文章核心观点 - 基于时序大模型和Agent技术的"数字技术工人"已实际应用于化工、环保、新能源等工业场景，能够快速承担生产操作、安全控制等关键任务，解决行业专家稀缺问题 [1][2][3] - 河谷工业智能体平台通过自研时序大模型与创新工艺维度训练方式，实现Agent快速部署（最快1周上岗）和跨行业泛化应用 [18][33][36] - 数字技术工人已在实际案例中替代人类班组（如合成氨控制班组），提升生产效率、稳定性和安全性 [12][13][16] 技术实现方案 - 感知能力：实时获取传感器数据、业务指标及温度/压力/流速等核心生产数据 [5] - 认知决策：通过大语言模型消化工艺文档与专家经验，时序大模型输出控制决策与趋势预测 [5][25][26] - 执行能力：直接操作工业软件系统及硬件设备 [6] - 核心模型：自研工业时序大模型Geegobyte-g1采用改良only-decoder架构，处理强时序关联的噪声数据 [19][20][41] 应用场景与案例 - 合成氨生产：数字工人替代三班倒控制班组，自主管理动态工况并保障生产安全 [12][13] - 垃圾焚烧发电：承担炉排及进风控制任务，人类转为安全监管角色 [14] - 通用岗位覆盖：包括设备操作员、工艺班长、能源管理员、安全员、计划员等11类角色 [11] 行业需求与商业化 - 人才短缺：化工等行业面临优质人才稀缺、培养周期长、人才争夺战激烈 [43][45] - 商业模式：提供一次性采购或按需付费（时薪/月薪+年终奖）两种合作方式 [51] - 部署效率：0样本客户2个月内完成部署，有样本客户仅需1周上线 [36] - 企业接受度：传统保守企业主动寻求合作，反映行业需求迫切 [48][49] 平台优势与创新 - 训练创新：以工艺类型（非行业）划分训练目标，突破跨行业泛化瓶颈 [28][33] - 数据需求：仅需半个月数据即可生成初始版本投入影子陪跑 [36] - 底层技术：Transformer-based时序预测研究结合工业互联网研发经验 [41] - 团队背景：创始人王筱圃为中科大计算机博士，团队具备算法研发与工业落地双重经验 [41]