摘要：人工智能（AI）與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深度融合正成為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心引擎。本文基于2025年最新產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，系統(tǒng)梳理了AI落地工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)場景中的技術(shù)路徑、典型應(yīng)用與實(shí)施痛點(diǎn)，并總結(jié)為“場景-模型-平臺”三步法：以高價(jià)值場景切入、以垂類大模型驅(qū)動、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺支撐。

一、場景切入：從“可看見”到“可衡量”

2025年被業(yè)界視為“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”規(guī)模化元年。截至年中，全球累計(jì)落地項(xiàng)目已超900個(gè)，其中48%集中在數(shù)據(jù)尋優(yōu)場景（如工藝參數(shù)優(yōu)化），40%為視覺質(zhì)檢。中國企業(yè)呈現(xiàn)出明顯的“場景深耕”特征：

徐工漢云在工程機(jī)械領(lǐng)域推出“設(shè)備預(yù)測性維護(hù)+智能供應(yīng)鏈”組合包，使停工損失降低30%；

卡奧斯發(fā)布45個(gè)高價(jià)值場景，涵蓋家電、石化等9大行業(yè)，設(shè)備管理效率提升75%；

百度開物與湛江鋼鐵合作，將熱軋鋼板缺陷識別準(zhǔn)確率提升至99%，遠(yuǎn)超國外同類系統(tǒng)。

這些案例的共同點(diǎn)是：選擇痛點(diǎn)清晰、ROI（投資回報(bào)）可量化的單點(diǎn)場景切入，避免“大而全”的平臺陷阱。

二、模型驅(qū)動：從“通用大模型”到“工業(yè)專家”

工業(yè)現(xiàn)場對AI的精度、實(shí)時(shí)性與可解釋性要求極高，催生了“垂類大模型+小模型”的混合架構(gòu)：

垂類大模型負(fù)責(zé)跨場景泛化。例如，海爾“天智工業(yè)大模型”整合了4700余個(gè)機(jī)理模型與200多項(xiàng)專家算法，成為家電行業(yè)的“工業(yè)ChatGPT”；

場景化小模型聚焦局部優(yōu)化。西門子Industrial Copilot通過微調(diào)小模型，實(shí)現(xiàn)毫秒級產(chǎn)線控制。

技術(shù)路徑上，企業(yè)普遍采用“通用預(yù)訓(xùn)練→行業(yè)知識圖譜注入→場景微調(diào)”的三段式開發(fā)流程，將工業(yè)Know-How沉淀為可復(fù)用的模型資產(chǎn)。

三、平臺支撐：從“項(xiàng)目制”到“BOaaS”

AI落地工業(yè)的最大障礙是碎片化需求與高昂定制成本。頭部平臺正通過“業(yè)務(wù)流程即服務(wù)”（BOaaS）模式破解這一難題：

華為推出SuperNode384計(jì)算架構(gòu)，支持在邊緣側(cè)一鍵部署AI模型，使中小工廠無需自建算力；

藍(lán)卓supOS以“1個(gè)工廠操作系統(tǒng)+N個(gè)微服務(wù)”架構(gòu)，將AI能力封裝為可插拔的工業(yè)App，開發(fā)周期縮短60%；

中國電信依托5G定制網(wǎng)+AI中臺，在江蘇、江西等地復(fù)制25個(gè)智慧化應(yīng)用，單項(xiàng)目部署時(shí)間從3個(gè)月壓縮至2周。

BOaaS的本質(zhì)是將AI能力服務(wù)化：客戶只需輸入業(yè)務(wù)目標(biāo)（如“降低能耗15%”），平臺即可自動調(diào)度算法、數(shù)據(jù)與算力，交付結(jié)果而非代碼。

四、挑戰(zhàn)與對策：跨越“落地溫差”

盡管技術(shù)就緒，但中小企業(yè)仍面臨“三缺”困境：缺數(shù)據(jù)、缺人才、缺資金。2025年產(chǎn)業(yè)實(shí)踐顯示，以下措施可顯著降低門檻：

政府側(cè)：蘇州、上海等地推出“AI+工業(yè)”補(bǔ)貼券，覆蓋50%模型訓(xùn)練費(fèi)用；

平臺側(cè)：卡奧斯、徐工漢云開放部分行業(yè)數(shù)據(jù)集，降低冷啟動成本；

生態(tài)側(cè)：東華大學(xué)等高校聯(lián)合企業(yè)開設(shè)“工業(yè)AI微專業(yè)”，3個(gè)月培養(yǎng)場景工程師。

五、未來展望：AI定義的新工業(yè)操作系統(tǒng)

當(dāng)AI完成從工具到平臺的躍遷，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將演進(jìn)為“自進(jìn)化”系統(tǒng)：數(shù)字孿生實(shí)時(shí)映射物理工廠，大模型持續(xù)優(yōu)化工藝，邊緣AI機(jī)器人閉環(huán)執(zhí)行任務(wù)。正如徐工漢云CEO張啟亮所言：“未來的競爭不是技術(shù)之爭，而是‘工業(yè)操作系統(tǒng)’之爭”。

結(jié)語

AI落地工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)沒有“銀彈”，只有“場景-模型-平臺”的持續(xù)迭代。那些率先將AI轉(zhuǎn)化為車間可執(zhí)行動作的企業(yè)，正在定義下一個(gè)十年的制造業(yè)游戲規(guī)則。