卡特彼勒用AI重塑工业作业现场

几乎所有尝试部署人工智能的企业都会遇到同一个问题：如何将这项技术真正融入日常运营并不容易。工业巨头卡特彼勒数十年来一直在应对物理世界中的类似难题，如今正利用积累的经验推动AI落地，将AI从采矿领域推向更广泛的真实作业现场。

卡特彼勒最初是在采矿领域进军自动化的，因为劳动力短缺和作业环境危险，使自动化技术在这一行业尤其具有价值。如今，该公司已经能够提供自动驾驶运输卡车、钻机、地下装载机、推土机、遥控工程设备等产品，同时还提供软件指挥中心、车队管理以及远程地形智能等服务，构成了一套完整的自动化解决方案。

卡特彼勒CTO Jaime Mineart本月早些时候在拉斯维加斯举行的Ai4大会上接受TechCrunch采访时表示：“现在正处于一个令人非常兴奋的阶段，我们可以把从采矿领域积累的所有经验带到更加动态的环境中，比如工作现场、采石场和建筑工地。”这一表态揭示了卡特彼勒的战略方向，即利用在相对可控的采矿环境中打磨成熟的技术，去应对更具不确定性和复杂性的开放作业场景。

如今，这家工业巨头正在将AI应用拓展到更广泛的领域，包括面向技术人员以及公司内部员工的工具。其中一个典型例子就是Cat AI Assistant。现场技术人员站在机器旁时，可以直接通过语音指令调取维修流程、排查潜在故障，并在开始维修前确定可能需要更换的零部件。Mineart表示，目前客户、设备操作员和技术人员都已经开始使用这款工具。这款AI助手依托卡特彼勒的专有数据运行，其中包括旗下联网设备产生的大量信息。Mineart透露，卡特彼勒目前在全球拥有约160万台联网设备，结构化数据规模超过16 PB。

除了现场语音助手，卡特彼勒还在利用AI为相关软件提供支持，例如扫描作业现场，以及在制造环节生成数字孪生模型，从而分析生产运营情况。这种虚实结合的方式，使企业能够在实际执行前对流程进行模拟和优化，减少试错成本。与此同时，和几乎所有其他企业一样，卡特彼勒也正在将AI应用于企业内部运营和软件开发。Mineart表示：“我们使用AI智能体来升级传统代码、生成和测试新软件，并更早发现缺陷。”

不过，Mineart很快指出，开发出相关技术只是挑战的一部分。部署一台自动化设备，与让整个作业现场真正采用AI并不是一回事。企业还必须重新思考员工应该如何与这些技术协同工作，以及现有工作流程需要做出哪些改变。她强调：“自动化以及物理AI最困难的地方，在于如何把这项技术真正融入客户的工作现场和工作流程。”为此，卡特彼勒会依靠经验丰富的设备操作员来帮助训练AI系统，并充分利用这些员工经过数十年积累的行业经验和专业知识。

随着设备变得越来越自动化，一些操作员的工作方式也可能发生变化，他们未来或许不再负责直接操控单台机器，而是通过远程指挥中心同时监督多台设备。然而，这一转变也给卡特彼勒带来了新的挑战：如何培训公司11.8万名员工。Mineart表示，未来五年，卡特彼勒计划投入1亿美元（现汇率约合6.74亿元人民币），对员工开展AI、自动化和机器人技术培训。

这笔投资很可能也将帮助卡特彼勒抓住AI基础设施快速发展的机遇，而这一趋势已经开始推动公司的营收增长。卡特彼勒第二季度营收达到创纪录的205亿美元（现汇率约合1380.83亿元人民币），其中数据中心使用的发电设备需求强劲，是推动业绩增长的重要因素。公司发电业务部门销售额同比大增72%，达到31亿美元（现汇率约合208.81亿元人民币）。卡特彼勒CEO Joe Creed表示，面对云计算和生成式AI基础设施不断增长的需求，“没有人正在放慢脚步”。

从矿山到建筑工地，从自动驾驶设备到语音AI助手，卡特彼勒正在构建一个完整的物理AI闭环。其核心思路并非单纯追求全自动化，而是通过AI增强人的能力，让经验丰富的操作员与智能系统协同工作。这种务实的落地路径，或许正是工业AI大规模部署的关键所在。