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CyberwIIOS:如何驾驭大模型在 OT 侧跨越“幻觉”与“失控”|AICon北京

InfoQ 2026-11-07 11:04 17 阅读 查看原文

当 Agent 真正进入企业流程,哪些工作可以交给 AI ?50 + 实战案例揭晓答案!

AI 正在从回答问题的辅助工具,走向理解目标、调用系统、完成任务的工作承担者。当 Agent 真正进入企业流程,问题不再是 “如何把 AI 做出来”,而是哪些工作可以交给 AI、结果如何验收、权限、成本与风险如何收住。随着大模型向推理、工具调用、多模态和长任务延伸,开发重心正从单次调用转向上下文、工具、执行环境与反馈回路的设计,Coding Agent 也从代码补全演进为能理解代码库、运行测试、完成复杂任务的工程协作者。OpenAI、Google Cloud、Anthropic 的最新实践共同指向一个结论:模型决定 Agent 能做什么,工程决定它能否真正进入生产、创造价值。

在这一背景下,2026 年 AICon 人工智能开发与应用大会 · 北京站正式启动。本次大会将于 12 月 18–19 日,在北京新云南皇冠假日酒店举办。本届大会以探索 A 应用边界为主题,设置 13 大技术专题,覆盖大模型后训练、推理优化、Agent 工程、知识工程、智能体评测与安全、自进化系统、AI 软件交付、原生架构及组织变革等核心方向,汇聚一线技术专家,深入分享 AI 技术突破与企业规模化落地的真实实践。

中能拾贝科技创始人兼 CTO 刘勇已确认出席 “Knowledge Engineering|让 Agent 理解企业” 专题,并发表题为《CyberwIIOS:如何驾驭大模型在 OT 侧跨越“幻觉”与“失控”》的主题分享。工业 OT 场景具备高实时性、高可靠性、强物理约束、低容错率的核心特性,通用大模型天然存在的内容幻觉、逻辑不可控、执行失控等问题,成为其规模化落地工业现场的核心技术壁垒。通用大模型的概率生成特性,无法适配工业设备运行、工况调度、故障处置等场景的物理规律与安全底线,极易出现认知偏差、决策失准、执行越界等风险,导致大模型技术长期难以深度落地工业核心生产场景。

刘勇本次的技术分享聚焦工业 OT 侧大模型落地的核心技术难题,深度拆解中能拾贝 CyberwIIOS 工业智能操作系统的底层技术破局逻辑,核心通过三套自研闭环技术机制,解决大模型“幻觉干扰、执行失控、协同低效”三大行业痛点,实现大模型通用能力与工业 OT 场景确定性需求的深度适配,让大模型的泛化能力、认知能力可落地、可管控、可量产。本次分享核心拆解三大底层技术机制,全程聚焦技术原理与落地逻辑:一是“治幻觉”,通过工业模型多级水合与知识锚定,将概率生成收敛为符合物理规律的确定性认知;二是“防失控”,依托安全护栏与数字孪生沙箱预演,构筑刚性的受控执行底线;三是“强协同”,利用智能编排引擎实现多智能体高效编排。IIOS 以系统级底座护航,将大模型的“聪明”安全转化为工业现场的“确定性”生产力。

刘勇,中能拾贝科技创始人兼 CTO,深耕能源电力与工业智能化领域二十余年,完整见证电力行业从人工巡检、传统数字化台账到 AI 智能化升级的全发展周期,是国内工业 AI 落地、工业智能操作系统研发的资深技术专家与产业引领者。

从业期间,他深度洞察行业痛点:国内电力行业长期依赖老师傅经验运维、采用计划性检修模式,故障处置被动,海量运行数据无法转化为资产价值。伴随国家智能电网、新基建、新型电力系统等政策落地,他精准预判工业是中国最大的 AI 赛道,工业 AI 在能源重资产领域具备极强刚需与广阔空间,怀揣 “让资产更安全、更经济、更智能” 的初心,于 2005 年创办中能拾贝科技有限公司。

二十余年来,刘勇带领团队扎根工业现场,坚持技术自主可控,牵头攻克工业系统多物理场耦合、跨工况模型适配、小样本故障预警、存量系统兼容、可信 AI 落地等一系列行业卡脖子难题,带领团队自研打造国内首批工业智能技术底座之一的 CyberwIIOS 工业智能操作系统、CyberwIME 工业模型引擎,首创 SDKIP 全链路工业智能落地方法论。

依托扎实的技术成果与产业贡献,刘勇先后获评行业多项重磅荣誉,主导公司完成多轮融资,带领中能拾贝成长为国家级专精特新重点“小巨人” 企业。他始终坚守科创初心,致力于以 AI 技术重构工业资产管理模式,用数字化能力守护国家能源关键资产安全稳健运行,推动能源工业领域全面智能化升级。

他在本次会议的详细演讲内容如下:

演讲提纲

1. 【痛点剖析】解析 OT 场景物理约束与通用大模型概率生成的“技术断裂带”

  • 提出核心命题:大模型的“聪明”必须被系统级架构所“收敛”,否则无法跨越 OT 侧的容错红线

2. 【治幻觉】详解 CyberwIIOS 的工业模型引擎(IME)

  • 分享如何通过本体映射与多模态多级水合技术,将物理机理与专家规则深度注入大模型,将大模型的发散性输出,硬性收敛至符合物理定律与工业规范的安全区间内。

3. 【防失控】解读工业逻辑与安全引擎(ILS)的拦截机制

  • 阐述智能体指令如何通过逻辑锁、物理盾、时空锚等维度,执行 T1-T3 极速合规校验

4. 【强协同】介绍 CyberwIIOS 的智能编排引擎(COE)

  • 分享如何通过意图治理、任务治理、资源治理,解决工业现场数百个 Agent 在并发任务下的依赖冲突、死循环与资源死锁,实现高效、无冲突的群体智能

5. 【架构升维】介绍工业大模型走向规模化量产的工程范式

  • 输出一套将大模型从“Demo 原型”转化为“工业级生产组件”,实现高可靠、高安全、可复制的全流程落地体系

听众收益

  • 升维认知:深刻理解大模型在 OT 侧落地时,所面临的物理约束与概率生成之间的底层矛盾与系统性风险

  • 架构视野:掌握“模型水合收敛幻觉”、“沙箱护栏拦截失控”、“编排引擎治理冲突”的系统级 AI 原生架构设计范式

  • 硬核参考:获取大模型从“技术原型”迈向“工业核心生产线”,实现高可靠、高安全、规模化复制的工程实践指南与实战经验

除此之外,本次大会还策划了Post-Training Engineering|数据、奖励与模型能力塑造、大模型推理与算力调度实践、Knowledge Engineering|让 Agent 理解企业、Multi-Agent Systems、智能体评测与生产可靠性探索、Agent Security|身份、权限与行动安全、AgentOps|企业 Agent 全生命周期管理、Self-Evolving Agents|从经验学习到可控进化、Agentic Software Engineering|从代码生成到软件交付、Personal Agent、AI 原生架构的演进与治理、AI 时代的组织重构、AI × Industries |产业智能化等 13 个专题论坛,届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的资深专家在现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

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