【探尋工業(yè)AI的真相】為何AI很火，落地工業(yè)卻很難？究竟如何破局？
發(fā)布時間：2025-07-30 作者：石林才
火熱的AI，在工業(yè)領域為何“叫好難叫座”？是技術鴻溝？場景錯配？還是認知偏差？今天起，我們將開設“探尋工業(yè)AI的真相”欄目，通過一系列的深度文章，直擊痛點，抽絲剝繭，只為找到讓AI真正驅動生產力的密鑰。
當全球制造業(yè)的目光聚焦于人工智能（AI），期待這場技術革命能打破效率瓶頸、重塑產業(yè)格局之時，工業(yè)AI的現實卻呈現出割裂的雙面：一面是政策與資本推動下的火熱景象——2025年中國工業(yè)AI市場規(guī)模預計突破1200億元，年復合增長率高達28.6%；另一面則是工業(yè)企業(yè)里工程師們的困惑眼神——調研顯示僅8.02%的受訪企業(yè)真正進入AI實際應用階段，制定明確AI路線圖的企業(yè)甚至不足1%。
在大眾領域里光芒四射的AI技術，一旦踏入鋼鐵轟鳴的工廠，為何便遭遇了前所未有的“水土不服”？政策熱捧、資本追逐之下，究竟是什么原因導致了工業(yè)AI在落地時的步履蹣跚？今天，讓我們穿透喧囂，探尋工業(yè)AI難以落地的真相，嘗試找到真正的破局之道。
落地難的深層剖析：工業(yè)AI的本質特性——四維驅動
工業(yè)AI“理想與現實”的落差，很大程度上源于其與應用快速、不斷突破邊界的商業(yè)AI存在本質差異。AI是一門認知科學，其核心是讓機器具備感知、推理、決策和學習的能力。而工業(yè)AI是AI技術在工業(yè)場景中的垂直應用，其本質是一個系統(tǒng)工程，核心是實現生產過程的優(yōu)化與自治。
筆者有幸采訪到率先布局工業(yè)AI的企業(yè)——中控技術的工業(yè)AI專家王寬心，他指出：“工業(yè)領域的數據形態(tài)，也就是人們常說的B端，與C端有著根本的不同。工業(yè)AI的發(fā)展，必須立足于海量的工業(yè)數據，特別是具有強時序特性的數據，同時深度融合行業(yè)知識經驗和物理機理，才能走出獨特的創(chuàng)新路徑?！彼麖娬{，當前不少來自商業(yè)領域的大模型被簡單遷移到工業(yè)領域，主要集中在信息獲取、知識問答等表層應用，雖然提升了知識獲取效率，卻遠未觸及智能化控制、提質增效、節(jié)能降耗等工業(yè)核心痛點。
算法、算力、數據是公認的AI三大核心要素。但對于工業(yè)AI來說，“場景”這一維度的權重被提升至前所未有的高度，與前三者共同構成了驅動落地的“四維支柱”。 這源于工業(yè)應用領域一個根本特性：高度的碎片化和差異化。不同行業(yè)，乃至同一行業(yè)的不同細分領域，其工藝流程、核心的物理/化學機理、生產設備，以及亟需解決的痛點都千差萬別，“隔行如隔山”在這里體現得淋漓盡致。正是這種深刻的場景特異性，嚴重制約了工業(yè)AI技術的規(guī)?；瘡椭婆c快速普及。與商業(yè)AI解決方案能相對通用、快速部署不同，工業(yè)AI在每個細分領域甚至具體產線都面臨“量身定制”的挑戰(zhàn)，試圖用一個通用模型或平臺解決所有工業(yè)問題的“拿來主義”，在復雜多變的工業(yè)現場注定行不通。
技術破界與生態(tài)共建：打破工業(yè)數據的雙重枷鎖
發(fā)展工業(yè)AI的根基在于數據，這一原理和商業(yè)領域并無不同。然而，工業(yè)數據的獨特形態(tài)和高敏感性，卻為其共享與應用筑起了難以逾越的高墻。王寬心直言：“工業(yè)數據的封閉性強，共享程度低，通常處于相對保密的狀態(tài)?！?/div>
這種特性源于工業(yè)生產的本質。與訓練商業(yè)大模型的公開數據集不同，工業(yè)數據往往承載著企業(yè)核心的生產運營機密和知識產權，并涉及復雜的合規(guī)性問題。這不僅使得數據在企業(yè)間共享困難重重，即便在同一集團內部的不同分公司之間，也常因保密壁壘而“涇渭分明”。
“數據孤島”現象無疑嚴重制約了工業(yè)AI模型的有效訓練，但企業(yè)對知識產權的保護訴求也無可厚非。如何兼顧保密需求與技術發(fā)展？中控技術的策略是“多管齊下”：技術上，建立完善的數據保密和脫敏機制，為數據資產提供安全保障；合作模式上，針對數據管控嚴格的央企，探索“數據不出廠”模式，在企業(yè)內部本地部署私域大模型，合規(guī)運行的同時可為企業(yè)積累可復用經驗。
當然，長遠來看，推動工業(yè)數據的合理共享仍是重要方向。中控技術也在積極倡導和參與構建工業(yè)數據共享的戰(zhàn)略聯(lián)盟，通過技術生態(tài)合作和標準制定，探索可信的數據合作機制。此外，工業(yè)數據獲取的挑戰(zhàn)還體現在其種類繁雜（運行、設備、質量、模擬等多維度）、來源多元（企業(yè)裝置、實驗室、設計院等），以及海量數據中的有效性問題。后者需要強大的數據標準和算法技術進行清洗增強。當前，中控技術正通過與天澤智云等具備專業(yè)數據標注能力的伙伴合作來提升數據精準性。
算法突圍：融入行業(yè)知識的算法比算力更重要
在技術架構和核心算法層面，工業(yè)AI同樣展現出獨特性。當外界聚焦于AI的“算力競賽”時，工業(yè)領域卻給出了不同的優(yōu)先級答案。
在不少業(yè)內人士看來，算力遠遠算不上困擾工業(yè)AI落地的核心因素，但算法和數據卻舉足輕重。中控創(chuàng)始人褚健近期談到：“對于工業(yè)領域來講，AI三要素中的核心問題并非算力，在這方面也并不需要萬卡、幾十萬卡甚至百萬卡，但是算法需要創(chuàng)新；工業(yè)AI關鍵是算法，基礎在數據?！?/div>
與商業(yè)場景相比，工業(yè)數據在量級上要小得多，因此對算力的依賴度并沒有那么高。然而工業(yè)數據在時序性、低信噪比、多尺度等方面的獨特性，卻決定了工業(yè)AI的算法必須與行業(yè)知識深度融合，否則就難以挖掘出工業(yè)數據的內在聯(lián)系和潛在價值。
王寬心用體檢做類比：僅檢查表象信息遠遠不夠，需要B超、生化等深入檢查。同樣地，在流程工業(yè)中，設備運行的物理機理、化學反應規(guī)律等“隱性知識”，就是靠通用AI模型完全“捉摸不透”的。與離散工業(yè)中大多數過程“看得見摸得著”的情形相比，這些“隱性知識”必須要通過流程模擬的方式去分析和探索，進一步提升了解決這類問題的專業(yè)門檻。
因此，單純依賴數據訓練在工業(yè)領域是行不通的，必須將專業(yè)的行業(yè)知識和經驗轉化為算法約束條件，模型才能貼近實際需求。這恰恰是非工業(yè)背景廠商跨界進入工業(yè)AI的最大“隱形屏障”。
應對這一挑戰(zhàn)，需要構建更貼近工業(yè)特性的技術架構和核心算法。在這方面，中控技術憑借深耕工業(yè)領域多年的專業(yè)積累，在業(yè)界率先提出了“1+2+N”工業(yè)AI驅動的企業(yè)智能運行新架構。
其中，“1”代表1個工廠操作系統(tǒng)，可以實現統(tǒng)一的工業(yè)數據集成，為工業(yè)AI奠定強大的數據基座；“2”代表的兩個核心大模型包括聚焦生產過程自動化的時間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，以及聚焦企業(yè)運營自動化的超圖大模型HGT(Hyper Graph Transformer)。而“N”則代表覆蓋工業(yè)全場景的各類工業(yè)Agents/APPs，旨在面向形形色色的垂直場景深入發(fā)揮特長作用，并從“協(xié)同作戰(zhàn)”中實現技術價值的共享和延伸。
在這一架構中，來自基座的數據，經統(tǒng)一集成治理后，可以為大模型提供充分而精準的“決策燃料”，各項算法的約束條件也更加符合行業(yè)的實際規(guī)律，最終形成“數據驅動感知、模型賦能決策、應用閉環(huán)優(yōu)化”的完整價值鏈，實現工業(yè)智能從局部優(yōu)化到全局自治的質變。
場景破冰：碎片化市場的生態(tài)進化論
在工業(yè)場景層面，中國市場兼具“大而全”與“細而雜”的雙重特點。這對于工業(yè)AI的落地既是巨大優(yōu)勢，也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
優(yōu)勢在于，中國擁有全球最齊全的產業(yè)鏈、最大的制造業(yè)體量，尤其是龐大的流程工業(yè)場景集群，這是發(fā)展工業(yè)AI得天獨厚的戰(zhàn)略資源。作為一種高度依賴場景的技術，競爭對手即便擁有先進模型，缺乏豐富場景也難以施展拳腳。場景與模型互相反哺，這種差異化優(yōu)勢為中國產業(yè)界在工業(yè)AI全球競爭中奠定了先發(fā)位置，使其成為孕育貼近產業(yè)實際、最具生命力的工業(yè)AI的沃土。
挑戰(zhàn)則源于工業(yè)場景的高度碎片化和知識壁壘。王寬心坦言，像中控技術這樣服務過海內外數萬家客戶的企業(yè)，在許多垂直細分場景面前，也有具體經驗不足之感。這意味著，任何技術實力雄厚的廠商都很難單打獨斗、包攬所有工業(yè)AI需求。
因此，未來工業(yè)AI發(fā)展的主流模式很可能是：工業(yè)AI廠商提供承載核心能力的AI工具和平臺，而直接掌握場景和數據的行業(yè)用戶，或用戶旗下的數科公司，則可以利用這些平臺和工具，針對其具體場景解決實際問題。
可喜的是，今天工業(yè)AI的應用已經在一系列場景中初具規(guī)模和成果。例如，某石化企業(yè)的數據經過中控技術的脫敏，成功地用于機理模型優(yōu)化，實現了能耗降低10%的佳績，顯著優(yōu)于普通節(jié)能改造能夠實現的效果；中控技術與某大型集團央企合作打造的行業(yè)大模型，不僅取得了成功應用，還驗證了“數據不出廠”模式的可行性，為工業(yè)AI在現階段的推而廣之樹立了可供參考的良好范例。
結語：工業(yè)AI奔涌向前，規(guī)?；凭质锕庖熏F
誠然，工業(yè)AI在邁向規(guī)?；涞貞玫牡缆飞?，仍需克服數據壁壘、場景碎片化等諸多難題。但無可否認，技術的持續(xù)突破、應用需求的日益迫切、部署成本的漸趨優(yōu)化、產業(yè)生態(tài)的加速成熟——工業(yè)AI各方的成長力量正在匯聚成強大的合力。
當此之際，工業(yè)AI的破繭成蝶，亟需產業(yè)鏈各方的緊密協(xié)同，廠商需深耕技術，提供更易用、更可靠、更懂工業(yè)的平臺與工具；用戶需擁抱變革，開放場景、共享經驗（在安全可控前提下）、勇于實踐；政府與機構需優(yōu)化政策、完善標準、搭建橋梁。
隨著中國持續(xù)推進新型工業(yè)化變革，深入實施“人工智能+”行動，我們深信，在“產學研用”的合力澆灌下，扎根于中國深厚工業(yè)沃土的AI，必將積蓄起顛覆未來產業(yè)圖景的強大能量，最終成為點燃制造業(yè)高質量發(fā)展引擎的燎原星火，持續(xù)釋放澎湃的光與熱。
標簽：工業(yè)AI,工業(yè)領域,AI,驅動,人工智能,產學研用
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