日本日立制作所开发了一项名为“AI复盘（Debriefing）技术”的新技术，旨在将现场作业人员与AI、机器人在现场获得的知识经验，整合并应用于整个组织。尽管现场AI代理和机器人应用日益普及，但面对突发事件时，仍依赖熟练工的经验和判断。
该技术以作业人员“为什么（判断依据）”为起点，通过与多种AI对话进行复盘，理清判断背后的因果关系。通过引导作业人员用自己的语言解释判断背景，不仅提升了主体性和应变能力，也将个人经验转化为组织可共享的知识。
此外，该技术整合进以下一代AI代理“Frontline Coordinator - Naivy（以下简称Naivy）”为核心的“物理AI协调系统”，不仅提升安全性和生产效率，还增强了应对突发事件的现场反应能力。
该系统融合现场数据与领域知识，提供知识深化支持和任务执行支持，促进AI、机器人与作业人员的协同成长，创造新的价值。
日立表示，未来将通过与客户的实证实验验证该技术和系统的有效性，扩大应用领域。Naivy将作为产业领域下一代解决方案“HMAX Industry”的核心技术之一，助力产业现场及日本社会基础设施如电力、铁路的可持续运营，以及人才培养和技能传承的变革。
背景与挑战
随着日本社会基础设施和产业现场劳动力减少及熟练工匠匮乏，维持现场应对能力和技能传承成为紧迫课题。日立此前开发了Naivy，通过直观导航等任务执行支持，减轻非熟练者心理负担，提高工作效率，并利用Naivy支持风险预警，提升现场安全。
然而，AI代理和机器人应用越多，作业人员越可能在未充分理解判断依据的情况下执行任务。面对突发故障和异常事件，除了执行操作，还需理解操作步骤和判断背后的“为什么”，并将个人经验积累为组织知识，这一机制亟需建立。
物理AI协调系统及技术特点
为提升生产效率、安全性及现场应对力，日立构建了以Naivy为核心的“物理AI协调系统”，同时开发了作为知识深化支持核心的“AI复盘技术”，用于整理和固化作业后的学习成果。主要特点包括：
1. 连接作业人员、AI与机器人的现场协调
利用Naivy积累的现场专属领域知识，协调多台机器人和AI执行任务。基于日立积累的现场经验，数字化整理和可视化设施温度异常、设备故障等现场事件的因果关系，向作业人员、AI和机器人反馈最优信息，确保现场作业顺利进行。
2. AI复盘技术支持判断依据理解与知识固化
由主持AI、同伴AI（同事角色）、专家AI等多角色AI协同，围绕作业人员的“为什么”进行复盘。结合作业数据和流程，整理判断因果关系和原理，帮助作业人员用自己的语言表达判断理由，从而将经验转化为知识，提升应对突发和异常事件的能力。
在模拟空调维护作业的内部验证中，该技术使知识固化测试成绩较传统一对一AI对话（聊天机器人形式）提升约70%。通过DASH 6评估和问卷调查，也确认了学习质量和主动参与度的改善。
3. 人与AI、机器人共同进化的任务执行与知识深化循环
将作业执行与复盘中获得的学习成果，不仅留存在个人经验中，更积累为组织知识，并反馈至AI支持。积累的知识用于后续任务执行支持和培训，实现人、AI与机器人通过反复执行和学习，提升现场应对力的“知识深化”循环，促进技能传承和可持续运营。
以上成果预计将在2024年5月20日举办的“Hitachi Physical AI Day”上展示。
