抓住风口，看懂趋势
本期要点：工业 AI 一定会从中国长出来
你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。
过去三年，业界普遍将 AI 等同于生成式内容创作，认为模型参数规模与拟人化程度决定了未来。然而，深入产业一线考察后发现，中国 AI 的真正主场不在聊天框，而在工厂与制造业企业之中。
达智汇财务长，李建舟博士
基于对达智汇（苏州）财务长李建舟博士的专访，我们得出一个明确结论：未来中国必将诞生工业 AI 领域的巨头。
“庄稼地”理论：中国制造的土壤优势
这一判断源于中国独特的产业优势。李建舟博士提出了“庄稼地”理论：哪里的土地最肥沃，庄稼就长得最好；同理，哪里的制造业土壤最适宜，就能孕育出最优秀的配套软件与系统。
中国这块“庄稼地”汇聚了四大核心要素，形成了系统性优势：
一、全产业链集群，产业半径极短
中国工业门类齐全，尤其在长三角等区域，上下游供应商覆盖电子、半导体等所有高端制造环节。企业只需在区域内循环，即可配齐所有生产要素。
二、统一的大市场，制度壁垒低
相较于欧美及东南亚面临的跨国法律与政策壁垒，中国内部制度、基建与法律框架高度一致。产品可快速触达各层级市场，极大降低了流通成本。
三、科技创新的高度社会共识
从半导体到生物医药，中国社会各层面高度聚焦科技产业。这种全民关注度的集中效应，在全球范围内独树一帜。
四、开放的全球生态
中国不排斥外来主体，而是提供开放生态。德、日、韩等国企业聚集江苏，并非仅因人力成本，更因在中国能获得比原产地更高的效率。全球企业来华，实质是“用中国的庄稼地种庄稼，再反哺全世界”。
既然全球唯有中国具备如此独特的制造业土壤，工业 AI 自然也会率先在此生根发芽。
工业 AI：服务规模化时代的物理底座
许多人误以为 AI 变革仅限于虚拟世界，实体产业将衰落。事实恰恰相反，AI 开启了服务规模化时代，而任何服务最终都需要物理载体。
无论是 Robotaxi 需要的自动驾驶汽车，还是健康管理需要的可穿戴设备，AI 越强，对真实世界的感知与交互需求就越深，制造业的前景反而越广阔。
此外，服务化要求产品具备个性化与持续升级能力，这显著提高了制造难度。例如，柔性产线需同时生产多种配置的电动汽车，智能家居硬件需预留 OTA 升级接口。这对制造的灵活性、复杂度及市场感知力提出了前所未有的挑战。
因此，制造业迫切需要 AI 改造以成为未来经济的物理底座。谁能助力工厂应对这一变化，谁就是 AI 时代最被需要的人。
实施路径：从一线痛点生长出的 AI
如何实现工业 AI？关键在于让“听得见炮火”的一线人员主导改造过程。
目前工业 AI 的最大难点不在模型本身，而在现场。若将实现工业 AI 比作读博士，半导体等行业已硕士毕业，具备数字化基础；但许多行业仍处于“小学水平”，依赖人工报表与微信群沟通。
这导致企业在应用 AI 前，需耗费大量精力清洗数据、梳理流程。更关键的是，决定产品良率的隐性经验往往存在于老师傅脑中，未进入系统，成为 AI 的死角。
因此，直接套用成熟系统效果不佳。工业 AI 的第一步，应是帮助一线工程师解决眼前痛点。唯有如此，才能逐步积累隐性知识，改变经验决策方式，将零散流程重组为企业可调用的 AI 资产。
工业 AI 的发展注定不同于传统 IT 产业，它必须贴近实践，从场景中自然生长。正如美国诞生 Palantir、德国诞生 SAP 均依托于本地庞大的产业需求，中国也必将基于自身制造业优势，原生出庞大的工业 AI 产业及巨头。
对于制造业企业而言，未来的起点只有一个：尽快把 AI 用起来。
王煜全要闻评论，我们明天见。