当前，全球制造业正经历一场由数据与人工智能驱动的深刻变革。毕马威在《第二届智能制造科技50报告》中指出，数据与技术已成为驱动制造业价值创造的核心生产要素，智能制造是全球竞争的新制高点。作为全球制造业增加值第一大国，中国正处于由“制造大国”向“制造强国”跨越的关键攻坚期，工业体系的完整性、产业链的协同性为AI技术的规模化落地提供了得天独厚的土壤。

　　在这一历史性进程中，“AI+智能制造”正从一种前沿探索，转变为驱动产业转型升级的核心引擎。其落地转化的路径也日益清晰：从过去“闭门造车”的技术推动模式，演变为一场以场景为起点、以产业链为协同网络、以“数字劳动力”为新型生产力的生态化变革。本文旨在深入探讨这一新范式，结合工业智能理论、产业实践与技术演进规律，剖析其成功要素、实践路径、核心挑战与未来方向，为中国工业企业的AI转型提供系统性参考。

　　工业智能的发展本质上是技术逻辑与产业逻辑的深度融合，中国工业AI的发展历程清晰呈现出从“技术探索”到“价值落地”的范式跃迁。近年来，中国工业AI的发展呈现出从“探索性投入”到“提质降本增效刚需”的深刻转变。根据IDC预测，到2028年中国工业企业AI支出规模将接近90亿元，年复合增长率高达38%。这不仅代表了巨大的市场潜力，更标志着一种全新落地范式的确立——以场景为核心、以产业知识为基础、以智能体为载体的物理智能落地模式，正成为工业企业转型的主流选择。

　　传统的工业AI落地往往陷入“技术先行”的误区，算法团队脱离生产现场，将实验室中的技术难题作为研发起点，导致技术成果与产业需求脱节，出现“有技术无场景、有模型无价值”的困境。而新范式的核心变革，在于将落地起点从“实验室技术研发”转向“生产一线痛点解决”，这一转变背后是工业智能“场景适配性”理论的核心要义：工业场景具有强约束、高复杂度、强专业性的特征，AI技术的价值必须依附于具体的生产场景才能实现。

　　从理论层面来看，工业智能的场景驱动模式契合了“情境化智能”的核心逻辑。工业生产的每一个环节都存在独特的工艺参数、设备状态、物料特性与生产约束，脱离这些情境的通用AI模型无法适配工业场景的实际需求。国家八部门联合发布的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，明确提出了到2027年推出1000个高水平工业智能体的目标，这正是国家对场景驱动路线的系统性布局，旨在引导AI技术从“泛化研发”走向“场景深耕”，聚焦生产制造、质量管控、设备运维、供应链协同等核心痛点，实现技术与产业的精准匹配。

　　在实践层面，场景驱动的落地模式要求企业建立“痛点识别-需求拆解-技术匹配-价值验证”的闭环流程。企业需组建由一线生产人员、工艺工程师、数据分析师共同参与的场景调研团队，通过现场走访、数据采集、流程梳理，精准定位生产中的核心痛点，如设备非计划停机、产品质量波动、排产效率低下、能耗居高不下等；随后将痛点拆解为可量化的技术指标，再匹配对应的AI算法与模型，最终通过小范围试点验证价值，再进行规模化推广。这种模式彻底打破了技术与产业的壁垒，让AI技术真正扎根于生产一线. 主体之变：从“算法工程师”到“一线工程师与产业专家”

　　工业场景具有强行业差异与强流程约束的特点，通用AI模型“一招鲜吃遍天”的策略行不通。因此，有效的AI落地必须依赖深度的产业知识，这也推动了AI落地主体的根本性转变：从单一的算法工程师主导，转向“算法工程师+一线工程师+产业专家”的复合型团队协同。

　　从理论视角分析，这一转变契合了“工业知识图谱化”与“AI模型行业化”的核心要求。工业知识是长期生产实践中积累的经验、工艺、规则的集合，具有极强的行业专属属性，而AI模型的训练与优化必须基于这些行业知识才能实现精准适配。传统的算法工程师缺乏工业生产的专业认知，无法理解生产流程中的隐性知识；而一线工程师与产业专家掌握着行业的核心Know-How，却缺乏AI技术的应用能力。二者的协同，本质上是“技术能力”与“产业能力”的互补，是工业AI落地的核心保障。

　　首钢在开发“基于通用大模型的精整工序智能生产决策系统”时，由一线工厂、技术研究院与科技公司组建联合攻关团队，多次走访顶尖AI团队，最终让大模型精准理解了钢铁生产的“行业语言”，成功攻克了排产规则复杂等行业难题。中国建材集团研发的“晓妙”产业大模型，正是将建材行业数十年的生产、工艺知识与AI深度融合，构建了覆盖矿山开采、熟料生产、水泥加工、物流配送的全流程知识体系，才得以在供应链、生产、营销等核心场景中实现闭环管理。这些实践充分证明，只有让产业专家成为AI落地的核心主体，才能将行业知识转化为AI模型的训练数据与规则约束，实现技术与产业的深度融合。

　　当前最显著的趋势，是AI正从解决单个问题的工具，升级为能够自主思考、规划与执行的“数字劳动力”。这种以“智能体”为载体的新形态，正在重构制造业价值链，其背后是“具身智能”与“多智能体协同”理论的产业落地。

　　具身智能理论认为，智能的本质是主体与环境的交互能力，智能体需要通过感知环境、自主决策、执行动作来完成任务，这与工业生产中“感知-决策-执行”的闭环逻辑高度契合。而多智能体协同理论则强调，复杂的工业场景需要多个智能体分工协作、信息共享，共同完成跨环节、跨系统的任务，这正是工业智能体矩阵的核心设计逻辑。

　　美云智数发布的“智能体工厂”解决方案，围绕研、产、供、销、服构建了五大智能体矩阵。例如，其制造智能体通过传感器采集设备运行数据，利用机器学习模型预测设备故障风险，自动生成维保计划，实现设备的预测性维护；供应链智能体融合企业内部的生产数据、库存数据与外部的市场数据、物流数据，通过大模型进行需求预测与风险预警，在供应链异常时自动触发跨部门协同，保障供应链的稳定运行。

　　在更前端的生产环节，北京博清科技发布的焊接行业具身智能体，为焊接机器人装上了“大脑”和“神经系统”。它搭载自研的工业焊接大模型，通过视觉传感器、力传感器感知焊接环境，自主生成焊接工艺参数，实时调整焊接动作，将焊接工艺开发周期缩短60%，综合生产成本降低40%以上。这种具身智能体的应用，实现了从“机械执行”到“智能决策”的跨越，是“数字劳动力”崛起的典型代表。

　　基于场景驱动的范式，中国工业企业结合自身规模、行业属性、资源能力，形成了三种主流的AI落地路径，三种路径相互补充、协同发展，共同构建了中国工业AI的落地生态。

　　“链主”企业凭借其行业领导地位、完整的产业链布局与复杂的应用场景，成为牵引AI落地的关键节点。它们对内进行深度数字化、智能化改造，打造标杆工厂；对外则开放场景、共享数据、输出技术，赋能上下游中小企业，形成产业链协同创新的合力，这一路径契合了“产业链生态化”与“灯塔工厂复制”的理论逻辑。

　　“链主”企业拥有丰富的生产场景与充足的资金、技术资源，能够率先开展AI技术的深度应用，打造“灯塔工厂”，为行业树立转型标杆。首钢的实践极具代表性，其“AI大脑”在精整工序实现机组分配与规则符合率双100%，生产效率提升66.7%，仅用两台服务器就实现年收益超1100万元；在迁钢基地，通过AI模型对高炉、转炉等核心设备进行智能管控，优化工艺参数与能源消耗，年节省成本高达7000万元。这些“灯塔工厂”的成效，不仅验证了AI技术在工业场景的价值，更形成了可复制、可推广的“首钢方案”，为钢铁行业的智能化转型提供了实践参考。

　　从方法论来看，“链主”企业的内部深耕需遵循“试点先行、逐步推广、持续迭代”的原则：首先选择生产流程成熟、痛点明确的核心工序作为试点，快速验证AI模型的效果；随后将成熟的技术方案推广至全生产线、全工厂；最后基于生产数据的持续积累，对模型进行迭代优化，不断提升智能体的决策精度与执行效率。

　　以央企、头部制造企业为代表的“链主”正积极发挥“产业链链长”作用，通过开放场景、共享资源、联合攻关，构建AI创新生态，加速技术的产业渗透。国务院国资委推动中央企业打造了超一千个AI高价值场景应用，并开放“AI焕新社区”，免费提供国产算力、汇聚行业模型与数据集，以“揭榜挂帅”等方式联动广大科创企业，共同攻克工业AI落地的技术难题。中国移动“九天”、中国电信“星辰”等大模型已赋能超过200家外部单位，覆盖制造、能源、交通等多个行业。

　　这种“链主搭台、生态唱戏”的模式，解决了中小企业AI转型的资源瓶颈：中小企业缺乏资金、技术与专业人才，无法独立开展AI研发，而“链主”企业开放的场景、算力与模型，为中小企业提供了低成本的转型路径；同时，科创企业的技术创新也能通过“链主”的场景实现快速落地，形成“技术研发-场景验证-产业推广”的良性循环。

　　从消费电子和家电制造业成功转型的科技企业，凭借自身数字化转型的实践经验，将AI技术、数字化工具进行产品化、平台化封装，对外为制造企业提供一站式的智能化转型解决方案，这一路径契合了“技术平台化”与“服务标准化”的理论逻辑，降低了传统企业AI应用的门槛。

　　美的集团旗下的美云智数是典型代表，其依托美的集团数十年的数字化转型经验，发布了美擎AIGC平台与“智能体工厂”，旨在为制造业提供一套可复制的智能化转型框架。该平台将复杂的AI应用落地抽象为“场景×（数据+算力+算法）”的核心公式，构建了统一的技术底座，整合了数据采集、数据治理、模型训练、智能体部署等全流程工具，企业无需从零搭建技术体系，只需基于平台选择对应的场景模块，即可快速实现AI应用的落地。

　　从具体方法来看，科技企业的平台化赋能需聚焦三个核心：一是数据治理标准化，提供工业数据采集、清洗、标注、存储的标准化工具，解决工业数据质量参差不齐的问题；二是模型轻量化，针对中小企业的算力瓶颈，开发轻量化的行业模型，降低模型部署的硬件要求；三是应用模块化，将研、产、供、销、服等场景的智能体拆分为独立模块，企业可根据自身需求灵活组合，实现按需转型。

　　科技企业赋能的核心优势在于“可运营”，即通过系统化的运营服务，保障AI技术落地后能够持续创造价值。美云智数通过AIGC运营看板，实现T+1呈现降本提效成果，将AI应用的价值量化为生产效率、产品良率、能耗成本等具体指标，让企业能够实时追踪、评估AI转型的效果。同时，科技企业还提供持续的模型迭代、技术运维服务，根据企业生产流程的变化优化智能体，确保AI应用与生产场景的长期适配。

　　这种“平台+运营”的模式，解决了传统企业AI落地“重建设、轻运营”的痛点，让AI技术从“一次性投入”转变为“持续性价值创造”，大幅降低了企业的转型风险。

　　在细分领域深耕的“专精特新”企业，聚焦单一行业或单一工序，将AI技术与垂直领域的专业知识深度融合，实现技术的精细化、专业化突破，这一路径契合了“垂直行业智能”与“细分场景深耕”的理论逻辑，是工业AI技术创新的重要力量。

　　“专精特新”企业的核心竞争力在于对细分领域的深度理解，它们将行业数十年的工艺知识、经验数据转化为AI模型的训练素材，打造出适配细分场景的专属智能体。以博清科技为例，这家专注于智能焊接的“小巨人”企业，通过发布工业级焊接具身智能体，推动了焊接工艺从依赖老师傅经验到依赖AI模型的根本性转变。其智能体构建了百万级焊接知识图谱，整合了不同材料、不同焊接方式、不同工况下的工艺参数，可自主生成并优化焊接工艺，适配95%以上大类金属材料，解决了焊接工艺依赖人工经验、稳定性差的行业痛点。

　　在实现单点智能突破后，“专精特新”企业正进一步探索多设备、多智能体的集群协同，推动细分领域的智能化升级。博清科技已开始预研焊接机器人族群的规模化协同应用，通过多智能体协同算法，实现多台焊接机器人的任务分配、动作凯云官网协同、数据共享，探索从“单点作业”到“集群智能”的未来工厂形态。这种垂直领域的技术突破，不仅解决了细分场景的核心痛点，更推动了整个行业的工艺升级与效率提升。

　　尽管中国工业AI的落地已取得显著成效，但从技术、产业、人才等维度来看，仍面临诸多核心挑战；同时，随着技术的持续演进与产业需求的升级，工业AI的落地也将呈现出全新的发展趋势。

　　工业数据是AI模型训练的核心原料，但当前工业领域的数据治理仍存在三大问题：一是数据碎片化，企业内部的生产设备、信息系统数据标准不统一，形成“数据孤岛”，数据无法互联互通；二是数据质量低，工业传感器采集的数据存在噪声、缺失、异常等问题，直接影响模型的训练精度；凯云官网三是数据安全与共享难，工业数据涉及企业核心生产机密，企业出于安全考虑，不愿开放数据，导致行业数据难以汇聚，模型的泛化能力不足。

　　从解决方法来看，企业需建立全流程的数据治理体系：一是制定统一的数据标准，规范数据采集、存储、传输的格式与接口；二是引入数据清洗、数据标注工具，提升数据质量；三是构建数据安全共享机制，通过隐私计算、联邦学习等技术，实现数据“可用不可见”，推动行业数据的安全共享。

　　工业AI的落地需要既懂AI技术、又懂工业生产的复合型人才，但当前我国这类人才的供给严重不足。一方面，高校的人才培养体系与产业需求脱节，人工智能专业的学生缺乏工业场景的实践经验；另一方面，企业内部的一线工程师缺乏AI技术的应用能力，无法将产业知识与AI技术结合。人才的短缺直接导致AI项目的落地效率低下，技术创新难以持续。

　　针对这一问题，需构建“校企协同、产教融合”的人才培养体系：高校与企业合作开设工业智能相关专业，引入企业的真实场景与项目，培养学生的实践能力；企业开展内部培训，组织一线工程师学习AI技术知识，打造复合型的内部团队；同时，行业协会可搭建人才交流平台，促进人才的跨行业流动。

　　工业生产对安全性、稳定性的要求极高，而当前部分AI模型存在“黑箱”问题，决策过程无法解释，可靠性难以验证，导致一线工人与管理人员对AI智能体的信任度不足，制约了人机协同的深度落地。例如，在质量检测、设备运维等场景中，若AI模型的决策无法解释，一旦出现误判，可能导致生产事故或产品质量问题。

　　解决这一问题，需推动AI模型的可解释性研发，引入可解释人工智能（XAI）技术，让模型的决策过程可视化、可追溯；同时，建立AI模型的可靠性验证体系，通过长期的试点运行、压力测试，验证模型在不同工况下的稳定性，逐步提升人机协同的信任度。

　　毕马威报告指出，未来竞争的制高点在于实现机器人在开放环境中的自主学习与情境理解，这标志着人机协同将从“执行协同”迈向“认知协同”的新阶段。当前的人机协同主要集中在重复、规则化的任务中，而认知智能阶段的人机协同，将实现AI智能体对复杂、动态的工业环境的自主认知与学习，能够处理非结构化、非标准化的生产任务。

　　纯视觉机器人已能替代人工执行地下管廊、化工园区等高危巡检任务，通过自主感知环境、识别风险、规划路径，实现无人化巡检，预示了更高级人机协作的未来。未来，认知智能将在工艺研发、故障诊断、生产调度等复杂场景中深度应用，AI智能体将成为人类工程师的“认知助手”，共同完成复杂的生产决策。

　　全球工业AI市场正快速扩张，预计2028年支出规模接近2.2万亿人民币，为中国工业AI企业提供了广阔的出海空间。中国厂商凭借在特定场景形成的“轻量部署、快速见效、高性价比”优势，正瞄准欧美成熟市场的差异化缺口和东南亚等新兴市场的本地化需求，开启渐进式出海。

　　在出海路径上，中国企业可采取“场景复制+本地化适配”的策略：将国内成熟的工业智能体方案复制到海外市场，同时结合当地的行业标准、生产工艺、政策法规进行本地化优化；针对东南亚等新兴市场，聚焦劳动密集型、能耗密集型场景，提供低成本的智能化转型方案；针对欧美成熟市场，聚焦高端制造、精密制造场景，提供高精度、高可靠性的智能体解决方案。

　　“双碳”目标下，绿色制造成为制造业转型的核心方向，而AI技术是实现绿色制造的关键工具，绿色化与智能化的深度耦合，将成为工业企业新的价值增长引擎。AI技术可通过能耗优化、碳足迹追踪、清洁能源调度等方式，帮助企业降低碳排放，实现绿色生产。

　　首钢的碳管理平台就是典型案例，该平台通过AI模型采集企业全流程的能耗数据、碳排放数据，构建碳足迹核算体系，优化能源分配与生产工艺，实现碳排放的精准管控与持续降低。未来，AI驱动的智慧碳管理、绿色供应链、节能降耗等应用将成为工业企业的标配，智能化转型将与绿色化转型深度融合，共同推动制造业的高质量发展。

　　中国工业企业的“AI+智能制造”之旅，已走过概念炒作的迷雾，正行走在一条以真实场景为土壤、以产业链协同为脉络、以创造可衡量价值为果实的坚实道路上。这条路径的成功，不仅取决于算法和算力的突破，更取决于对工业Know-How的敬畏、对一线痛点的洞察，以及构建开放创新生态的胸怀。

　　从首钢车间里的“AI大脑”，到美的贯通全局的“智能体工厂”，再到博清科技焊枪尖端的“具身智能”，这些实践共同描绘了一幅未来图景：智能制造的核心，终将是让AI成为值得信赖的“数字同事”，与人类工程师一道，共同驾驭复杂系统，持续创造超越传统范式的新质生产力。

　　未来，随着技术的持续创新、生态的不断完善、人才的逐步积累，中国工业AI将实现从“单点落地”到“全域覆盖”、从“场景适配”到“认知进化”、从“国内应用”到“全球输出”的跨越，为中国从“制造大国”迈向“制造强国”注入核心动力，也为全球制造业的智能化转型贡献中国方案与中国智慧。

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　　管理学博士，龙子湖书院导师。洛阳市智慧农业发展促进会副会长。企业独董，战略与人力顾问。