當(dāng)前，工業(yè)領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場由人工智能技術(shù)引發(fā)的深刻變革。從政策層面的持續(xù)加碼到企業(yè)實踐的不斷突破，“AI+工業(yè)”已從概念探討邁向規(guī)模化落地的關(guān)鍵階段。

工業(yè)和信息化部在《工業(yè)和信息化部信息化和工業(yè)化融合2025年工作要點》中明確提出實施“人工智能+制造”行動，為行業(yè)智能化升級指明了方向；而在2025世界人工智能大會的相關(guān)主題論壇上，企業(yè)代表圍繞“AI+生產(chǎn)”“AI+運(yùn)營”等核心議題的探討與實踐分享，更凸顯出產(chǎn)業(yè)界對AI賦能工業(yè)的迫切需求與積極探索。無論是中小型企業(yè)對降本增效的現(xiàn)實追求，還是大型企業(yè)對全流程智能化的戰(zhàn)略布局，都在推動著AI技術(shù)與工業(yè)各環(huán)節(jié)的深度融合。而AI+工業(yè)解決方案有哪些？成為了眾多工業(yè)企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中亟需厘清的核心問題。

在AI與工業(yè)融合的實踐中，以北京電子數(shù)智科技有限責(zé)任公司（以下簡稱“北電數(shù)智”）為代表的企業(yè)，憑借深厚的技術(shù)實踐交出了亮眼答卷。

AI與工業(yè)的深度融合既需要技術(shù)的創(chuàng)新突破，更需要對行業(yè)場景的深刻理解與本土化適配能力。特別是對于工業(yè)領(lǐng)域中數(shù)量龐大的制造企業(yè)而言，如何跨越“數(shù)據(jù)孤島”“模型適配難”“落地成本高”等轉(zhuǎn)型鴻溝，找到一套可復(fù)制、能見效的智能化路徑，成為普遍訴求。

7月28日，北電數(shù)智高級總監(jiān)吳岳在2025世界人工智能大會“智造融合：AI驅(qū)動工業(yè)范式變革”主題論壇發(fā)表演講并參與圓桌對話，其圍繞“AI+生產(chǎn)、產(chǎn)品、運(yùn)營、基礎(chǔ)設(shè)施”分享了“星火・工業(yè)底座”實踐，并發(fā)布“驕陽・工業(yè)大模型”，助力制造業(yè)全流程智能化。

當(dāng)前工業(yè)企業(yè)需求分化：中小型企業(yè)關(guān)注去庫存、降成本等實際收益，大型企業(yè)則側(cè)重提升運(yùn)營與生產(chǎn)效率，智能化升級需求迫切。AI在產(chǎn)品、運(yùn)營、生產(chǎn)環(huán)節(jié)均能發(fā)揮價值：產(chǎn)品端提升智能化與用戶體驗，運(yùn)營端優(yōu)化效率并輔助決策，生產(chǎn)端增效節(jié)能，而這些都需以算力、數(shù)據(jù)、模型為核心的AI基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

作為聚焦工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心力量，北電數(shù)智深諳工業(yè)企業(yè)在“研、產(chǎn)、供、銷、服”全流程中的痛點——無論是中小型企業(yè)關(guān)注的去庫存、降成本，還是大型企業(yè)追求的全鏈路效率提升，都需要從底層技術(shù)到場景應(yīng)用的全維度支撐。北電數(shù)智基于“1個AI底座+2大產(chǎn)業(yè)平臺”模式，依托國產(chǎn)計算方案與數(shù)據(jù)服務(wù)，構(gòu)建“星火・工業(yè)底座”，通過整合算力、數(shù)據(jù)與模型能力，為工業(yè)企業(yè)搭建起AI落地的“基礎(chǔ)設(shè)施”。同時，北電數(shù)智聚焦智能排產(chǎn)、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、質(zhì)量檢測等七大高價值場景，真正讓AI技術(shù)滲透到工業(yè)生產(chǎn)的每一個環(huán)節(jié)。

目前，“星火・工業(yè)底座”已在佛山多領(lǐng)域落地，提供6款垂類模型推動當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)升級；在裝備制造、新能源電池企業(yè)中，通過智能合同、故障預(yù)測等應(yīng)用提升了運(yùn)營效率。

值得一提的是，在國內(nèi)權(quán)威第三方評測機(jī)構(gòu)SuperCLUE發(fā)布的中文原生工業(yè)大模型測評基準(zhǔn)SC-Industry（SuperCLUE-Industry）最新榜單中，北電數(shù)智最新自研的驕陽·工業(yè)大模型以83.44的總分綜合排名第一。

當(dāng)然，除了北電數(shù)智，還有不少企業(yè)正行走在AI與工業(yè)融合的路上，比如：

西門子成都工廠通過AI優(yōu)化印制電路板檢測，使需人工復(fù)判的產(chǎn)品減少75%，廢料分揀精確率提升至97%，年節(jié)約成本顯著；華為云攜手寶鋼，用盤古大模型將熱軋寬展預(yù)測精度提高5%，年增鋼板產(chǎn)量2萬余噸，在油氣、煤礦行業(yè)也實現(xiàn)檢測效率與安全監(jiān)管的雙重突破；中國聯(lián)通與嵐圖汽車合作的5G+AI質(zhì)檢系統(tǒng)，讓車身零部件錯漏裝檢出率超99%，產(chǎn)線效率提升20%，實現(xiàn)高效柔性生產(chǎn)；日月光半導(dǎo)體借助AI氣體監(jiān)測技術(shù)，將設(shè)備異常預(yù)警提前至72小時，年度維護(hù)成本降低28%……諸多AI工業(yè)標(biāo)桿案例覆蓋了生產(chǎn)優(yōu)化、質(zhì)量檢測、安全監(jiān)管等多個維度，為工業(yè)企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了生動范本。

當(dāng)AI算法與工業(yè)脈搏同頻，當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)堅守共振，“AI+工業(yè)”的未來已不止于效率的數(shù)字躍升，更在于為實體經(jīng)濟(jì)注入生生不息的智能基因。而這，或許正是工業(yè)文明在數(shù)字時代最華美的轉(zhuǎn)身。