和利时集团联席总裁方垒：以XWorld工业世界模型为基，建立XMagital自由定义自主运行新范式

工业智能化浪潮奔涌，AI技术正日益成为重构工业生产体系、驱动产业创新升级的核心引擎。在“人工智能+制造”战略深入推进的背景下，工业智能化已成为制造强国建设的核心路径。人工智能技术与工业知识体系深度融合存在诸多难点，工业领域长期积累的先验知识、操作经验、工艺诀窍难以与数据驱动的AI模型无缝融合，AI大模型的概率性输出和潜在幻觉不能充分契合工业领域对安全性和确定性的核心诉求。

工业生产的特殊性决定了面向生产过程的工业AI必须坚守可靠、可信、可解释的三大底线，这是AI技术在工业场景落地生根的前提。但当前主流的大语言模型与时序大模型，均存在难以规避的技术短板，让工业智能化的落地始终存在卡点。

主流的大语言模型（LLM）以线性序列的文本数据为核心驱动，主要依靠语言文本强行描述工业领域中必然存在的生产系统层级、复杂工艺流程、物理化学机理、设备空间布置、产品BOM、人机协作关系等多维度多尺度关联，缺乏对因果关系的深度认知，导致其决策结果可能脱离工业实际，甚至违背生产安全准则，给工业生产带来潜在风险。

针对特定场景训练的时序小模型在工业领域中已经广泛应用，但其对高维、异构、噪声干扰强的工业时序数据泛化能力不足，训练成本高昂，推理效率低下，且缺乏对物理机理与领域知识的有效融合，导致其在实际应用中需要二次训练，效果不稳定。具备领域泛化性的时序大模型研究仍处于初步探索阶段，距离大规模工业落地仍有显著差距。

图灵奖得主、卷积神经网络（CNN）发明人杨立昆（Yann LeCun），图灵奖得主、深度学习三巨头之一、前谷歌 DeepMind 研究员杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton），斯坦福大学教授李飞飞（Fei-Fei Li）等专家的共同观点是世界模型是必由之路，AI 必须构建内部世界模拟器，实现生成、多模态、交互、预测四大能力，才能走向通用智能（AGI）。

世界模型主要包括执行反馈层、本体表征层、预测推理层和执行规划层等四层结构。世界模型的核心要义在于让智能体在内部构建一个与真实世界同构、嵌入物理规律、空间关系与因果逻辑的可推演虚拟系统，实现从“数据模仿”到“世界理解”的本质跃迁。世界模型的出现，为AI技术的工业落地打开了新窗口。它以客观世界的因果机理和物理架构为基础，实现对世界的认知、推理与前瞻预测，是AI技术从“感知预测”走向“认知推演”的关键。而工业世界模型，正是世界模型在工业领域的精准落地与深度适配，承袭了世界模型对客观事物的数字化建模、动态推演核心逻辑。其以工业生产全要素、全流程为建模对象，在通用世界模型基础上，深度融合工业机理、行业Know-How、工艺标准与现场数据，是适配工业自主运行、智能决策的专属模型体系。

图1 世界模型结构图

基于工业世界模型的AI应用展现出区别于传统语言大模型的本质优势，更契合工业场景对AI决策的严苛要求。在安全性方面，其推理结果具备内生安全性——通过将物理机理、工艺约束与系统边界深度嵌入模型架构，AI输出被严格限定在安全合规区间并满足运行优化的精度要求，从根本上杜绝幻觉、越界或逻辑矛盾等不安全行为，确保决策始终安全可控；在可信性方面，模型依托工业知识体系与数字孪生环境实现闭环校验，推理过程可复现、可验证、可审计，输出具有高度一致性与鲁棒性，即使面对数据扰动亦能保持可靠，达到工业标准要求；在可解释性层面，其推理逻辑紧密耦合实际工业链路，每一步判断均可追溯至具体的设备状态、工艺参数或机理规则，而非依赖黑盒中的隐式特征，真正实现决策可理解、可追溯、可举证，显著降低AI在工业应用中的落地门槛与信任成本。

随着工业生产系统向自由定义、自主运行范式演进，亟需一种能打通数据、模型与工艺，实现全流程智能决策的核心基座或引擎。在此背景下，推动AI技术向世界模型演进，打造适配工业场景的工业世界模型，成为工业发展的必然选择。

图2 XMagital系统架构图

数据层是工业智能平台的核心数据源与底座，负责全域数据汇聚接入、知识化治理、分布式可信存储、工业本体（Ontology）与语义建模，为上层模型与应用提供可信、高质量的数据支撑。构建起完整的数据资产体系，打破传统工业场景的数据孤岛，为工业世界模型的训练、推理与上层应用的敏捷开发筑牢坚实的数据基础。

XWorld工业世界模型层定位为XMagital的工业知识底座，它以工业语境下的广义 “世界模型”为核心，整合了数字孪生镜像模型（覆盖设备、产线、车间、工厂等层级）、工业机理推演模型（包含物理、化学、电学、力学、热力学等工业机理模型）、数据驱动智能模型（机器学习、深度学习等）、领域知识图谱化嵌入（将行业专家知识、工艺规则、设备经验等领域知识转化为结构化知识图谱）和具身反馈强化学习机制（设计自适应探索策略，结合知识图谱与虚实交互反馈，形成闭环优化，提升大模型生成工控代码的合理性与工业适应性）。并配套完整的模型管理、版本管理、评估与推理引擎能力；其核心功能涵盖实体建模、状态映射、预测推演、仿真验证、异常与根因分析、知识推理及模型全生命周期管理，通过构建与物理世界一致的动态模型，实现对工业场景的预测、仿真、优化与决策推理，为上层智能编排提供可解释、可演化的智能支撑。

在XTrator智能编排层，自然语言编排（Agent）技术的融入，让自由定义的技术门槛大幅降低。传统工业自动化系统的定制与调试，往往需要专业的算法工程师与工艺工程师协同完成，周期长、成本高，且受专业人才限制。智能编排层将工业世界模型深度融合于Agent体系中，依托工业世界模型层的机理模型、数据驱动模型与知识模型，实现对生产需求的精准解析与任务拆解，同时借助模型层的虚实映射与推演能力，验证编排逻辑的合理性与可行性。通过调用模型层沉淀的工业知识与智能能力，编排层可自动匹配适配场景的模型与参数。工作人员只需通过自然语言描述生产需求、工艺要求与管控目标，系统便能自动完成控制器设计、诊断模型构建、工艺参数优化、生产流程联动、运维工单触发、多设备协同管控等核心工作。从而实现从业务需求到执行指令的智能化转化，从“技术人员专属操作”到“业务人员轻松定义”的转变，让自由定义不再受专业背景限制，工业软件的生成方式迈入全新范式。

数据层、模型层、编排层的协同联动，是实现工业应用自由定义的核心路径。基于XWorld的XMagital智能系统构建起对自由定义的全链路支撑能力，让企业能够根据自身生产需求、工艺特点灵活定制智能化方案，打破传统工业自动化系统的固化边界，解锁工业创新的无限可能。

自主运行是工业智能化的自由定义核心体现，也是工业智能发展的终极目标之一，而安全、可信、可解释则是自主运行的前提与底线。XWorld工业世界模型深度融合机理、数据、规则、知识等多维度工业核心要素，构建与实时生产闭环联动的数字孪生体系，实现“感知—预测—决策—执行—优化”全流程自主运行，让工业生产自主决策有理可依、有迹可循、安全可信、全程可控。

图3 基于XWorld的自主运行

自主感知与建模为自由定义的自主运行构建动态数字孪生底座。XWorld工业世界模型打通工业生产全流程的数据链路，实时感知产线、设备、工艺、环境的全维度生产数据，将机理模型、统计模型与实时数据深度融合，构建起动态更新的数字孪生底座。系统能够根据实时生产数据自动修正模型参数、优化模型结构，让数字孪生底座与物理生产场景实时同步，精准还原生产现场的运行状态，实现对工业生产的全方位、高精度认知，为后续的预测、决策与执行奠定坚实基础，让自主运行有了精准的“数字镜像”。

自主预测与决策让工业生产拥有前瞻的“智慧大脑”。基于动态更新的工业世界模型，系统能够对生产过程进行多维度仿真推演与前瞻预测，提前预判设备运行状态、工艺参数变化、生产流程瓶颈与潜在故障风险等。依托这一能力，企业可实现动态生产调度，根据市场需求与生产状态实时调整生产计划；完成工艺参数智能调优，挖掘生产效率与产品质量提升的最优路径；落地设备预测性维护，将被动维修转变为主动预防；实现生产异常的快速识别与精准处置，将生产风险扼杀在萌芽状态。所有决策均基于工业机理与实际生产数据，既符合工业生产的核心规则，又能适配场景的动态变化，让决策更科学、更可靠。

自主执行与优化，推动智能决策高效落地并持续进化，让自由定义的自主运行形成闭环。XWorld工业世界模型打通“感知-预测-决策-执行-优化”的全链路闭环，将模型生成的最优决策方案直接对接工业生产的控制系统与执行设备，实现决策指令的快速、精准落地，无需人工过多干预。同时，系统会实时采集决策执行后的生产数据，对比决策预期与实际效果，自动优化模型参数与决策逻辑，让工业生产在自主运行的过程中持续迭代升级，不断提升生产效率、降低生产成本、优化产品质量，实现自主运行能力的持续进化，真正达成自运行、自优化、自进化的智能状态。

为进一步保障自主运行的协同性与扩展性，平台构建以XWorld工业世界模型为核心的协同智能体系：通过自主运行的中枢Agent统一入口，实现全场景自主运行集中管控与智能调度；依托多Agent协同体系实现跨场景、跨环节数据共享与决策联动，保障生产高效衔接；通过大小模型协同，融合大模型全局认知与小模型场景精调能力，让自主运行兼具全局统筹与微观精准，全方位支撑工业场景自由定义、安全可靠、高效稳定的自主运行。

以XWorld工业世界模型为基座的XMagital自由定义自主运行的发展战略分三阶段稳步落地：

当前和利时正处于XMagital 2.0的发展阶段，已完成XWorld核心技术底座搭建，支撑多协议数据接入与多类型模型开发，正加速推进技术能力向行业价值的转化。在场景落地方面，我们已将XWorld工业世界模型成功应用于乙烯裂解炉裂解优化控制、乙烯装置自主运行、复杂非线性过程的PID智能整定等典型工业场景，打造了一系列可复制、可推广的标杆案例。依托工业世界模型的自主感知与优化能力，实现了化工、冶金等行业的工艺参数精准调控，在提升生产效率的同时，大幅改善了产品质量稳定性。