昆仑数智能源场站大脑

近年来,国家持续推动具身智能、机器人与无人机在能源行业复杂环境、无人或少人值守场景中的应用,重点支撑远程操控、智能巡检、设备运维、故障诊断、应急救援、环境监测、油气泄漏检测等关键业务。"十五五"规划建议进一步将具身智能列为未来产业的重要方向,行业发展窗口期已经形成。石油石化行业具有业务知识复杂、作业类型多样、安全约束严苛、现场环境动态变化快等典型特征。传统自动化和单点智能系统难以同时满足现场作业对安全性、鲁棒性、自适应性和可解释性的要求,特别是在多设备协同、复杂任务规划、规则约束执行和经验持续沉淀方面仍存在明显不足。

面对上述挑战,TongAgents与昆仑数智合作构建能源场站大脑,打造面向石油石化场站、支持多目标决策、多设备协同、多场景应用的时空智能体系统。项目围绕"感知-决策-验证-执行-进化"的自主闭环,形成从规则自学习到任务生成、从指令校验到执行反馈、从现场经验到持续进化的落地方案,驱动机器人、无人机等具身设备在巡检、检测、操作、应急处置等场景下实现安全可靠作业。

面向油气生产、炼化、储运及工程建设场景,构建规则自学习引擎,打通标准规范、作业文档、设备手册、历史记录等多源异构信息,实现从非结构化资料到结构化行业规则库的自动转化。

算法通过"多模解析—智能理解—质检协同—反思进化"闭环机制,持续识别并消解规则冲突、补齐知识链路断层,为巡检识别、阀门操作、异常处置等任务提供可计算、可调用、可迭代的行业知识底座。

针对石油石化场景专业性强、安全风险高、执行过程不确定性大的特点,构建行业规则与具身能力双重约束下的可信决策中枢。

该中枢具备行业知识增强、可信决策生成、多机协同调度、冲突消解、风险监控、异常重规划和决策可追溯等能力,可支撑"一脑多机"协同作业,确保机器人、无人机等多类设备在巡检、检测、焊接等复杂场景中安全高效执行任务。

面向作业流程复杂、现场经验难沉淀、工艺规范持续变化的问题,构建具备持续学习能力的自演化记忆系统。

系统以现场多源时空数据为输入,形成短时时空记忆支撑实时场景理解,长时记忆沉淀工艺经验、规则知识与任务案例的分层记忆机制。通过"实践—归纳"的记忆闭环实现持续构建与持续检索,使短期记忆与长期记忆联动更新、相互校准。同时,构建多机记忆共享与隔离机制,支持共性经验跨设备迁移与敏感数据分级管理,提升整体系统学习效率与安全边界控制能力。通过构建"执行—评估—抽取—归纳—更新—再验证"的记忆演进闭环

面向石油石化作业流程复杂、工艺节点众多、现场工况动态变化快的特点,构建基于语义理解的指令合法性验证能力,解决操作人员因疏忽实时工况、权限边界或作业规范而下达违规指令的问题,避免因错误执行带来的安全风险和经济损失。

该能力融合行业知识图谱、历史会话上下文、用户权限信息与多源物联网工况数据,形成"语义理解—意图分析—工况校验"三层验证机制。系统首先对自然语言指令进行语义解析,识别任务对象、操作动作、约束条件及关联设备,并与行业知识库和结构化规则进行多维匹配;其次结合历史会话、角色权限和任务上下文,对用户真实意图及指令合理性进行动态评估;最后基于实时设备状态、传感器数据和现场物理环境,对指令执行条件、安全边界和工况适配性进行校验。

通过三层校验结果的综合研判,系统能够对非法、违规、越权或高风险指令进行精准拦截,并给出可解释的校验依据,为具身机器人执行建立事前防线,保障生产作业过程安全、合规、有序开展。

面向石油石化厂区范围广、监控点位分散、设备类型异构、应急响应链条长等问题,构建集人机交互、全局态势感知、异构设备接入与统一调度于一体的具身智能机器人管控平台,支撑具身作业任务的全生命周期高效管理与协同控制。

平台整合视频流、数据流、任务流和模型算力资源,构建统一的具身设备接入、调度与控制能力。系统支持机器人、无人机等多类异构设备的统一管理,打通任务下发、执行监控、状态回传、异常告警和处置闭环;同时通过融合多源视频、设备遥测信息和作业任务状态,形成"全局态势一张图",帮助操作员实时掌握厂区运行态势和设备协同情况。

在交互层面,平台结合语音、文本、数字人等多模态方式,构建人在环路的自然交互与任务确认机制,提升复杂场景下的指挥效率和操作安全性。最终形成面向石油石化场景的高效具身机器人智能管控平台,实现从任务规划、指挥调度到执行反馈、应急处置的统一管控与协同运行。

能源场站大脑已完成面向石油石化场景的具身智能核心能力体系构建,并在三大应用示范场景持续推进验证与应用落地。围绕安全巡检、生产作业、质检探伤、管道焊接、无人机智巡等业务方向,形成了对高危环境少人化、无人化作业的有效支撑能力,可显著降低人员暴露风险,提升作业效率与处置及时性。项目已初步构建"感知—决策—验证—执行—进化"自主闭环,具备规则自学习、可信决策、自演化记忆和多机协同等关键能力。