我先聊聊参加这次大会的感受吧。

大会主旨是AI，

“RXD”说的是 现实与数字，也就是 物理世界与数字世界的融合；

合在一起，就可以说：讨论以物理场景为依据的人工智能。

 （仔细聆听（阅读对话、讲演）你就会发现，AI人工智能在工业领域的落地，并不容易。）

 先说说AI（人工智能）和AI Agent （智能体）。

其实，现在的AI本质上，就是廿年前，我们学的“神经网络”；AI Agent 就是“神经网络”+“模糊控制”；

那个时代，因为算力不够，我们只能（训练）做几个“神经元”输入的控制模型系统。例如：简单场景的速度+位置等等。生成类似PID算法的拟人模糊控制系统。

在当今，基于互联网大数据，由于算力、算法的发展，经过训练的语言类的大模型基本成熟了。“语言类”不但包括日常语言，当然还包括各类编程语言。

由此，催生出该领域的智能体。

智能体 Agent AI，这里指的是训练完成的专门模型（体）。可以做专业的工作。

例如：针对一个项目要求，

需要程序员A，根据公司积累的文档、规范（数据）；写出程序。

需要程序员B，审查代码、检查合规、提出反馈

需要程序员C，加入项目，运行检验、查错。提出优化；反馈

这些原本是多员工相互制约，配合完成；现在则可以由三个专业的AI智能体完成。它们就是虚拟员工。

之所以可以实现，正是由于编程就是一种语言（对控制过程的一种描述用语言）。

最终的结果，会充实公司的数据，积累多了，经过再训练、形成更完善的下一代迭代模型；（其中，训练是需要费用的。）。

很明显，各类语言、文字类的岗位，都有很大的可能性会被AI“员工”替代。

这种替代，并不是现在突然发生的，而是生产力发展的必然现象。生产力是推动社会进步的基本动力。我们应该有清醒的认识。

我作为机械设计工程师，实际上在廿年前就经历过。

从前，我是铅笔在图板上，用白图纸画图；描图员用硫酸纸描图；然后晒图员晒成蓝图；工艺员编写加工工艺，下发给机加工车间；加工成零配件。

2006年之后，引进了SW软件。3D建模的数字化设计，直接生成零件图、（包括三视图、剖视图、装配图）；尺寸标注、加工精度的选用，标准化审查、出图一气呵成。

描图员、晒图员、审核、工艺这些工作岗位都不需要了。

（只不过那个时代，人员是转岗、下岗。）

现在AI Agent的发展，同样会有下岗；并且围绕其应用，会诞生更多的新岗位。

连载系列——《工业AI之我见》

二、什么是工业AI智能体

三、如何从工业传统控制模式走向工业AI智能控制模式

四、传统数字开关量逻辑控制的缺陷与工业AI智能化重在关注数字化模拟量