摘要：人工智能（AI）與工業互聯網的深度融合正成為制造業數字化轉型的核心引擎。本文基于2025年最新產業實踐，系統梳理了AI落地工業互聯網場景中的技術路徑、典型應用與實施痛點，并總結為“場景-模型-平臺”三步法：以高價值場景切入、以垂類大模型驅動、以工業互聯網平臺支撐。

一、場景切入：從“可看見”到“可衡量”

2025年被業界視為“AI+工業互聯網”規?；?。截至年中，全球累計落地項目已超900個，其中48%集中在數據尋優場景（如工藝參數優化），40%為視覺質檢。中國企業呈現出明顯的“場景深耕”特征：

徐工漢云在工程機械領域推出“設備預測性維護+智能供應鏈”組合包，使停工損失降低30%；

卡奧斯發布45個高價值場景，涵蓋家電、石化等9大行業，設備管理效率提升75%；

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

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

二、模型驅動：從“通用大模型”到“工業專家”

工業現場對AI的精度、實時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：

垂類大模型負責跨場景泛化。例如，海爾“天智工業大模型”整合了4700余個機理模型與200多項專家算法，成為家電行業的“工業ChatGPT”；

場景化小模型聚焦局部優化。西門子Industrial Copilot通過微調小模型，實現毫秒級產線控制。

技術路徑上，企業普遍采用“通用預訓練→行業知識圖譜注入→場景微調”的三段式開發流程，將工業Know-How沉淀為可復用的模型資產。

三、平臺支撐：從“項目制”到“BOaaS”

AI落地工業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“業務流程即服務”（BOaaS）模式破解這一難題：

華為推出SuperNode384計算架構，支持在邊緣側一鍵部署AI模型，使中小工廠無需自建算力；

藍卓supOS以“1個工廠操作系統+N個微服務”架構，將AI能力封裝為可插拔的工業App，開發周期縮短60%；

中國電信依托5G定制網+AI中臺，在江蘇、江西等地復制25個智慧化應用，單項目部署時間從3個月壓縮至2周。

BOaaS的本質是將AI能力服務化：客戶只需輸入業務目標（如“降低能耗15%”），平臺即可自動調度算法、數據與算力，交付結果而非代碼。

四、挑戰與對策：跨越“落地溫差”

盡管技術就緒，但中小企業仍面臨“三缺”困境：缺數據、缺人才、缺資金。2025年產業實踐顯示，以下措施可顯著降低門檻：

政府側：蘇州、上海等地推出“AI+工業”補貼券，覆蓋50%模型訓練費用；

平臺側：卡奧斯、徐工漢云開放部分行業數據集，降低冷啟動成本；

生態側：東華大學等高校聯合企業開設“工業AI微專業”，3個月培養場景工程師。

五、未來展望：AI定義的新工業操作系統

當AI完成從工具到平臺的躍遷，工業互聯網將演進為“自進化”系統：數字孿生實時映射物理工廠，大模型持續優化工藝，邊緣AI機器人閉環執行任務。正如徐工漢云CEO張啟亮所言：“未來的競爭不是技術之爭，而是‘工業操作系統’之爭”。

結語

AI落地工業互聯網沒有“銀彈”，只有“場景-模型-平臺”的持續迭代。那些率先將AI轉化為車間可執行動作的企業，正在定義下一個十年的制造業游戲規則。