匠心独运铸智魂 ，工业涅槃启新元

——访中科斯欧（合肥）科技股份有限公司董事长于万钦

从自动化的“机械时代”，到信息化的“数据时代”，再到如今以AI、知识图谱、智能体为核心的“认知时代”，制造业的每一次跃迁，都呼唤着能够打通虚实、重构逻辑的“系统级架构师”。于万钦与他创立的中科斯欧（合肥）科技股份有限公司，正是这场工业认知革命中的“铸魂者”。

自2008年启航以来，这家国家高新技术企业始终以“连接智能时代”为使命，深耕工业互联网与智能网联汽车两大赛道，牵头制定多项“智能制造、工业互联”国家标准，以“数字语言同声翻译”打破多源异构系统的壁垒，更以工业数据融合智能体、知识图谱、本体模型等核心技术，为汽车、能源、医药、金属等数十个行业筑就数字化转型的“认知基座”。在此过程中，中科斯欧逐步构建出一套面向AI原生的企业建模方法论，深度融合组件化业务模型（CBM）的业务分解框架、本体论的认知统一框架以及智能Agent的动态执行能力，旨在构建一个语义一致、动态适应、全局优化的智能企业系统，为企业从信息化、数字化向智能化、AI 原生化的根本性跃迁，提供了理论依据与实践路径。

智融异构：破局工业“认知鸿沟”

工业4.0的浪潮席卷十年有余，制造业的数字化转型早已不是“选择题”，而是“生存题”。然而，当无数企业投入重金搭建IT系统、部署智能设备，却发现自己陷入了新的“困境”：ERP、MES、PLM等系统如同一个个“数字孤岛”，数据流转却语义不通，形成“看得见却读不懂”的尴尬；设备感知的数据只能停留在“监控层面”，无法理解其背后的业务语义，更谈不上支撑决策；依赖人工经验的生产调度与故障诊断，往往滞后于问题发生，难以实现全局优化……这不是某一家企业的难题，而是整个制造业面临的“认知鸿沟”。

在这场数据洪流与智能断层的交锋中，于万钦和他的中科斯欧，犹如一位“认知工程师”，以系统思维为桥，连通数据与智能的彼岸。

“我们从创立之初就意识到，工业数字化不是简单的‘技术叠加’，而是要解决‘融通互联’的本质问题。”于万钦所强调的“融通互联”，并非一句口号，而是中科斯欧扎根行业十七年的技术原点。早在智能网联汽车与工业互联网尚未成为热门赛道时，团队就聚焦IT、OT、CT、DT四大领域的融合难题，提出“数字语言同声翻译”的技术理念。“就像不同国家的人需要通用语言才能交流，不同系统、不同设备、不同数据格式，也需要一套‘工业通用语言’来打破壁垒。”

这套通用语言的核心，正是基于本体论（Ontology）的认知统一框架。它通过“对象-过程-策略”核心模型，定义企业域内的概念、实体及其关系，构建了机器可理解的语义环境，消除了部门间的认知偏差，使得数据可以被精准地解读和关联，为智能体的决策提供了坚实的知识基础。

而这套“通用语言”的载体，便是中科斯欧自主研发的工业数据融合智能体。它不是单一的软件，而是基于CBM（组件化业务模型）“纵向管理层次（战略层、控制层、执行层）+ 横向业务能力（研发、生产、供应链等）” 的二维矩阵框架，融合了应用互联智能体、开放互联智能体、数实融合模型智能体、工业要素标识解析智能体的“数字生态系统”。在大型集团的数字化转型项目中，这套系统展现出惊人的“破壁能力”，将“N×N”的对接模式简化为“N×1”，并通过消息重发、实时监控、日志追溯等机制，彻底解决了“系统雪崩式宕机”的隐患。

这些成果的背后，是中科斯欧对“兼容过去，连接未来”理念的坚守。“我们从不主张‘推倒重来’式的数字化，因为每个企业过去的IT投入、工艺经验都是宝贵的财富。我们要做的，是用技术把这些‘过去的财富’与‘未来的智能’连接起来。”于万钦强调。

这种“连接”，体现在对传统协议的兼容上——中科斯欧的智能体可适配数百种工业协议，无论是老旧设备的Modbus协议，还是新型智能设备的OPCUA协议，都能实现“无缝对接”；体现在对专家经验的传承上——通过知识图谱技术，将老工匠的工艺诀窍、工程师的故障诊断经验转化为“机器可理解的数字资产”，避免因人员流动导致的知识流失；更体现在对业务能力的动态激活上——通过智能Agent技术，将CBM识别出的静态业务组件，封装成具有自主性、社会性、反应性和主动性的"数字员工"。这些Agent能够自主感知环境变化、依据策略进行决策、并通过执行器影响物理世界或其他Agent，实现了业务流程的自动化和智能化。

识赋决策：构建产业“认知中枢”

如果说工业数据融合智能体是中科斯欧打破系统壁垒的“利器”，那么知识图谱与AI智能体的深度融合，则是其为企业构建“数字大脑”的“核心密码”。中科斯欧的实践，完美诠释了“业务-认知-执行”三层融合模型：业务表现层由CBM业务矩阵定义，清晰描绘企业所有业务能力；本体与知识中枢层通过本体模型对物理企业进行语义映射，并实例化为企业知识图谱，形成“数字大脑”；AI Agent协同网络层则将每个CBM组件封装为智能Agent，通过订阅知识图谱的事件感知环境，依据策略决策并行动，形成“自主神经系统”。

“很多人认为AI在工业中的应用就是‘识别’或‘分类’，比如用机器视觉检测产品缺陷，但这只是‘感知智能’，远未达到工业需要的‘认知智能’。”于万钦在谈到技术理念时，特别强调了二者的区别。在他看来，工业智能的核心不是“看得到”，而是“看得懂”，即能理解设备数据与生产工艺的关联，能推理故障原因与解决方案的逻辑，能优化全局资源与生产效率的匹配。而实现这种“认知智能”的关键，就是知识图谱。

中科斯欧的知识图谱技术，并非简单的“数据标注”，而是对企业核心知识的“结构化萃取”与“关联化建模”。以“人机料法环”这一工业核心要素为例，传统的数据记录只是孤立地存储“设备ID”“物料编码”“工艺参数”等信息，而中科斯欧的知识图谱会构建起这些要素之间的“关系网络”。这种关联不是静态的，而是动态的，会随着生产进度、设备状态、环境参数的变化实时更新。当用户提出问题与需求时，系统不是简单地调取能耗数据，而是通过知识图谱的推理能力，追溯到“冷却水温过高”“进料浓度异常”“阀门开度偏差”等可能的根因，甚至给出“调整冷却水流量”“优化进料配比”的具体建议。

更进一步，中科斯欧推动了从传统SOA（面向服务的架构）到AI Agent驱动的智能架构的升华。在传统SOA中，业务流程由BPM引擎预编排，相对僵化；而当每个CBM业务组件都被AI Agent封装后，协作模式发生了范式革命——从“预编排”转向“动态目标驱动”。一个顶层的“业务调度Agent”可以基于业务目标（如“最大化订单交付满意度与利润”），动态召集相关的“库存Agent”、“信用审核Agent”、“生产Agent”等，通过服务调用、事件发布、协商竞价等机制进行自组织协作。这使得企业从“由流程驱动的自动化系统”转变为“由目标驱动的智能有机体”。

承古开新：共绘未来价值蓝图

在工业数字化转型的漫长征程中，从未有“孤军取胜”的传奇，唯有“生态共荣”的远见者能行稳致远。中科斯欧十七年的发展史，既是一部技术深耕史，也是一部与产业同频、与客户共进的成长史。从汽车行业的集团级平台，到能源领域的物联项目，从医药企业的数字基座，到教育体系的实训基地，中科斯欧的技术足迹跨越千行百业——这并非简单的“项目累积”，而是其“技术赋能产业”理念的生动注脚，更是构建“工业智能生态”的坚实脚印。

在汽车行业，中科斯欧的技术早已成为“数字化底座”的标配。除了前文提到的某大型汽车集团CPS融通互联平台，众多知名企业通过中科斯欧的解决方案实现了“研产供销服”的全链路协同。这些解决方案深度应用了CBM分析方法论，将企业的研发、生产、供应链、销售、服务等核心职能领域，按战略、控制、执行三个责任级别进行组件化分解，形成了清晰的业务模块化蓝图。以无锡某汽配企业为例，该企业此前因“系统集成难”“数据不统一”导致生产效率低下，中科斯欧为其打造了一体化工业互联网平台，打通ERP、SRM、PLM、WMS、MES等系统的数据，构建了基于知识图谱的“订单全链路追溯”体系。而该体系背后，正是由多个封装了CBM组件的智能Agent（如订单管理Agent、库存Agent、生产Agent）通过动态协作实现，它们依据统一的本体模型理解业务语义，自主驱动流程运转。如今，该企业的智能化装备占比达85%，准时交货率提升25%，成为汽车供应链中的“高效节点”。

“汽车行业是工业数字化的‘标杆领域’，因为它产业链长、系统复杂、对效率要求高。我们在汽车行业的实践，不仅能服务单个企业，更能为整个产业链的智能化提供‘可复制的经验’。”如今，这种“可复制的经验”，正在向更多行业渗透。在能源行业，中科斯欧的数实融合智能体成为“设备预防性维护”的核心工具；在医药行业，中科斯欧的主数据管理平台（MDM）解决了“药品质量追溯难”的问题；在教育行业，中科斯欧与某知名学院合作建设“智能制造实训室”，将工业数据融合智能体、数字孪生技术引入教学，为行业培养了大批“懂技术、懂工业”的复合型人才。

于万钦深知，制造业的终极竞争，终将回归到知识的密度、决策的速度、协同的广度。中科斯欧所倡导的AI原生企业建模方法论，其核心价值在于根本性打破部门墙、极致提升敏捷性、实现全局持续优化并激发创新商业模式。通过统一的本体模型和基于CBM的组件化分解，从根源上消除了协同的认知与结构障碍；业务组件的Agent化使得企业能够像乐高积木一样快速重组业务能力，响应市场变化；数据驱动与AI决策使得企业能够从局部次优走向全局最优，并具备持续自我演进的能力。

中科斯欧以十年深耕，将看似抽象的“知识工程”转化为可落地、可衡量的智能引擎，让企业从“信息化”的浅滩驶向“智能化”的深水区。其背后，是以于万钦为代表的工程师群体，用代码书写工业哲学的匠心：他们不追逐风口，而是深耕工业本质；不炒作概念，而是构建可进化的数字根基。正如中科斯欧所坚信的：“智能化转型是一场战略长征。”而今天，这场长征已不再局限于技术升级，更是一场关于组织智慧、产业生态、乃至文明形态的深刻重构。

展望未来，随着数字孪生技术的成熟，基于AI原生方法论构建的企业将拥有一个与物理实体全息映射、实时交互、超前仿真的“数字副本”，进一步推动企业运营进入一个预测性、自主性的全新范式。当智能体在虚拟战场中推演万千可能，当知识图谱在时间轴上记录演进轨迹，企业便拥有了对抗不确定性的最大底气。这已不仅是技术升级，而是一场关于组织智慧的数字迁徙。中科斯欧所铺就的，是一条从“制造”到“智造”的必经之路——在这条路上，数据成为新的生产力，知识成为新的资本，而智能，终将成为企业最核心的灵魂。

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