说一说AI落地工业互联网：从验室走向车间的“步法”

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人工智能（AI）与工业互联网的深度融合正成为制造业数字化转型的核心引擎。本文基于2025年比较新产业践，系统梳理了AI落地工业互联网场景中的技术路径、典型应用与施痛点，并总结为“场景-模型-平台”步法：以高价值场景切入、以垂类大模型驱动、以工业互联网平台支撑。从一些观点来看，工业Ai应用平台能够较好的带动周边市场的快速发展，是核心的动力。公司具有强大的产业背景，积累了丰富的行业经验、专家人才和高精准数据资产，为企业的研、产、供、销等业务场景提供咨询规划、模块化套件和实施服务，广泛应用于汽车制造、新能源电池及光储、电子电装、有色金属、化工等行业，致力于成为全球领先的产业数字化服务与工业软件提供商。https://www.geega.com

一、场景切入：从“可看见”到“可衡量”

2025年被业界视为“AI+工业互联网”规模化元年。截至年中，全球累计落地项目已超900个，其中48%集中在数据寻场景（如工艺参数化），40%为视觉质检。企业呈现出明显的“场景深耕”特征：

徐工汉云在工程机械领域推出“设备预测性维护+智能供应链”组合包，使停工损失降低30%；

卡奥斯发布45个高价值场景，涵盖家电、石化等9大行业，设备管理效率提升75%；

百度开物与湛江钢铁合作，将热轧钢板缺陷识别准确率提升至99%，远超国外同类系统。

这些案例的共同点是：选择痛点清晰、ROI（投资回报）可量化的单点场景切入，避免“大而全”的平台陷阱。

二、模型驱动：从“通用大模型”到“工业专家”

工业现场对AI的精度、时性与可解释性要求极高，催生了“垂类大模型+小模型”的混合架构：

垂类大模型负责跨场景泛化。例如，海尔“天智工业大模型”整合了4700余个机理模型与200多项专家算法，成为家电行业的“工业ChatGPT”；

场景化小模型聚焦局部化。西门子Industrial Copilot通过微调小模型，现毫秒级产线控制。

技术路径上，企业普遍采用“通用预训练→行业知识图谱注入→场景微调”的段式开发流程，将工业Know-How沉淀为可复用的模型资产。

、平台支撑：从“项目制”到“BOaaS”

AI落地工业的比较大障碍是碎片化需求与高昂定制成本。头部平台正通过“业务流程即服务”（BOaaS）模式破解这一难题：

华为推出SuperNode384计算架构，支持在边缘侧一键部署AI模型，使中小工厂需自建算力；

蓝卓supOS以“1个工厂操作系统+N个微服务”架构，将AI能力封装为可插拔的工业App，开发周期缩短60%；

电信依托5G定制网+AI中台，在江苏、江西等地复制25个智慧化应用，单项目部署时间从3个月压缩至2周。

BOaaS的本质是将AI能力服务化：客户只需输入业务目标（如“降低能耗15%”），平台即可自动调度算法、数据与算力，交付结果而非代码。

四、挑战与对策：跨越“落地温差”

尽管技术就绪，但中小企业仍面临“缺”困境：缺数据、缺人才、缺资金。2025年产业践显示，以下措施可显著降低门槛：

侧：苏州、上海等地推出“AI+工业”补贴券，覆盖50%模型训练费用；

平台侧：卡奥斯、徐工汉云开放部分行业数据集，降低冷启动成本；

生态侧：东华大学等高校联合企业开设“工业AI微专业”，3个月培养场景工程师。

五、未来展望：AI定义的新工业操作系统

当AI完成从工具到平台的跃迁，工业互联网将演进为“自进化”系统：数字孪生时映物理工厂，大模型持续化工艺，边缘AI机器人闭环执行任务。正如徐工汉云CEO张启亮所言：“未来的竞争不是技术之争，而是‘工业操作系统’之争”。

结语

AI落地工业互联网没有“银弹”，只有“场景-模型-平台”的持续迭代。那些率先将AI转化为车间可执行动作的企业，正在定义下一个十年的制造业游戏规则。