央广网北京7月15日消息(记者殷雨婷)深夜，某石化公司的常减压装置控制室，灯光和往常一样亮着。当值班长坐在主控台前，屏幕上滚过一串串数据——温度、压力、液位、流量。这套装置支撑着每年550万吨原油加工量，任何一次异常波动，都可能牵动整条产线。而这样的夜晚，值班长和他的班组已经守了很多年。

　　图说：原油加工的首道工艺是常减压蒸馏，原油在分馏塔物理分离成不同组分的产品，而“常减压装置”正是这道工序中的核心装备

　　炼化行业里有一句话：设备能不能安稳跑，一半靠仪表，一半靠老师傅的眼睛和双手。就在最近，班组里悄悄多了一位“新同事”——它7x24小时在线，在告警响起的那一刻，就把一整套异常排查思路理清楚，摆到操作员的眼前。

　　这位“新同事”，就是由中国石油昆仑数智联合阿里云以及某石化企业共同打造的工业Agent。这也是国内首个正式上线炼化生产系统、零人工干预的工业智能体，目前已在该石化公司常减压装置产线连续稳定运行超过60天。

　　工业智能Agent，每个班组多了一位“顶级工艺工程师”

　　常减压环节是炼化首道工序，传统的做法是靠操作员12小时连续盯盘DCS数控系统，一旦发现异常，就需要边翻操作规程、边打电话找工艺工程师会诊。一次典型异常从发现到定位，往往需要30分钟以上。而现在，有了“新同事”的助力，这一时长正在被压缩到2分钟以内。

　　当告警系统弹出一条报警时，AI数字人即刻开始诊断分析：先说明报警点位和当前趋势，再顺藤摸瓜给出根因判断，最后把处置建议列成1-2-3步，明确到"哪个阀门开度调多少、哪条支路优先"，并给出详细的分析原因和推理逻辑。操作员只需要在对话框里勾选"采纳"或人工补充说明，系统就会自动跟进结果，并生成事后复核记录。

　　在过去，这些处置经验只沉淀在几位“老师傅”的脑子里。班组间处置水平的差距，往往就藏在那句"我一般遇到这种情况，是这么处理的…"里。而现在，各种历史处置案例以及老师傅的经验，沉淀成了工业智能Agent，被翻译成了AI可以复用的推理链路。

　　两个月的上线应用，效果非常明显。报警根因分析准确率90%以上，单起异常分析耗时从约30分钟压缩到平均1分50秒，异常排查工作量下降70%，处置效率提升80%，让装置运行更稳定，让人员效率大幅提升。

　　“让新入厂小白操作人员，也能快速上手处置装置异常。”——这是常减压值班长对它最直接的评价。工艺工程师则补了一句：“复杂问题分析效率大幅提升，我们有了更多精力，把心思放回到运行优化上去了。”

　　每个班组都多了一位数字化的“顶级工艺工程师”，24小时在值让异常的处理更快速。操作员从“被动响应报警”变成“主动优化运行”，也让班组的值班工作更高效。

　　首次实现“嵌入生产流程”，让AI在生产系统里跑起来

　　工业领域对系统的可靠性、安全性要求极高。简单做一个用来跑Demo的AI，和一个能进生产系统的AI，中间隔着很远的距离。真正难的是把AI放进一个"一个参数偏差就可能让整条产线停摆"的现场，做到"答得准、跟得上、还敢让操作员照着做"。

　　为了真正实现“让AI在生产系统里跑起来”，阿里云联合昆仑数智构建FDE(Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师)团队，石化企业出场景和业务理解，几方一起协同探索出了一条新路径：以工业本体为地基、以Harness工程为护栏、打通AI应用落地最后一公里。

　　本体层｜给AI一张“动态高精地图”和一本“交规体系”。常减压装置里的每一条工艺流、每一个控制回路、每一组人-机-料-法-环-测关系，都被结构化为AI可以直接调用的动态知识。通过111类概念、197个属性、45种关系、近1.5万实体、2.7万多条关系边这些领域知识，让智能体"看懂装置、认得测点、知道从哪里下手"。

　　 Harness层｜让每一次AI“动作”都可审、可信、可追溯。上下文编排、安全护栏、验证闭环、可观测追踪四件套齐备，从“感知专家”到“本体知识专家”、“趋势分析专家”、“根因调查专家”多虚拟专家分工接力，每一步推理、每一条证据实时可见——让工业智能体从"黑盒建议"变成一份透明的工作流。

　　应用层｜把AI能力直接嵌进班组日常。13个工专业AI助手覆盖生产、监控、安全三大方向：物料平衡异常主动告警、月报一键生成、装置数字孪生一键直达、报警仪检验到期自动提醒……已有工业软件通过MCP协议被大模型统一调度，前期数字化投入所积累的数据被进一步激活。

　　整条链路形成“感知-分析-决策-执行”的完整管线，串起一组各司其职“敢用、好用、能用起来”工业智能体，让这些智能体真正在石油炼化生产线上发挥价值。

　　从想法到上线，阿里云FDE让智能体真正长在装置里

　　和传统“半年调研、一年交付”的项目模式不同，FDE的工程师团队直接坐进班组、蹲进控制室，与装置一线的工艺、仪表、系统专家背靠背共创：白天在现场跑装置、看仪表、听经验，晚上就把这些经验沉淀成本体的一条边、Harness的一条规则、智能体的一个新Skill。

　　这次一整套的FDE工具包也一起走到了装置现场，阿里云的AI原生编码工具Qoder、AgentScope智能体框架、Qwen系列大模型、Harness工程平台、工业本体平台，都成为工业智能体落地过程中的趁手好工具。而这些工具，也因为在真实的生产现场被真实的老师傅打磨过，反过来变得更加“懂工业”。

　　异常诊断智能体从初版到90%+准确率，只用了数周，性能整整提升了5倍。一套原本要以“月”为单位的集成工程，被压缩到以"天"为单位迭代。数周内，16套业务系统、5类数据通道、3类数据资产被打通；45个MCP工具、29个Skill被沉淀下来。即使FDE已经离开生产现场，但这些AI能力被留了下来。专业知识、系统数据、老师傅经验被沉淀为本体和评测集，班组的日常反馈驱动着系统自迭代。

　　三方联合探索，让工业Agent应用走向更远

　　当一套方法在一家企业里跑通，它的价值才刚刚开始。今天全国有近100家中大型炼化企业，每一座塔器、每一条管线背后，都是老师傅几十年攒下的经验，也是一道道等待被数智化“接住”的难题。

　　中国石油昆仑数智与阿里云及石化企业三方联合探索的意义，不仅在于造出了一个聪明的Agent，而在于蹚出了一条可以被反复走通的路——“本体沉淀行业知识，Harness把能力工程化落地，FDE让技术真正贴着现场跑起来”，这三者拼在一起，才让工业Agent从“演示里能看”变成了“产线里能用、敢用、好用”。未来将会复制到更多的石油化工企业：从一套装置到一个厂区，从一家企业到一个行业。