展台上，观众正与AI进行工业质检的效率对决，仅此一项应用，已在纺织、光伏、汽车轮毂等领域实现规模化复制。AI与工业的深度融合已从早期的单点技术应用，逐步演进为系统性重构的新型工业化路径。

走向规划化落地

在“十五五”规划建议明确提出“促进实体经济和数字经济深度融合”的背景下，中国AI与工业融合正经历从概念验证，到规模化落地的转变。

早期AI在工业领域的应用主要集中在质量检测、能耗管理等单一场景，而当前已逐步向研发设计、生产制造、运营管理等全流程渗透。在制造业腹地，工业视觉质检已从尝鲜走向必需；在现代化港口，智能调度系统通过AI算法统筹岸桥、轨道吊、集卡的高效协同作业；在农业领域，搭载智能感知系统的无人机实现农药、肥料变量施用，节省投入成本的同时有效减少环境污染。

与一些发达国家偏重基础模型研发不同，中国的技术落地深深扎根于全球最完整的工业体系和超大规模市场的沃土中，形成了治理范式从经验驱动转向智能决策，产业政策从定点扶持转向生态构建的战略升维。

软件定义工厂

传统的自动化改造主要集中在“机器换人”，而新一代智能制造则向“软件定义工厂”演进。

工业互联网与人工智能的结合，正在重新定义新型工业化发展范式。具体而言，制造业正经历从经验驱动向智能决策的根本转变，产业组织形态也从线性链条向网络生态演进。

按需供给成为这一变革的核心特征。这意味着生产系统能够将客户需求直接、动态地转化为精准的生产指令，其关键在于打通ERP、MES等传统工业软件间的系统壁垒，构建一个覆盖设计、生产、物流的全链条智能中枢。此举旨在实现生产流程的全要素数字化映射与资源配置的全局优化。

在这一深刻转型中，智能体的角色变得不可或缺，可通过融合多模态交互、大小模型协同与灵活的工具调用等技术，构建起从环境感知到决策执行的完整闭环系统。这有效打通了工业软件层与物理设备层之间的交互链路，解决了大模型在工业场景中“有脑无手”的实践难题，从而推动制造系统从固化的自动化，向可持续演进、自主优化的高阶智能化跃升，最终成就真正自适应、可重构的软件定义工厂。

数据、算力与工业需求的深层矛盾

在当前众多挑战中，数据碎片化、低质化及共享意愿低是工业AI落地的首要障碍。这直接导致用于训练的高质量工业数据语料库十分匮乏，不少工业大模型虽具备通用知识，却在具体产线、工艺或质检场景中表现不稳定，难以满足工业场景中对精度、可靠性与可解释性的严苛要求。

这一困局的背后，是更深层的结构性矛盾。许多制造业企业，尤其是流程复杂的大型企业，其内部数据往往沉淀于数十个相互独立的“烟囱式”系统中，格式不一、标准各异。更关键的是，数据被视为核心资产与商业秘密，企业在缺乏明确价值回报和可信安全机制的情况下，普遍缺乏共享与流通的内在动力。这就形成了一个恶性循环：数据因不流通而难以增值，因难增值而更不愿流通，最终制约了整体产业智能水平的跃升。

从投资角度看，人工智能应用的成效高度取决于数据获取的全面性和精准度，同时也需要相应的模型和算力支撑。这一技术需求与供给之间的错配，成为了AI+工业深度发展的主要瓶颈之一。

结语

在这场由AI驱动的工业革命中，中国正以“场景驱动型”路径探索工业智能化的独特道路，逐渐构建起开放融合的产业生态，为全球工业智能化贡献中国智慧与中国方案。

（文/楚风）e-Mail：lab@enet16.com