专题演讲嘉宾:刘勇

中能拾贝科技创始人兼CTO

刘勇深耕能源电力与工业智能化领域二十余年,完整见证电力行业从人工巡检、传统数字化台账到 AI 智能化升级的全发展周期,是国内工业 AI 落地、工业智能操作系统研发的资深技术专家与产业引领者。

从业期间,他深度洞察行业痛点:国内电力行业长期依赖老师傅经验运维、采用计划性检修模式,故障处置被动,海量运行数据无法转化为资产价值。伴随国家智能电网、新基建、新型电力系统等政策落地,他精准预判工业是中国最大的 AI 赛道,工业 AI 在能源重资产领域具备极强刚需与广阔空间,怀揣 “让资产更安全、更经济、更智能” 的初心,于 2005 年创办中能拾贝科技有限公司。

二十余年来,刘勇带领团队扎根工业现场,坚持技术自主可控,牵头攻克工业系统多物理场耦合、跨工况模型适配、小样本故障预警、存量系统兼容、可信 AI 落地等一系列行业卡脖子难题,带领团队自研打造国内首批工业智能技术底座之一的CyberwIIOS工业智能操作系统、CyberwIME 工业模型引擎,首创 SDKIP 全链路工业智能落地方法论。

依托扎实的技术成果与产业贡献,刘勇先后获评行业多项重磅荣誉,主导公司完成多轮融资,带领中能拾贝成长为国家级专精特新重点“小巨人” 企业。他始终坚守科创初心,致力于以 AI 技术重构工业资产管理模式,用数字化能力守护国家能源关键资产安全稳健运行,推动能源工业领域全面智能化升级。

by 刘勇

中能拾贝科技
创始人兼CTO

业OT场景具备高实时性、高可靠性、强物理约束、低容错率的核心特性,通用大模型天然存在的内容幻觉、逻辑不可控、执行失控等问题,成为其规模化落地工业现场的核心技术壁垒。通用大模型的概率生成特性,无法适配工业设备运行、工况调度、故障处置等场景的物理规律与安全底线,极易出现认知偏差、决策失准、执行越界等风险,导致大模型技术长期难以深度落地工业核心生产场景。

本次技术分享聚焦工业OT侧大模型落地的核心技术难题,深度拆解中能拾贝CyberwIIOS工业智能操作系统的底层技术破局逻辑,核心通过三套自研闭环技术机制,解决大模型“幻觉干扰、执行失控、协同低效”三大行业痛点,实现大模型通用能力与工业OT场景确定性需求的深度适配,让大模型的泛化能力、认知能力可落地、可管控、可量产。本次分享核心拆解三大底层技术机制,全程聚焦技术原理与落地逻辑:一是“治幻觉”,通过工业模型多级水合与知识锚定,将概率生成收敛为符合物理规律的确定性认知;二是“防失控”,依托安全护栏与数字孪生沙箱预演,构筑刚性的受控执行底线;三是“强协同”,利用智能编排引擎实现多智能体高效编排。IIOS以系统级底座护航,将大模型的“聪明”安全转化为工业现场的“确定性”生产力。

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