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【央视新闻客户端】

专题：第28届北京科博会-未来产业推介会

　　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 。

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