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當全球制造業(yè)的目光聚焦于人工智能（AI），期待這場技術(shù)革命能打破效率瓶頸、重塑產(chǎn)業(yè)格局之時，工業(yè)AI的現(xiàn)實卻呈現(xiàn)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(yù)計突破1200億元，年復(fù)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(diào)研顯示僅8.02%的受訪企業(yè)真正進入AI實際應(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

工業(yè)AI“理想與現(xiàn)實”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是一門認知科學(xué)，其核心是讓機器具備感知、推理、決策和學(xué)習的能力。而工業(yè)AI是AI技術(shù)在工業(yè)場景中的垂直應(yīng)用，其本質(zhì)是一個系統(tǒng)工程，核心是實現(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)，特別是具有強時序特性的數(shù)據(jù)，同時深度融合行業(yè)知識經(jīng)驗和物理機理，才能走出獨特的創(chuàng)新路徑?！彼麖娬{(diào)，當前不少來自商業(yè)領(lǐng)域的大模型被簡單遷移到工業(yè)領(lǐng)域，主要集中在信息獲取、知識問答等表層應(yīng)用，雖然提升了知識獲取效率，卻遠未觸及智能化控制、提質(zhì)增效、節(jié)能降耗等工業(yè)核心痛點。

算法、算力、數(shù)據(jù)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(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)動落地的“四維支柱”。 這源于工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)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(lǐng)域，其工藝流程、核心的物理/化學(xué)機理、生產(chǎn)設(shè)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(xiàn)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(shù)的規(guī)?；瘡?fù)制與快速普及。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(lǐng)域甚至具體產(chǎn)線都面臨“量身定制”的挑戰(zhàn)，試圖用一個通用模型或平臺解決所有工業(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，共享程度低，通常處于相對保密的狀態(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)運營機密和知識產(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)象無疑嚴重制約了工業(yè)AI模型的有效訓(xùn)練，但企業(yè)對知識產(chǎn)權(quán)的保護訴求也無可厚非。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)保密和脫敏機制，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)提供安全保障；合作模式上，針對數(shù)據(jù)管控嚴格的央企，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)運行的同時可為企業(yè)積累可復(fù)用經(jīng)驗。

當然，長遠來看，推動工業(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)合作和標準制定，探索可信的數(shù)據(jù)合作機制。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（運行、設(shè)備、質(zhì)量、模擬等多維度）、來源多元（企業(yè)裝置、實驗室、設(shè)計院等），以及海量數(shù)據(jù)中的有效性問題。后者需要強大的數(shù)據(jù)標準和算法技術(shù)進行清洗增強。當前，中控技術(shù)正通過與天澤智云等具備專業(yè)數(shù)據(jù)標注能力的伙伴合作來提升數(shù)據(jù)精準性。

03

算法突圍：融入行業(yè)知識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)出獨特性。當外界聚焦于AI的“算力競賽”時，工業(yè)領(lǐng)域卻給出了不同的優(yōu)先級答案。

在不少業(yè)內(nèi)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(shù)據(jù)卻舉足輕重。中控創(chuàng)始人褚健近期談到：“對于工業(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，但是算法需要創(chuàng)新；工業(yè)AI關(guān)鍵是算法，基礎(chǔ)在數(shù)據(jù)?！?

與商業(yè)場景相比，工業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的內(nèi)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(shè)備運行的物理機理、化學(xué)反應(yīng)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(shù)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(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)知識和經(jīng)驗轉(zhuǎn)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(yīng)對這一挑戰(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)動的企業(yè)智能運行新架構(gòu)。

其中，“1”代表1個工廠操作系統(tǒng)，可以實現(xiàn)統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據(jù)集成，為工業(yè)AI奠定強大的數(shù)據(jù)基座；“2”代表的兩個核心大模型包括聚焦生產(chǎn)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(xiàn)技術(shù)價值的共享和延伸。

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(shù)據(jù)驅(qū)動感知、模型賦能決策、應(yīng)用閉環(huán)優(yōu)化”的完整價值鏈，實現(xiàn)工業(yè)智能從局部優(yōu)化到全局自治的質(zhì)變。

04

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(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(shù)，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(chǎn)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(chǎn)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(shù)這樣服務(wù)過海內(nèi)外數(shù)萬家客戶的企業(yè)，在許多垂直細分場景面前，也有具體經(jīng)驗不足之感。這意味著，任何技術(shù)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(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(yīng)用已經(jīng)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(shù)據(jù)經(jīng)過中控技術(shù)的脫敏，成功地用于機理模型優(yōu)化，實現(xiàn)了能耗降低10%的佳績，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、場景碎片化等諸多難題。但無可否認，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(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)的平臺與工具；用戶需擁抱變革，開放場景、共享經(jīng)驗（在安全可控前提下）、勇于實踐；政府與機構(gòu)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(chǎn)學(xué)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(chǎn)業(yè)圖景的強大能量，最終成為點燃制造業(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。