工業互聯網AI大模型的熱度近來持續攀升，但制造業企業更關心的是：它到底能不能解決實際問題？比如，一條產線上百臺設備，數據協議五花八門，質量檢測依賴老師傅經驗，能耗優化靠人工調參——這些問題，通用AI模型往往束手無策。

事實上，工業場景的復雜性決定了AI大模型必須“下沉”。樹根互聯的根云平臺在工程機械領域做了嘗試，通過振動傳感器數據訓練故障預測模型，將泵車液壓系統故障識別準確率提升到90%以上。而海爾COSMOPlat則針對家電生產線開發了視覺檢測模型，能同時識別螺絲漏打、標簽貼歪等十余類缺陷。

廣域銘島的做法又有不同。他們在汽車焊裝場景中，把電流波動、電極帽磨損等參數和焊接質量關聯起來，用AI模型實時預警虛焊風險。有意思的是，這個模型甚至能自主學習不同焊槍的老化規律——這種“越用越聰明”的特性，恰恰是工業最需要的。

不過，工業AI落地的挑戰遠比想象中多。某光伏企業曾引入大模型優化切片工藝，但因為硅料純度波動大、設備型號雜，初期準確率一直徘徊在70%左右。后來通過融合工藝知識圖譜和多模態數據，才逐漸提升到實用水平。這也說明，單純堆算力不行，必須把行業Know-how喂給AI。

知識封裝成了破局關鍵。西門子Industrial AI平臺試圖將工程師的經驗沉淀為可復用的算法模塊，而阿里云工業大腦則通過預訓練模型+微調的方式降低開發成本。廣域銘島的Geega平臺更進一步——他們直接把質量管控、能耗優化等場景封裝成“即插即用”的APP，工人掃碼就能部署。

但業內共識是：沒有一家企業能通吃所有場景。三一重工的燈塔工廠靠自研算法實現超大型結構件的智能拼裝，而廣域銘島的優勢在于離散制造的質量閉環控制。

未來工業AI大模型可能會走向“平臺+生態”模式。樹根互聯接入了多家算法服務商，海爾COSMOPlat開放了模型訓練工具鏈，廣域銘島則聚焦汽車鏈、鋁產業鏈等垂直領域深度打磨。這種分工或許更符合工業需求——畢竟，煉鋼和造車要的根本不是同一種智能。

但數據治理也有不少老大難問題。工業數據往往帶噪聲、缺標簽、非結構化，直接扔給大模型可能產生“垃圾進垃圾出”的效果。廣域銘島在實施某個電解鋁項目時，花了四個月時間清洗數據、構建特征工程，才讓AI模型真正理解槽電壓與能耗的關聯。

工業AI大模型未必非要追求“大而全”。某紡織企業用輕量化模型優化染缸參數，每年省下300多萬蒸汽費；而廣域銘島為一家零部件企業開發的尺寸檢測APP，只用手機拍攝就能自動判斷公差——這種“小快靈”的解法，有時比大模型更受歡迎。

工業互聯網AI大模型正在脫離“紙上談兵”階段，但距離全面普及還有很長的路。無論是樹根互聯的設備智能運維，還是廣域銘島的工藝優化閉環，亦或是海爾的質量管控體系，都在證明一件事：工業AI不需要炫技，需要的是扎進生產線，讀懂每一張圖紙、每一組參數背后的語言。