北京
2026年7月7日讯 当前，国内新型工业化、“人工智能+制造”行动加速落地，工业AI迎来规模化普及窗口期。深耕工程机械赛道的要务科技，历经五年三轮战略升级，走出一条区别于消费互联网的硬核工业AI落地路径。这份产业突破背后，CEO石东海凭借跨领域技术与产业积淀，持续打通数字与物理生产边界，为实体产业搭建智能大脑。
石东海拥有完整跨界科研与产业履历。本科就读电子科技大学通信与信息工程专业，研究生毕业于北京邮电大学，师从张平院士深耕无线通信与分布式架构，深度参与WiMAX、4G物理层等国家级科研项目。职业生涯先后任职摩托罗拉、百度、英特尔中国研究院、滴滴出行，在滴滴期间历任品质出行、普惠出行CTO，出租车、代驾事业部总经理，主导多款亿级用户消费互联网平台研发运营。在消费互联网发展高峰，他敏锐洞察行业增长瓶颈，判断依托屏幕交互的消费AI存在价值上限，唯有扎根实体生产场景，AI才能释放产业核心生产力。2022年出任要务科技CEO后，他提出了工程机械领域需从“设备销售”到“工程服务数字化平台”，再到“ AI For Industry”演进的战略路径。其主导研发的智能挖掘机器人HOTROD已在多领域多场景实现常态化作业；其主导研发的工业AI大模型“星知大模型”已通过国家备案，作为工业智能体赛道上的技术底座，打造针对AI工业领域的智慧营销、智能作业和智慧运营三大解决方案，目标让工程机械从基础作业设备，进化为具备自主思考、自主决策能力的智能终端。
不同于通用大模型比拼参数量、用户流量的竞争逻辑，石东海提出工业AI有三道不可逾越的行业壁垒。一是零容错的确定性标准，通用AI允许试错，但工业现场一次算法误判便会引发停产、安全事故，所有智能决策必须贴合物理运行规律，成果直接转化为稼动率、能耗、生产成本等可量化经营指标；二是复杂落地环境约束，工业产线链条冗长，系统需在网络波动、老旧设备封闭协议等复杂条件下完成毫秒级实时控制；三是底层技术逻辑差异，消费AI处理的是符号，工业问题不是纯粹的数据统计，而是始于“Know-How”的底层逻辑，工需要融合热力学、动力学机理，直接下发设备控制指令干预实体生产。
针对传统工业SaaS只能记录数据、难以适配非标现场的行业痛点，石东海带领团队自研差异化工业Agent体系。依托多模态大模型自动解析设备波形、手写工艺记录等非结构化数据；创新人机共智调度模式，生产突发变动时同步输出多套优化方案供人工协同决策；通过RPA与代码生成打通老旧设备系统，沉淀一线技工隐性工艺经验。依托“通用底座大模型+轻量化场景专家模型”混合架构，新产线数字化部署周期由传统半年压缩至两周，大幅降低制造企业改造成本。
在石东海统筹布局下，要务科技坚持技术创新与落地实效并重，摒弃单一固化技术路线，搭建算法与工艺兼备的复合型研发团队，七成研发资源投入数据治理与数字孪生仿真测试。目前公司形成三大核心业务矩阵，自研星知大模型完成国家级备案；智能挖掘机器人HOTROD已在多场景常态化落地；围绕智慧营销、智能作业、智慧运营搭建完整工业AI解决方案，持续以工程能力赋能制造业转型升级。
石东海作为“AI+工业”领域创新企业家与行业开拓者，提出工程机械行业从设备销售、数字化服务平台到工业AI的完整演进路径。未来，要务科技将持续深耕工业智能赛道，以数字技术重塑传统生产模式，助力实体经济高质量发展。
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