコアの媒介として、スマート体はAIの実用化の「ラストマイル」を切り開き、従来産業の「点の知能化」から「システムの協調」へと進化させている。【産業の課題解決に貢献するスマート体】「従来、大規模モデルは基礎能力を提供し、産業に‘賢い脳’を搭載したようなものだったが、スマート体こそがその脳を実現する‘手足’であり、技術を具体的な効果に変えることができる。」雲鼎科技の産業インターネット事業部AI事業責任者高桢は証券时报記者に語った。「従来の産業のスマート化は長らく‘アラート式’の応用にとどまっており、大規模モデルの‘発見と感知’から‘意思決定と実行’への能力拡張には差があった。」と高桢は述べる。スマート体の登場により、この状況は一変し、鉱山、化学工業、油ガスなどの分野で多点突破の動きが見られ、AIは「傍観者」から「参加者」へと変わりつつある。雲鼎科技は国内で最初に垂直分野の大規模モデルを提供するデジタルソリューション企業であり、鉱山、化学工業、油ガスなどの工業分野で多くの代表的な適用事例を築き、規模拡大を進めている。山東省興隆庄煤矿の洗選工場では、雲鼎科技が開発したスマート体が正確な密度調整を実現し、産業現場に導入された。従来の重介分選は人的経験に頼り、密度を設定していたためパラメータの変動が大きく、精煤の産出率が安定せず、媒介の浪費や精煤の損失も生じていた。今では、スマート体が予測大規模モデルを用いて最適な分選密度を算出し、直接PLC装置を駆動して閉ループ調整を行うことで、精煤の品質を安定させるとともに、精煤産出率を0.2%以上向上させている。年間洗選300万トンを基準とすると、直接的な経済効果は300万元超に達する。地下作業の安全保障も、スマート体の参加により大きく改善された。李楼煤業の防冲卸压打钻工事現場では、防冲卸压孔の深さ監視を行うスマート体が動画アルゴリズムを用いて自動的にドリル棒の数をカウントし、「人力で一本ずつ確認し、退屈でミスも多い」旧方式に別れを告げた。「以前は人力でドリル棒を数えていたため、目が疲れ、漏れも心配だったが、今はアルゴリズムによる自動検証で作業効率が80%以上向上した。」現場の作業員は語る。地下の輸送用ベルトの巡回点検もスマート体に引き継がれ、カメラが24時間リアルタイムで監視し、異常を自動的に警報し、連動して対応する。これにより、労働負荷が軽減されるとともに、人的巡回の盲点も解消された。化学工業分野では、スマート体は化学反応の多変数・非線形・強結合の工芸最適化の難題に挑む。「煤炭洗選は主に物理変化だが、化学工芸は化学反応を伴うため、パラメータの調整が連鎖反応を引き起こす可能性があり、予測と最適化の難易度は大きく異なる。」と高桢は語る。メタノール蒸留場のスマート体開発には、同社のAIチームがほぼ1年を費やした。努力の成果は大きく、榆林の化学工場に導入された後、メタノールの蒸気消費量が3.2%削減され、年産メタノール量は180トン増加、単一工場・装置でのコスト削減と効率向上は450万元に達した。油ガス産業でも、スマート体の規模導入が進んでいる。2024年、雲鼎科技はあるパイプライングループのAI大規模モデルプロジェクトに落札し、油ガスパイプライン分野へのスマート体の展開を進めている。「鉱山から化学、油ガスまで、スマート体が迅速に普及しているのは、業界の真の痛点を解決し、明確な収益をもたらしているからだ。」と高桢は述べる。【伝統産業の“堅実な支え”を構築】スマート体が伝統産業で大きな役割を果たす背景には、産業現場に適した技術体系がある。一般消費者向けのスマート体の「汎用性」と異なり、工業用スマート体の開発は「実用性」と「安全性」に重点を置き、「多モード基盤＋データ燃料＋プラットフォーム」のコアアーキテクチャを形成している。2022年には、雲鼎科技は華為と連携し、大規模モデルの研究開発に着手。2023年にはエネルギー業界向けの最初の鉱山大規模モデルを発表し、2025年には雲鼎伏羲化学大規模モデルをリリース。現在、多業界をカバーする工業大規模モデルのファミリーを形成している。「我々の大規模モデルの基盤は多モード駆動であり、華為の盤古など商用モデルをローカル展開しているほか、業界の主流汎用モデルも接続しており、さまざまなシナリオに柔軟に適応できる。」と高桢は紹介する。この「産業＋汎用」の設計により、技術の韧性が高まっている。「工業用スマート体は汎用データだけでは‘満たせない’。産業現場に根ざし、専用データを蓄積する必要がある。」と高桢は明かす。雲鼎科技は産業大規模モデルの構築にあたり、産業データの蓄積に注力し、すでに100万以上の注釈付き産業データと千億件の生産データを保有している。これらの産業データセットは、2025年の国家データ局の高品質産業データセット構築の先行試験プロジェクトにも選定された。こうした「産業の温度」を帯びたデータにより、スマート体の意思決定はより正確で実情に即したものとなる。雲鼎科技が自主開発した倉頡（そうきつ）スマート体プラットフォームは、技術の実用化を「簡単・使いやすく」している。「プログラミングの知識がなくても、一線の工人がスマート体を使えるようにしたい。」と高桢は語る。同プラットフォームは、アプリケーションの編成や複数スマート体の協調などのコア機能を備え、ユーザーはドラッグ＆ドロップ操作でさまざまなアプリケーションコンポーネントを利用し、専用のスマートアプリを迅速に構築できる。現在、このプラットフォームを用いて自然言語処理のシナリオの自主編成を実現しており、今後は工業安全監視や工芸最適化などの複雑なシナリオへと拡大していく予定だ。さらに重要なのは、工業用スマート体には「安全遺伝子」が必要な点だ。工場の安全生産に対するゼロトレランスの要求に応え、設計と運用の過程で安全メカニズムを内蔵している。例えば、指令実行時には操作ログの全リンク監査を行い、異常行動があれば自動的に遮断する仕組みや、産業技能パッケージも厳格な安全検査と検証を経る。「OpenClawの成功は、スマート体の実用化価値を証明しているが、我々は汎用能力よりも、長年蓄積した工業アルゴリズムと業界経験を標準化・パッケージ化し、‘工業技能パッケージ’として再利用可能にすることに重点を置いている。これが我々のコア優位性だ。」と高桢は強調する。【課題を克服し、進化を加速】工業分野でのスマート体の応用は徐々に深まる一方、いくつかの現実的な課題も存在する。「工場現場は複雑かつオープンであり、異なる工程や設備の差異も大きいため、汎用スマート体の工場適用は難しい。」と高桢は例を挙げる。例えば、煤炭鉱山の一時支護作業では、機載式の支護を採用する鉱山もあれば、単体支護を行う鉱山もあり、異なる監視方案の設計が必要となる。さらに、既存工場の改造の難しさやデータの壁の存在、標準化不足も、業界の規模拡大を妨げている。より重要なのは、工業用スマート体とC向け（To C）スマート体の能力形態には顕著な差異がある点だ。「C向けは汎用性を重視し、技能パッケージの再利用性も高いが、工業用は特定のシナリオとの深い結びつきが求められ、異なる設備や工程にはカスタマイズされたインターフェースと専用能力が必要になる。」と高桢は語る。工業用スマート体の成熟度は確かに消費者向けより低いが、それこそがその価値の源泉だと指摘する。「複雑なシナリオの難題を解決することこそ、我々の使命だ。」「工場の複雑性、特殊性、オープン性を考慮すると、現状のスマート体は単一の生産工程や局所シナリオにとどまっている。今後は複数のスマート体の協調により、点在するシナリオを統合し、‘スマート体群’を形成して、煤炭鉱山の緊急管理、安全調度、リスク予警などのシステム的解決策を構築し、最終的には‘AI脳’の実現を目指す。」と高桢は展望を語る。雲鼎科技の鉱山大規模モデルは中国炭業協会の評価を受け、国際的にも先進的な水準に達している。モデルの能力は国内の権威ある第三者機関の評価を経て、国際第一線のグループに入っている。現在までに、223種類のAIシナリオが中国中煤、国家パイプラインネットワーク、皖北煤電など130以上の生産現場に導入されている。「我々の強みはパラメータの多さではなく、シナリオの実用性と落とし込みの確かさにある。」と高桢は語る。視覚、予測、自然言語処理などのスマート体の集中管理を目指している。政策面では、国家エネルギー局などが何度も政策を打ち出し、人工知能とエネルギー産業の深い融合を促進しており、スマート体の応用を後押ししている。スマート体は「見える化・実感化」された成果をもたらし、伝統産業の「経験駆動」から「データ駆動」への移行を推進している。（編集：王治強 HF013）
AIが傍観者から参加者へ：産業インテリジェントエージェントが伝統産業で大活躍
山東省のある煤炭鉱山でのスマート化された地下作業。受訪企業/提供画像
証券时报記者 黄翔
「以前は選煤工場で、ベテランの職人が重介密度を‘手感’だけで調整していたが、5〜6年かけて‘火眼金睛’を身につける必要があった。今ではスマート体が最適なパラメータを直接提示し、PLC装置が自動で実行するため、精煤の品質も安定して良好だ。」興隆庄煤矿の洗煤工場で、一人の操作者がAIスマート体が伝統的な煤炭産業にもたらす実感を語った。
工業現場は複雑で安全要求が厳しく、リアルタイム性も高いため、AI大規模モデルの効果は制限されている。この背景のもと、業界はAIスマート体の探索と実用化を進めている。
最近、証券时报記者が雲鼎科技を訪問したところ、鉱山、化学工業、油ガスなどの伝統的重工業分野では、長年にわたり効率低下や安全リスクの高さ、人的経験への依存といった共通の課題に直面してきたが、これらの問題に対して体系的な解決策が登場しつつある。すなわち、「感知—意思決定—実行—最適化」の閉ループ能力を持つスマート体が、工業生産と管理のモデルを再構築している。AI大規模モデルと産業現場をつなぐコアの媒介として、スマート体はAIの実用化の「ラストマイル」を切り開き、従来産業の「点の知能化」から「システムの協調」へと進化させている。
【産業の課題解決に貢献するスマート体】
「従来、大規模モデルは基礎能力を提供し、産業に‘賢い脳’を搭載したようなものだったが、スマート体こそがその脳を実現する‘手足’であり、技術を具体的な効果に変えることができる。」雲鼎科技の産業インターネット事業部AI事業責任者高桢は証券时报記者に語った。
「従来の産業のスマート化は長らく‘アラート式’の応用にとどまっており、大規模モデルの‘発見と感知’から‘意思決定と実行’への能力拡張には差があった。」と高桢は述べる。スマート体の登場により、この状況は一変し、鉱山、化学工業、油ガスなどの分野で多点突破の動きが見られ、AIは「傍観者」から「参加者」へと変わりつつある。
雲鼎科技は国内で最初に垂直分野の大規模モデルを提供するデジタルソリューション企業であり、鉱山、化学工業、油ガスなどの工業分野で多くの代表的な適用事例を築き、規模拡大を進めている。
山東省興隆庄煤矿の洗選工場では、雲鼎科技が開発したスマート体が正確な密度調整を実現し、産業現場に導入された。従来の重介分選は人的経験に頼り、密度を設定していたためパラメータの変動が大きく、精煤の産出率が安定せず、媒介の浪費や精煤の損失も生じていた。今では、スマート体が予測大規模モデルを用いて最適な分選密度を算出し、直接PLC装置を駆動して閉ループ調整を行うことで、精煤の品質を安定させるとともに、精煤産出率を0.2%以上向上させている。年間洗選300万トンを基準とすると、直接的な経済効果は300万元超に達する。
地下作業の安全保障も、スマート体の参加により大きく改善された。李楼煤業の防冲卸压打钻工事現場では、防冲卸压孔の深さ監視を行うスマート体が動画アルゴリズムを用いて自動的にドリル棒の数をカウントし、「人力で一本ずつ確認し、退屈でミスも多い」旧方式に別れを告げた。
「以前は人力でドリル棒を数えていたため、目が疲れ、漏れも心配だったが、今はアルゴリズムによる自動検証で作業効率が80%以上向上した。」現場の作業員は語る。地下の輸送用ベルトの巡回点検もスマート体に引き継がれ、カメラが24時間リアルタイムで監視し、異常を自動的に警報し、連動して対応する。これにより、労働負荷が軽減されるとともに、人的巡回の盲点も解消された。
化学工業分野では、スマート体は化学反応の多変数・非線形・強結合の工芸最適化の難題に挑む。「煤炭洗選は主に物理変化だが、化学工芸は化学反応を伴うため、パラメータの調整が連鎖反応を引き起こす可能性があり、予測と最適化の難易度は大きく異なる。」と高桢は語る。メタノール蒸留場のスマート体開発には、同社のAIチームがほぼ1年を費やした。努力の成果は大きく、榆林の化学工場に導入された後、メタノールの蒸気消費量が3.2%削減され、年産メタノール量は180トン増加、単一工場・装置でのコスト削減と効率向上は450万元に達した。
油ガス産業でも、スマート体の規模導入が進んでいる。2024年、雲鼎科技はあるパイプライングループのAI大規模モデルプロジェクトに落札し、油ガスパイプライン分野へのスマート体の展開を進めている。「鉱山から化学、油ガスまで、スマート体が迅速に普及しているのは、業界の真の痛点を解決し、明確な収益をもたらしているからだ。」と高桢は述べる。
【伝統産業の“堅実な支え”を構築】
スマート体が伝統産業で大きな役割を果たす背景には、産業現場に適した技術体系がある。一般消費者向けのスマート体の「汎用性」と異なり、工業用スマート体の開発は「実用性」と「安全性」に重点を置き、「多モード基盤＋データ燃料＋プラットフォーム」のコアアーキテクチャを形成している。
2022年には、雲鼎科技は華為と連携し、大規模モデルの研究開発に着手。2023年にはエネルギー業界向けの最初の鉱山大規模モデルを発表し、2025年には雲鼎伏羲化学大規模モデルをリリース。現在、多業界をカバーする工業大規模モデルのファミリーを形成している。「我々の大規模モデルの基盤は多モード駆動であり、華為の盤古など商用モデルをローカル展開しているほか、業界の主流汎用モデルも接続しており、さまざまなシナリオに柔軟に適応できる。」と高桢は紹介する。この「産業＋汎用」の設計により、技術の韧性が高まっている。
「工業用スマート体は汎用データだけでは‘満たせない’。産業現場に根ざし、専用データを蓄積する必要がある。」と高桢は明かす。雲鼎科技は産業大規模モデルの構築にあたり、産業データの蓄積に注力し、すでに100万以上の注釈付き産業データと千億件の生産データを保有している。これらの産業データセットは、2025年の国家データ局の高品質産業データセット構築の先行試験プロジェクトにも選定された。こうした「産業の温度」を帯びたデータにより、スマート体の意思決定はより正確で実情に即したものとなる。
雲鼎科技が自主開発した倉頡（そうきつ）スマート体プラットフォームは、技術の実用化を「簡単・使いやすく」している。「プログラミングの知識がなくても、一線の工人がスマート体を使えるようにしたい。」と高桢は語る。同プラットフォームは、アプリケーションの編成や複数スマート体の協調などのコア機能を備え、ユーザーはドラッグ＆ドロップ操作でさまざまなアプリケーションコンポーネントを利用し、専用のスマートアプリを迅速に構築できる。現在、このプラットフォームを用いて自然言語処理のシナリオの自主編成を実現しており、今後は工業安全監視や工芸最適化などの複雑なシナリオへと拡大していく予定だ。
さらに重要なのは、工業用スマート体には「安全遺伝子」が必要な点だ。工場の安全生産に対するゼロトレランスの要求に応え、設計と運用の過程で安全メカニズムを内蔵している。例えば、指令実行時には操作ログの全リンク監査を行い、異常行動があれば自動的に遮断する仕組みや、産業技能パッケージも厳格な安全検査と検証を経る。
「OpenClawの成功は、スマート体の実用化価値を証明しているが、我々は汎用能力よりも、長年蓄積した工業アルゴリズムと業界経験を標準化・パッケージ化し、‘工業技能パッケージ’として再利用可能にすることに重点を置いている。これが我々のコア優位性だ。」と高桢は強調する。
【課題を克服し、進化を加速】
工業分野でのスマート体の応用は徐々に深まる一方、いくつかの現実的な課題も存在する。
「工場現場は複雑かつオープンであり、異なる工程や設備の差異も大きいため、汎用スマート体の工場適用は難しい。」と高桢は例を挙げる。例えば、煤炭鉱山の一時支護作業では、機載式の支護を採用する鉱山もあれば、単体支護を行う鉱山もあり、異なる監視方案の設計が必要となる。さらに、既存工場の改造の難しさやデータの壁の存在、標準化不足も、業界の規模拡大を妨げている。
より重要なのは、工業用スマート体とC向け（To C）スマート体の能力形態には顕著な差異がある点だ。「C向けは汎用性を重視し、技能パッケージの再利用性も高いが、工業用は特定のシナリオとの深い結びつきが求められ、異なる設備や工程にはカスタマイズされたインターフェースと専用能力が必要になる。」と高桢は語る。工業用スマート体の成熟度は確かに消費者向けより低いが、それこそがその価値の源泉だと指摘する。「複雑なシナリオの難題を解決することこそ、我々の使命だ。」
「工場の複雑性、特殊性、オープン性を考慮すると、現状のスマート体は単一の生産工程や局所シナリオにとどまっている。今後は複数のスマート体の協調により、点在するシナリオを統合し、‘スマート体群’を形成して、煤炭鉱山の緊急管理、安全調度、リスク予警などのシステム的解決策を構築し、最終的には‘AI脳’の実現を目指す。」と高桢は展望を語る。
雲鼎科技の鉱山大規模モデルは中国炭業協会の評価を受け、国際的にも先進的な水準に達している。モデルの能力は国内の権威ある第三者機関の評価を経て、国際第一線のグループに入っている。現在までに、223種類のAIシナリオが中国中煤、国家パイプラインネットワーク、皖北煤電など130以上の生産現場に導入されている。
「我々の強みはパラメータの多さではなく、シナリオの実用性と落とし込みの確かさにある。」と高桢は語る。視覚、予測、自然言語処理などのスマート体の集中管理を目指している。
政策面では、国家エネルギー局などが何度も政策を打ち出し、人工知能とエネルギー産業の深い融合を促進しており、スマート体の応用を後押ししている。スマート体は「見える化・実感化」された成果をもたらし、伝統産業の「経験駆動」から「データ駆動」への移行を推進している。
（編集：王治強 HF013）