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當(dāng)全球制造業(yè)的目光聚焦于人工智能（AI），期待這場(chǎng)技術(shù)革命能打破效率瓶頸、重塑產(chǎn)業(yè)格局之時(shí)，工業(yè)AI的現(xiàn)實(shí)卻呈現(xiàn)出割裂的雙面：一面是政策與資本推動(dòng)下的火熱景象——2025年中國(guó)工業(yè)AI市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)突破1200億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)28.6%；另一面則是工業(yè)企業(yè)里工程師們的困惑眼神——調(diào)研顯示僅8.02%的受訪企業(yè)真正進(jìn)入AI實(shí)際應(yīng)用階段，制定明確AI路線圖的企業(yè)甚至不足1%。

在大眾領(lǐng)域里光芒四射的AI技術(shù)，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?qū)е铝斯I(yè)AI在落地時(shí)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。

01

落地難的深層剖析：工業(yè)AI的本質(zhì)特性——四維驅(qū)動(dòng)

工業(yè)AI“理想與現(xiàn)實(shí)”的落差，很大程度上源于其與應(yīng)用快速、不斷突破邊界的商業(yè)AI存在本質(zhì)差異。AI是一門認(rèn)知科學(xué)，其核心是讓機(jī)器具備感知、推理、決策和學(xué)習(xí)的能力。而工業(yè)AI是AI技術(shù)在工業(yè)場(chǎng)景中的垂直應(yīng)用，其本質(zhì)是一個(gè)系統(tǒng)工程，核心是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)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(shù)的工業(yè)AI專家王寬心，他指出：“工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，特別是具有強(qiáng)時(shí)序特性的數(shù)據(jù)，同時(shí)深度融合行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn)和物理機(jī)理，才能走出獨(dú)特的創(chuàng)新路徑?！彼麖?qiáng)調(diào)，當(dāng)前不少來自商業(yè)領(lǐng)域的大模型被簡(jiǎn)單遷移到工業(yè)領(lǐng)域，主要集中在信息獲取、知識(shí)問答等表層應(yīng)用，雖然提升了知識(shí)獲取效率，卻遠(yuǎn)未觸及智能化控制、提質(zhì)增效、節(jié)能降耗等工業(yè)核心痛點(diǎn)。

算法、算力、數(shù)據(jù)是公認(rèn)的AI三大核心要素。但對(duì)于工業(yè)AI來說，“場(chǎng)景”這一維度的權(quán)重被提升至前所未有的高度，與前三者共同構(gòu)成了驅(qū)動(dòng)落地的“四維支柱”。 這源于工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域一個(gè)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(xì)分領(lǐng)域，其工藝流程、核心的物理/化學(xué)機(jī)理、生產(chǎn)設(shè)備，以及亟需解決的痛點(diǎn)都千差萬別，“隔行如隔山”在這里體現(xiàn)得淋漓盡致。正是這種深刻的場(chǎng)景特異性，嚴(yán)重制約了工業(yè)AI技術(shù)的規(guī)?；瘡?fù)制與快速普及。與商業(yè)AI解決方案能相對(duì)通用、快速部署不同，工業(yè)AI在每個(gè)細(xì)分領(lǐng)域甚至具體產(chǎn)線都面臨“量身定制”的挑戰(zhàn)，試圖用一個(gè)通用模型或平臺(tái)解決所有工業(yè)問題的“拿來主義”，在復(fù)雜多變的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)注定行不通。

02

技術(shù)破界與生態(tài)共建：打破工業(yè)數(shù)據(jù)的雙重枷鎖

發(fā)展工業(yè)AI的根基在于數(shù)據(jù)，這一原理和商業(yè)領(lǐng)域并無不同。然而，工業(yè)數(shù)據(jù)的獨(dú)特形態(tài)和高敏感性，卻為其共享與應(yīng)用筑起了難以逾越的高墻。王寬心直言：“工業(yè)數(shù)據(jù)的封閉性強(qiáng)，共享程度低，通常處于相對(duì)保密的狀態(tài)。”

這種特性源于工業(yè)生產(chǎn)的本質(zhì)。與訓(xùn)練商業(yè)大模型的公開數(shù)據(jù)集不同，工業(yè)數(shù)據(jù)往往承載著企業(yè)核心的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)機(jī)密和知識(shí)產(chǎn)權(quán)，并涉及復(fù)雜的合規(guī)性問題。這不僅使得數(shù)據(jù)在企業(yè)間共享困難重重，即便在同一集團(tuán)內(nèi)部的不同分公司之間，也常因保密壁壘而“涇渭分明”。

“數(shù)據(jù)孤島”現(xiàn)象無疑嚴(yán)重制約了工業(yè)AI模型的有效訓(xùn)練，但企業(yè)對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)訴求也無可厚非。如何兼顧保密需求與技術(shù)發(fā)展？中控技術(shù)的策略是“多管齊下”：技術(shù)上，建立完善的數(shù)據(jù)保密和脫敏機(jī)制，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供安全保障；合作模式上，針對(duì)數(shù)據(jù)管控嚴(yán)格的央企，探索“數(shù)據(jù)不出廠”模式，在企業(yè)內(nèi)部本地部署私域大模型，合規(guī)運(yùn)行的同時(shí)可為企業(yè)積累可復(fù)用經(jīng)驗(yàn)。

當(dāng)然，長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，推動(dòng)工業(yè)數(shù)據(jù)的合理共享仍是重要方向。中控技術(shù)也在積極倡導(dǎo)和參與構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)共享的戰(zhàn)略聯(lián)盟，通過技術(shù)生態(tài)合作和標(biāo)準(zhǔn)制定，探索可信的數(shù)據(jù)合作機(jī)制。此外，工業(yè)數(shù)據(jù)獲取的挑戰(zhàn)還體現(xiàn)在其種類繁雜（運(yùn)行、設(shè)備、質(zhì)量、模擬等多維度）、來源多元（企業(yè)裝置、實(shí)驗(yàn)室、設(shè)計(jì)院等），以及海量數(shù)據(jù)中的有效性問題。后者需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和算法技術(shù)進(jìn)行清洗增強(qiáng)。當(dāng)前，中控技術(shù)正通過與天澤智云等具備專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注能力的伙伴合作來提升數(shù)據(jù)精準(zhǔn)性。

03

算法突圍：融入行業(yè)知識(shí)的算法比算力更重要

在技術(shù)架構(gòu)和核心算法層面，工業(yè)AI同樣展現(xiàn)出獨(dú)特性。當(dāng)外界聚焦于AI的“算力競(jìng)賽”時(shí)，工業(yè)領(lǐng)域卻給出了不同的優(yōu)先級(jí)答案。

在不少業(yè)內(nèi)人士看來，算力遠(yuǎn)遠(yuǎn)算不上困擾工業(yè)AI落地的核心因素，但算法和數(shù)據(jù)卻舉足輕重。中控創(chuàng)始人褚健近期談到：“對(duì)于工業(yè)領(lǐng)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?jiǎng)?chuàng)新；工業(yè)AI關(guān)鍵是算法，基礎(chǔ)在數(shù)據(jù)?！?

與商業(yè)場(chǎng)景相比，工業(yè)數(shù)據(jù)在量級(jí)上要小得多，因此對(duì)算力的依賴度并沒有那么高。然而工業(yè)數(shù)據(jù)在時(shí)序性、低信噪比、多尺度等方面的獨(dú)特性，卻決定了工業(yè)AI的算法必須與行業(yè)知識(shí)深度融合，否則就難以挖掘出工業(yè)數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系和潛在價(jià)值。

王寬心用體檢做類比：僅檢查表象信息遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，需要B超、生化等深入檢查。同樣地，在流程工業(yè)中，設(shè)備運(yùn)行的物理機(jī)理、化學(xué)反應(yīng)規(guī)律等“隱性知識(shí)”，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(shù)過程“看得見摸得著”的情形相比，這些“隱性知識(shí)”必須要通過流程模擬的方式去分析和探索，進(jìn)一步提升了解決這類問題的專業(yè)門檻。

因此，單純依賴數(shù)據(jù)訓(xùn)練在工業(yè)領(lǐng)域是行不通的，必須將專業(yè)的行業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為算法約束條件，模型才能貼近實(shí)際需求。這恰恰是非工業(yè)背景廠商跨界進(jìn)入工業(yè)AI的最大“隱形屏障”。

應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建更貼近工業(yè)特性的技術(shù)架構(gòu)和核心算法。在這方面，中控技術(shù)憑借深耕工業(yè)領(lǐng)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(qū)動(dòng)的企業(yè)智能運(yùn)行新架構(gòu)。

其中，“1”代表1個(gè)工廠操作系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據(jù)集成，為工業(yè)AI奠定強(qiáng)大的數(shù)據(jù)基座；“2”代表的兩個(gè)核心大模型包括聚焦生產(chǎn)過程自動(dòng)化的時(shí)間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，以及聚焦企業(yè)運(yùn)營(yíng)自動(dòng)化的超圖大模型HGT(Hyper Graph Transformer)。而“N”則代表覆蓋工業(yè)全場(chǎng)景的各類工業(yè)Agents/APPs，旨在面向形形色色的垂直場(chǎng)景深入發(fā)揮特長(zhǎng)作用，并從“協(xié)同作戰(zhàn)”中實(shí)現(xiàn)技術(shù)價(jià)值的共享和延伸。

在這一架構(gòu)中，來自基座的數(shù)據(jù)，經(jīng)統(tǒng)一集成治理后，可以為大模型提供充分而精準(zhǔn)的“決策燃料”，各項(xiàng)算法的約束條件也更加符合行業(yè)的實(shí)際規(guī)律，最終形成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)感知、模型賦能決策、應(yīng)用閉環(huán)優(yōu)化”的完整價(jià)值鏈，實(shí)現(xiàn)工業(yè)智能從局部?jī)?yōu)化到全局自治的質(zhì)變。

04

場(chǎng)景破冰：碎片化市場(chǎng)的生態(tài)進(jìn)化論

在工業(yè)場(chǎng)景層面，中國(guó)市場(chǎng)兼具“大而全”與“細(xì)而雜”的雙重特點(diǎn)。這對(duì)于工業(yè)AI的落地既是巨大優(yōu)勢(shì)，也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

優(yōu)勢(shì)在于，中國(guó)擁有全球最齊全的產(chǎn)業(yè)鏈、最大的制造業(yè)體量，尤其是龐大的流程工業(yè)場(chǎng)景集群，這是發(fā)展工業(yè)AI得天獨(dú)厚的戰(zhàn)略資源。作為一種高度依賴場(chǎng)景的技術(shù)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手即便擁有先進(jìn)模型，缺乏豐富場(chǎng)景也難以施展拳腳。場(chǎng)景與模型互相反哺，這種差異化優(yōu)勢(shì)為中國(guó)產(chǎn)業(yè)界在工業(yè)AI全球競(jìng)爭(zhēng)中奠定了先發(fā)位置，使其成為孕育貼近產(chǎn)業(yè)實(shí)際、最具生命力的工業(yè)AI的沃土。

挑戰(zhàn)則源于工業(yè)場(chǎng)景的高度碎片化和知識(shí)壁壘。王寬心坦言，像中控技術(shù)這樣服務(wù)過海內(nèi)外數(shù)萬家客戶的企業(yè)，在許多垂直細(xì)分場(chǎng)景面前，也有具體經(jīng)驗(yàn)不足之感。這意味著，任何技術(shù)實(shí)力雄厚的廠商都很難單打獨(dú)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(tái)，而直接掌握?qǐng)鼍昂蛿?shù)據(jù)的行業(yè)用戶，或用戶旗下的數(shù)科公司，則可以利用這些平臺(tái)和工具，針對(duì)其具體場(chǎng)景解決實(shí)際問題。

可喜的是，今天工業(yè)AI的應(yīng)用已經(jīng)在一系列場(chǎng)景中初具規(guī)模和成果。例如，某石化企業(yè)的數(shù)據(jù)經(jīng)過中控技術(shù)的脫敏，成功地用于機(jī)理模型優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了能耗降低10%的佳績(jī)，顯著優(yōu)于普通節(jié)能改造能夠?qū)崿F(xiàn)的效果；中控技術(shù)與某大型集團(tuán)央企合作打造的行業(yè)大模型，不僅取得了成功應(yīng)用，還驗(yàn)證了“數(shù)據(jù)不出廠”模式的可行性，為工業(yè)AI在現(xiàn)階段的推而廣之樹立了可供參考的良好范例。

05

結(jié)語：工業(yè)AI奔涌向前，規(guī)?；凭质锕庖熏F(xiàn)

誠(chéng)然，工業(yè)AI在邁向規(guī)?；涞貞?yīng)用的道路上，仍需克服數(shù)據(jù)壁壘、場(chǎng)景碎片化等諸多難題。但無可否認(rèn)，技術(shù)的持續(xù)突破、應(yīng)用需求的日益迫切、部署成本的漸趨優(yōu)化、產(chǎn)業(yè)生態(tài)的加速成熟——工業(yè)AI各方的成長(zhǎng)力量正在匯聚成強(qiáng)大的合力。

當(dāng)此之際，工業(yè)AI的破繭成蝶，亟需產(chǎn)業(yè)鏈各方的緊密協(xié)同，廠商需深耕技術(shù)，提供更易用、更可靠、更懂工業(yè)的平臺(tái)與工具；用戶需擁抱變革，開放場(chǎng)景、共享經(jīng)驗(yàn)（在安全可控前提下）、勇于實(shí)踐；政府與機(jī)構(gòu)需優(yōu)化政策、完善標(biāo)準(zhǔn)、搭建橋梁。

隨著中國(guó)持續(xù)推進(jìn)新型工業(yè)化變革，深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，我們深信，在“產(chǎn)學(xué)研用”的合力澆灌下，扎根于中國(guó)深厚工業(yè)沃土的AI，必將積蓄起顛覆未來產(chǎn)業(yè)圖景的強(qiáng)大能量，最終成為點(diǎn)燃制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展引擎的燎原星火，持續(xù)釋放澎湃的光與熱。