思科侯胜利：将AI深度应用于制造业，助力转型升级

来源：市场资讯

　　第28届北京科博会-未来产业推介会于2026年5月8日在北京举行。思科大中华区资深副总裁、首席技术官侯胜利出席并演讲。

　　侯胜利分享了思客在智能制造领域的实践——如何把AI深度应用到制造业，如何携手国内外合作伙伴打造创新方案，助力制造业转型升级。

　　今年4月，思客发布了全球工业AI现状报告。报告调研了中国、欧美、亚太等地的制造企业，显示各个地区的企业都在积极推进工业AI落地，安全、机器人、具身智能等技术正在制造场景加速应用。

　　此外，据Gartner预测，到2027年，75%的企业级AI数据将来自工业环境，由传感器、摄像头等终端持续产生。

　　在其看来，AI正从生成式AI，向智能体AI、物理世界AI加速演进。

　　侯胜利指出，制造业领域中，AI应用最集中、最成熟、最能直接产生价值的有三个方向：

　　一是机器视觉。机器视觉已经成为智能制造的“工业眼睛”。无论是芯片、半导体、新能源、汽车零部件，还是消费电子、精密制造，高速工业相机、3D视觉、多光谱摄像头已经全面普及。从微小元器件的表面缺陷、尺寸偏差、引脚错位，到产品装配到位度、焊接质量、划痕污渍，再到成品外观检测、包装合规校验，全部由AI视觉系统实时识别、实时判断、实时反馈。

　　过去靠人工目检，速度慢、易疲劳、标准不统一，漏检率高；现在AI视觉可以做到7×24小时不间断工作，精度达到微米级，检测速度提升几十倍，不良率大幅下降。更重要的是，这些视觉数据会实时回传至后端平台，持续训练优化模型，让产线越生产越智能。这也倒逼整个IT/OT架构向高带宽、低时延、边缘算力协同方向升级，为智能制造打下坚实基础。

　　二是智能移动机器人AMR。在现代化工厂里，AMR已经成为“智能搬运工”和“自主协作体”，彻底改变传统物流模式。

　　传统AGV小车需要在地面埋线、贴二维码、规划固定路线，灵活性差、改造复杂、扩展性低。而新一代AMR是真正的自主智能体，搭载激光雷达、视觉导航、环境感知与多机协同算法，不用埋线、不用改场、不用预设轨道，就能自主建图、自主避障、自主规划最优路径。

　　在新能源汽车工厂、3C电子厂、锂电与光伏产线里，成千上万台AMR同时作业，相互通信、动态调度。它们会根据产线节拍、物料缺料信号、上下工序需求，自动调整行驶速度、优先等级和配送路线。为了保障人机安全，AMR还会发出提示音，主动避让人员与设备，真正实现柔性、高效、安全的厂内物流。

　　从物料上线、半成品转运、成品入库到工装回流，AMR把人从重复、繁重的搬运中解放出来，让物流效率提升50%以上，错误率接近零，成为智能制造不可或缺的数字劳动力。

　　三是工业控制虚拟化。传统PLC、人机界面多为本地物理部署；现在则把控制能力全面虚拟化，智能终端实时上云，通过车间本地数据中心与企业云、AI训练推理平台统一管理、集中优化，实现全厂智能协同。

　　侯胜利介绍，过去一年多，AI从传媒、管理等领域，快速渗透到制造业核心环节。机器视觉从单点部署、本地处理，升级为全域接入、集中AI处理，也推动OT网络与工业控制系统重构，让工厂系统迎来全新变革。

　　侯胜利说，思科已与行业伙伴开展大量验证、测试与互联互通，保障生产平台稳定、参数精准调优。以某汽车厂为例，传统工厂设备分散、多系统独立；新架构将摄像头、工业PC、PLC等统一接入智能平台，集中管控，网络时延低至100微秒，满足工业生产高可靠、低时延要求，为工厂带来质的提升。

　　他也提醒，工业系统深度联网也带来安全挑战。黑客正利用AI工具攻击芯片、内存等制造企业，企业在某个区域遭遇攻击后，甚至影响全球系统，不得不进行区域隔离。

　　为此，思科构建了AI驱动的工业安全体系，重点落地三大能力：

　　第一，零信任准入与行为管控，实现设备、人员、智能体全生命周期身份核验与权限最小化。

　　第二，开源安全大模型底座。我们开源Foundation‑sec‑8b安全大模型，80亿参数、安全领域专用，支持本地私有化部署，可用于威胁检测、漏洞分析、告警研判，让安全能力自主可控、合规落地。

　　第三，AI智能体安全治理框架DefenseClaw。这是我们最新开源的AI智能体安全框架，可快速集成到OpenShell等环境，实现预执行扫描、运行时沙箱、意图监控、统一策略管控，五分钟完成部署，两秒内生效阻断，从源头防范提示注入、越权调用、数据泄露等AI时代新型攻击，守护工业智能体安全运行。

　　在此基础上，思科还打造了AI原生SOC，实现威胁秒级检测、自动化响应，构建主动防御、持续免疫的安全体系。

　　第三，思客通过AIOps+AgenticOps实现自主化运维，把AI深度用于IT/OT协同管理。

　　据其介绍，基于思科AIOps平台，可实现跨域数据统一采集、异常智能识别、根因自动定位、告警大幅降噪，把传统被动救火，变成预测式维护、自主式修复。结合AgenticOps智能体运营框架，系统可通过自然语言交互，自动生成巡检报告、拓扑视图、性能曲线，自主完成配置优化、流量调度、故障自愈，人工仅做最终确认。在制造场景中，AIOps可同时保障IT系统稳定与产线网络低时延、高可靠，让工厂运维从“人找问题”变成“问题找人、系统自愈”。

　　他说，未来，制造业IT与OT系统将全面走向自主化、自动化。思科正与国内外AMR、智能仓储、工业PLC等生态伙伴深度合作，持续提升产线智能化水平。

　　未来智能制造将呈现三层架构：底层是机器人、智能终端、传感器；中间层是高带宽、高冗余、低时延的工业网络；上层是控制器与算力平台，支撑全场景智能应用。

　　“思科基于CVD 架构模式，携手生态伙伴共建开放共赢的工业 AI 平台，夯实 IT/OT 融合基础，加速工业 AI 规模化落地应用，赋能中国制造业持续智能化转型升级”，侯胜利说。