守“工”之本 破“智”之困——工业智能落地的现实路径与未来展望

当前，人工智能在消费端的应用已遍地开花，大语言模型与计算机视觉正深刻改变大众生活。然而，当技术浪潮涌向工业领域，态势却截然不同：尽管被寄予制造业转型升级的厚望，但在实际执行层面，多数企业仍处于探索观望阶段，真正产生显著工程与商业价值的案例寥寥无几。工业人工智能落地的核心痛点何在？未来如何破局？本文结合实践经验，剖析其发展现状与突破之道。

李明

上海大学退休教授、上海墨圆方信息科技股份有限公司首席科学家

工业人工智能仍处探索期，基础短板制约发展

从全球视野看，工业人工智能尚处探索初期。国内整体呈现“探讨与探索并行”的态势：产学研界热烈讨论技术路线，但多数企业尚未找到适配自身的落地路径，仍在观察技术成熟度与标杆案例。

相比之下，部分国外工业企业已启动系统性应用研究。凭借数十年工程知识沉淀、基于标准规范的成熟工作流程以及海量真实场景数据，国外软件巨头为工程知识提取与智能控制奠定了坚实基础。

综上，国内外在工业人工智能领域的核心差距，在于工程经验沉淀、标准化流程建立及真实场景数据积累。这些基础性短板难以通过短期技术导入弥补，将在较长时期内影响国内制造业 AI 技术的研发进度与应用深度。

四大核心难题掣肘，“人”是破局关键

工业人工智能落地难，由工业本质属性与技术局限性共同决定，主要体现在四个维度：

一是 2B 与 2C 应用的本质差异。消费端 AI 服务普通用户，而工业 AI 面对的是资深行业专家与复杂工程场景，需适配企业独特文化，无法照搬消费端模式。

二是技术稳定性与工业严谨性的矛盾。工业领域对可靠性、风控性要求极致，而当前主流 AI（尤其是大模型）输出的不确定性，难以满足工程应用的严谨逻辑。

三是样本适用性问题。工业场景多样且复杂，通用方法难以直接套用。针对特定问题需专门采集样本与训练模型，大幅增加了应用成本。

最关键的是“人”的因素。唯有既懂工程逻辑又掌握 AI 技术的复合型人才，才能真正实现技术与场景的融合。解决人才瓶颈，其他问题方能迎刃而解。

聚焦四大场景，单点智能率先破局

在机械加工等细分领域，一批成熟的单点应用场景已成为落地突破口。目前主要集中在四个方面：

1. 设备状态预测与预防性维保：基于历史运行数据及实时监测（振动、温度、电流等），精准诊断设备健康状态，提前发现潜在故障，大幅减少非计划停机。

2. 加工过程实时优化：利用工艺实验与生产记录数据建立智能控制模型，动态调整切削参数与进给速度，使加工过程始终保持最佳状态，实现提质提效。

3. 设计与风险管理知识图谱：集成设计流程、工程知识与历史风险数据，构建结构化知识图谱，辅助工程师进行设计决策与风险管理，缩短研发周期。

4. 建模、出图与编程智能辅助：利用 AI 替代重复性劳动，智能完成三维建模、工程图样生成及数控编程，显著提升工程师工作效率。

重视落地实践，探索垂直小模型与智能体协同发展

业界虽期待通用的“工业大模型”，但工业对象对稳定性与逻辑规范有严格要求，决定了 AI 应用必须是有边界、有约束的。可行路径是将垂直小模型与工程规范结合，构建面向特定场景的智能体。

以上海墨圆方研发的智辅精度设计和自动出图软件（CAS）为例，该工具通过对机械结构的智能识别与语义化处理，自建了大量适配常规场景的几何精度控制方法。其数据库内嵌了数百个国际/国家标准及企业规范（TPS），并结合实际案例形成逻辑闸门，实现了从 CAD 模型到几何精度控制的精准映射，具备工业智能体的核心特征。

此类深度贴合场景的解决方案，相比通用方案具有更高的稳定性和可靠性，能快速创造可量化价值，避免“大而全”带来的高投入低回报问题，为企业数智化转型夯实基础。

从单点智能到系统智能，循序渐进方得始终

企业推进智能化转型切忌贪大求全。工业 AI 发展需遵循循序渐进规律，从系统视角的单点突破入手，逐步向系统智能演进。

企业应聚焦最迫切的痛点，以提质、降本、增效、控险为目标开展应用探索。只有当企业从 AI 应用中获得实实在在的收益，才会真正重视其价值，确保技术研发扎根工程实际。

当单点智能应用在企业内部普及，形成知识共享与数据互联基础后，数字化底座将进入智能迭代阶段。此时，跨部门、全领域的系统集成与更大范围智能体系的构建才具备坚实基础。

结语

未来 2 至 3 年是工业人工智能从探索走向规模化应用的关键期。建议重点做好四方面工作：一是明确可操作的工程目标，挖掘真实落地场景；二是构建有价值的数据样本体系，覆盖新技术与新工艺；三是推动 AI 算法与工业对象深度适配，降低应用门槛；四是建立科学的 AI 结果评判标准，保障应用安全。

此外，需正视技术带来的社会影响。新技术将重构工作流程与利益格局，企业需提前做好战略规划，妥善安置被置换的技术人员，并着力培养能与 AI 协同工作的新一代工程师。

工业人工智能发展没有捷径，它是工程知识与 AI 技术的深度融合。唯有坚守“工业为本”，扎根真实场景，解决实际痛点，才能打破落地困局，推动中国制造业稳步迈向智能化。