卡特彼勒如何把采矿 AI 经验搬进工地
几乎所有试图部署人工智能的企业都会遇到同一个难题：如何将技术真正融入日常运营。工业巨头卡特彼勒（Caterpillar）数十年来一直在物理世界中应对这类挑战，如今正将积累的丰富经验用于推进 AI 部署——从矿山走向更复杂的建筑工地。
从采矿到工地：自动驾驶扩张路线
卡特彼勒的自动驾驶之路始于采矿业——那里劳动力短缺、作业环境危险，正是自动化最能发挥价值的场景。如今，公司已形成完整的产品矩阵：自动运输卡车、钻探设备、地下装载机、推土机、遥控施工设备，以及配套的软件指挥中心、车队管理系统和远程地形智能。
“现在是非常令人兴奋的时刻，我们可以把采矿领域积累的所有经验，迁移到动态环境更复杂的工地、采石场和建筑现场。”卡特彼勒 CTO Jaime Mineart 本月初在拉斯维加斯 Ai4 大会上接受 TechCrunch 采访时表示。
现场技师的 AI 助手：语音驱动的维修支持
卡特彼勒正将 AI 应用于更广泛的场景，包括技术服务人员和内部员工使用的工具。其中代表性产品是 Cat AI Assistant：现场技师站在机器旁，通过语音指令即可调取维修流程、排查潜在故障，并提前识别维修所需配件。Mineart 透露，该工具已被客户、运营商和技师广泛使用。
支撑这一能力的是卡特彼勒的专有数据资产——涵盖其互联机器生成的全部信息。公司在全球拥有约 160 万台互联设备，以及超过 16 拍字节（PB）的结构化数据。
此外，卡特彼勒还用 AI 驱动站点扫描和数字孪生生成功能，用于制造运营分析。与多数企业一样，卡特彼勒也将 AI 应用于企业运营和软件开发。Mineart 指出：“我们利用 AI 代理实现遗留代码现代化、自动生成和测试新软件，并在更早期阶段发现缺陷。”
落地比技术更难：工作流与人员转型
然而，Mineart 强调，构建技术只是挑战的一部分——将自动驾驶机器部署到现场，并不等同于完成站点 AI 转型。企业还必须重新思考人员如何与机器协作，以及现有流程需要如何调整。
“自动驾驶和物理 AI 的真正难点，在于将技术融入客户的工地和工作流中。”她说道。
在人员层面，卡特彼勒借助资深操作员的经验来训练 AI 系统，将数十年积累的隐性知识转化为模型能力。随着设备自动化程度提升，部分操作员将从单独控制一台机器，转向在远程指挥中心同时监控多台设备。
这一转型也带来新的挑战：如何培训遍布全球的 11.8 万名员工。Mineart 表示，公司计划在未来五年投入 1 亿美元，用于提升全体员工在 AI、自动驾驶和机器人领域的能力。
AI 基础设施热潮助推营收新高
这笔投入也正值 AI 基础设施浪潮之际——数据中心用电设备的强劲需求已直接拉动卡特彼勒的财务表现。公司第二季度营收创下历史同期新高，达到 205 亿美元；其中发电业务板块销售额同比飙升 72%，至 31 亿美元。CEO Joe Creed 直言：“市场对云计算和生成式 AI 基础设施的需求没有丝毫放缓的迹象。”
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