在人工智慧的發展歷程中，很少有一個詞語可以像 Transformer 這樣，定義了一種技術架構，又預先展現了一個時代的底色。

從 Transformer 到大模型：AI 為何能夠發生結構性變化

想要理解這種變化，必需要先回到 Transformer上。

Transformer 是當前大型語言模型的核心架構，GPT（Generative Pre-trained Transformer）就是以此命名。

傳統 AI 模型受限於循序處理的架構，遇到長文本時資訊會逐漸流失，很難抓準相隔太遠的關鍵資訊。

Transformer 的核心就在於自注意力機制（Self-Attention），它打破了傳統順序，讓模型能在同一層內建立全域聯結，在複雜語境中更有效地捕捉不同資訊之間的關係，精準掌握複雜語境中的關聯。這項技術讓 AI 終於能處理長篇大論，並具備了執行複雜任務所需的推理基礎。

Transformer架構示意圖

圖源：A Historical Survey of Advances in Transformer Architectures,

Applied Sciences (MDPI), 2024

這種架構上的改變，不僅支撐了模型的大規模訓練，更讓 AI 能力在短時間內突飛猛進。參數和算力固然是基礎，但只有 Transformer 對能力結構的重塑，才是真正讓 AI 從「生成內容」進化到「拆解問題、組合步驟並調用工具」的關鍵，現在的 AI Agent 之所以能理解目標、拆解步驟甚至操作工具，靠的就是這套底層邏輯。

AI Agent 誕生的土壤：因為能理解目標，所以能規劃路徑；因為能關聯全局，所以能處理複雜任務。AI 已經不再是那個等待指令的工具，而是一名具備複雜任務處理能力的數位員工。

Transformer 引入了一種新的模型架構，重塑了 AI 能力的組織與使用方式。

這股 AI 浪潮現在已經燒到了製造業。對於在工廠一線、供應鏈或研發端打拼的人來說，現在有個最現實的問題：當 AI 完成了它的架構轉型，製造業準備好重塑自己的能力結構了嗎？

製造業的 Transform——從「堆砌系統」到「重構靈魂」

回過頭來看製造業，卻呈現出一種令人焦慮的「結構性困局」。

過去三十年，製造業從未停止數位化轉型。ERP、MES、PLM……各種系統層出不窮，我們解決了「看得見」和「管得住」的問題，卻陷入了另一種「數位泥潭」：各種系統就像一座座孤島一樣，行業知識技術只留在老員工的腦袋裡，資料躺在資料庫裡吃灰。

面對大環境惡性競爭和越來越亂的業務需求，傳統靠「疊加系統、塞人手」的模式早就到極限了，製造業面臨的轉型，重點不在於多買軟體，而是要徹底改造能力的組織方式。」

知識的 Transform：如何讓那些只存在於老師傅直覺裡的「參數微調經驗」，轉化為可重複使用的數位資產？

數據的 Transform：如何讓散落在各處的經營指標，不再只是等人去查閱的報表，而是主動驅動決策的燃料？

流程的 Transform：面對碎片化的訂單，生產線如何實現像 Transformer 架構一樣的「自注意力」——依據即時需求自動調配最優資源？

製造業這場「大變形」，實質上是要求企業從「功能的疊加」轉向「能力的整合」。

當兩個 Transform 交會——AI Agent點燃「新質生產力」

當 AI 的 Transformer 能力遇上製造業的 Transform 需求，化學反應就此發生。AI Agent成為兩者之間最完美的介面。在真實的工廠環境中，AI Agent不再是冷冰冰的演算法，而是一個「懂業務、連系統、能閉環」的執行主體。

想像這樣一個典型場景：一場突發的供應鏈延遲。

傳統做法是採購人員瘋狂打電話、協調物流、調整生產計畫。而在Agent時代，一個「採購管理Agent」會自動識別延遲，調取庫存資料，與「生產Agent」協同計算影響，並向「交付Agent」回饋最優方案。

這正是鼎新多AI Agent運行平台正在做的事情，不再只是為企業提供一套僵硬的軟體，而是提供一整套工具，讓企業能依自身業務靈活打造「數位專家」：

企業數位專家：不再是單點應用，而是具備職業屬性的資深專家，能深入到研發、採購、製造的每一個毛細血管。

知識工程底座：AI 能夠不斷吸收、沉澱並重複運用企業多年累積的工業經驗，讓組織具備「持續進化」的生命力。

多AI Agent協同：當多個AI Agent圍繞業務目標自發組織起來時，它們處理的不再是零件，而是整條價值鏈的效率最佳化。

Transform 是必選題，而非加分項

AI 的 Transformer 已經重塑了數位世界的邏輯，現在輪到物理世界完成它的 Transform。

這場轉型是 AI 發展的必然，企業所面臨問題的關鍵，早已不再是「要不要用 AI」，而是「如何重組你的能力結構，讓 AI 真正參與工作」。

當AI Agent開始承接業務目標，當知識在系統間自由流動，當 AI 產出的不再只是文字，而是持續成長的利潤複利時，製造業將迎來自蒸汽機時代以來，最劇烈的一次形態變化。

Transform 不僅僅是一個技術名詞，它是製造業在智能時代活下去、且活得更好的唯一路徑，因為這場關於能力升級的長跑，起跑的槍聲已經響了。