继续用gemini研究工业大模型。

声明，文中提到的信息都是AI生成，我并没有完全去验证真假。

//在工业AI领域，**“谁来为AI的错误买单”**是决定技术能否大规模落地的关键。

中控技术在推行大模型订阅制时，针对“AI决策导致质量损失（废料）”的责任判定，通常遵循以下一套分层的**“合同约束 + 算法溯源”**体系。

1. 责任判定的核心原则：AI 是“辅助决策”还是“自动执行”？

在法律和合同层面，责任的界定取决于 AI 的授权级别：

建议模式（Advisory Mode）：

如果 TPT 大模型只是弹窗建议“调大压力”，最后由操作员点击“确认”，那么最终责任人是操作员（及所属工厂）。中控通常在合同中会有免责条款，声明“AI 建议仅供参考，不替代人工判断”。

闭环模式（Closed-loop Control）：

如果是会员套餐中的“全自动优化 Agent”，AI 直接修改 DCS 参数。这种情况下，如果发生质量事故，判定逻辑会复杂得多。

2. “质量事故”后的追责逻辑

如果 AI 导致了一炉价值百万的料废了，调查通常按以下步骤进行：

A. 溯源“数据中毒”或“传感器漂移”

中控的系统会自动记录决策时的所有原始数据。

客户责任：

如果是因为工厂的传感器坏了（例如流量计卡死，传回错误数据），导致 AI 基于错误数据做出了决策，那么责任在客户。因为客户有义务维护硬件的准确性。

中控责任：

如果所有传感器正常，但大模型内部算法逻辑出现了“幻觉”或不合理跳变，那么中控需承担责任。

B. “订阅费”中的责任限额

在 PlantMembership 订阅合同中，中控通常不会承诺“无限额赔偿”。

赔偿上限：

工业软件行业的惯例是，单次赔偿额度通常不超过客户支付的年度订阅费总额（例如你一年交 200 万，赔偿上限可能就是 200 万）。

分润模式下的对赌：

在一些高级的“能效分润”合同中，如果 AI 确实造成了损失，中控可能需要从后续的“分成”中扣除这部分损失。

3. 责任判定的技术手段：AI 审计日志

为了防止“扯皮”，中控的底座系统（nyXOS）会生成不可篡改的 AI 决策审计日志：

输入证据： 决策那一刻，全厂传感器的快照。

机理校验： 决策是否通过了预设的“物理规律检查器”。

人工覆盖： 记录人工是否曾尝试干预但被系统屏蔽，或人工是否批准了建议。

4. 行业趋势：工业 AI 保险的介入

随着中控等企业将大模型推向深水区，一种新型的**“工业 AI 责任险”**正在兴起。

中控可能会作为投保人，为其高阶会员购买保险。

一旦发生 AI 导致的质量事故，由保险公司进行定损和赔偿。这解决了中控“不敢赔”和客户“怕损失”的博弈僵局。