DataRobot 與 Chevron 啟動共同專案，利用代理人AI推進自主巡檢業務

提供「代理人工作平台」(Agentic Workforce platform) 的 DataRobot 今日宣佈與 Chevron Corporation 的子公司 Chevron U.S.A. Inc. 合作，將代理人AI應用於邊緣運算環境，以支援 Chevron 設施內的自主巡邏與檢查作業。

此專案旨在支援 Chevron 所推動的「未來設施與營運」(Facilities and Operations of the Future) 倡議，重點在於利用 AI 代理人來優化在既定營運標準下，現場巡邏機器人任務的規劃、評估與執行方式。

Chevron 在全球範圍內使用空中無人機與地面機器人巡邏並監控設備異常狀況。過去，每次執行機器人任務時，操作員都必須透過許可程序手動驗證機器人的狀態。這導致在巡檢作業開始前，必須進行額外的人工步驟並耗費確認時間。

DataRobot 執行長 Debanjan Saha 表示：「代理人AI讓我們能從『每項任務都需人工審核』的模式，轉向『即時且持續性評估』的模式。透過使用 DataRobot 的代理人工作平台，Chevron 可以在維持安全性、可靠性與治理要求的前提下，在邊緣環境部署AI決策。」

Chevron 正利用 DataRobot 產生任務規劃，使用先進的優化與推理代理人，並結合 Chevron 數位營運系統內的 NVIDIA 基礎AI軟體與運算能力。不同於僅針對單一任務開發的「點解決方案」(point solutions)，DataRobot 的代理人工作平台將專門化的代理人（從感測器分析模型到地理空間推理模型）整合進協作的工作流程中。這使得在無需更換現有基礎設施的情況下，即可與 Chevron 已運作的系統進行整合，讓團隊能在更靠近作業現場的地方評估先進的AI功能。

此方法透過 DataRobot 平台內的「NVIDIA 推論微服務」(NIMS) 實現「安全啟動」(Safe Start) 代理人的評估功能，在機器人執行任務前與任務期間評估運作狀態。該系統運用既有的有線氣體感測器、輔助視覺系統以及AI模型來評估現場狀況。

Chevron 的「未來設施與營運」專案經理 Cari Armpriester 表示：「簡而言之，我們減少了對特定時間點人工檢查的依賴，轉而在作業過程中持續驗證狀態，這大大提升了安全性。這使我們能降低風險暴露、一致性地執行安全標準，並在整體營運中更有效率地部署機器人。」

此次共同專案將重點從「機器人硬體認證」轉向「環境條件保證」，在維持監管與控制的同時，減少人為介入，協助更穩定地推展機器人巡檢作業。