當前，工業領域正經歷著一場由人工智能技術引發的深刻變革。從政策層面的持續加碼到企業實踐的不斷突破，“AI+工業”已從概念探討邁向規?；涞氐年P鍵階段。

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

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

AI與工業的深度融合既需要技術的創新突破，更需要對行業場景的深刻理解與本土化適配能力。特別是對于工業領域中數量龐大的制造企業而言，如何跨越“數據孤島”“模型適配難”“落地成本高”等轉型鴻溝，找到一套可復制、能見效的智能化路徑，成為普遍訴求。

7月28日，北電數智高級總監吳岳在2025世界人工智能大會“智造融合：AI驅動工業范式變革”主題論壇發表演講并參與圓桌對話，其圍繞“AI+生產、產品、運營、基礎設施”分享了“星火・工業底座”實踐，并發布“驕陽・工業大模型”，助力制造業全流程智能化。

當前工業企業需求分化：中小型企業關注去庫存、降成本等實際收益，大型企業則側重提升運營與生產效率，智能化升級需求迫切。AI在產品、運營、生產環節均能發揮價值：產品端提升智能化與用戶體驗，運營端優化效率并輔助決策，生產端增效節能，而這些都需以算力、數據、模型為核心的AI基礎設施支撐。

作為聚焦工業智能化轉型的核心力量，北電數智深諳工業企業在“研、產、供、銷、服”全流程中的痛點——無論是中小型企業關注的去庫存、降成本，還是大型企業追求的全鏈路效率提升，都需要從底層技術到場景應用的全維度支撐。北電數智基于“1個AI底座+2大產業平臺”模式，依托國產計算方案與數據服務，構建“星火・工業底座”，通過整合算力、數據與模型能力，為工業企業搭建起AI落地的“基礎設施”。同時，北電數智聚焦智能排產、設備預測性維護、質量檢測等七大高價值場景，真正讓AI技術滲透到工業生產的每一個環節。

目前，“星火・工業底座”已在佛山多領域落地，提供6款垂類模型推動當地產業升級；在裝備制造、新能源電池企業中，通過智能合同、故障預測等應用提升了運營效率。

值得一提的是，在國內權威第三方評測機構SuperCLUE發布的中文原生工業大模型測評基準SC-Industry（SuperCLUE-Industry）最新榜單中，北電數智最新自研的驕陽·工業大模型以83.44的總分綜合排名第一。

當然，除了北電數智，還有不少企業正行走在AI與工業融合的路上，比如：

西門子成都工廠通過AI優化印制電路板檢測，使需人工復判的產品減少75%，廢料分揀精確率提升至97%，年節約成本顯著；華為云攜手寶鋼，用盤古大模型將熱軋寬展預測精度提高5%，年增鋼板產量2萬余噸，在油氣、煤礦行業也實現檢測效率與安全監管的雙重突破；中國聯通與嵐圖汽車合作的5G+AI質檢系統，讓車身零部件錯漏裝檢出率超99%，產線效率提升20%，實現高效柔性生產；日月光半導體借助AI氣體監測技術，將設備異常預警提前至72小時，年度維護成本降低28%……諸多AI工業標桿案例覆蓋了生產優化、質量檢測、安全監管等多個維度，為工業企業智能化轉型提供了生動范本。

當AI算法與工業脈搏同頻，當技術創新與產業堅守共振，“AI+工業”的未來已不止于效率的數字躍升，更在于為實體經濟注入生生不息的智能基因。而這，或許正是工業文明在數字時代最華美的轉身。