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當全球制造業的目光聚焦于人工智能（AI），期待這場技術革命能打破效率瓶頸、重塑產業格局之時，工業AI的現實卻呈現出割裂的雙面：一面是政策與資本推動下的火熱景象——2025年中國工業AI市場規模預計突破1200億元，年復合增長率高達28.6%；另一面則是工業企業里工程師們的困惑眼神——調研顯示僅8.02%的受訪企業真正進入AI實際應用階段，制定明確AI路線圖的企業甚至不足1%。

在大眾領域里光芒四射的AI技術，一旦踏入鋼鐵轟鳴的工廠，為何便遭遇了前所未有的“水土不服”？政策熱捧、資本追逐之下，究竟是什么原因導致了工業AI在落地時的步履蹣跚？今天，讓我們穿透喧囂，探尋工業AI難以落地的真相，嘗試找到真正的破局之道。

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落地難的深層剖析：工業AI的本質特性——四維驅動

工業AI“理想與現實”的落差，很大程度上源于其與應用快速、不斷突破邊界的商業AI存在本質差異。AI是一門認知科學，其核心是讓機器具備感知、推理、決策和學習的能力。而工業AI是AI技術在工業場景中的垂直應用，其本質是一個系統工程，核心是實現生產過程的優化與自治。

筆者有幸采訪到率先布局工業AI的企業——中控技術的工業AI專家王寬心，他指出：“工業領域的數據形態，也就是人們常說的B端，與C端有著根本的不同。工業AI的發展，必須立足于海量的工業數據，特別是具有強時序特性的數據，同時深度融合行業知識經驗和物理機理，才能走出獨特的創新路徑。”他強調，當前不少來自商業領域的大模型被簡單遷移到工業領域，主要集中在信息獲取、知識問答等表層應用，雖然提升了知識獲取效率，卻遠未觸及智能化控制、提質增效、節能降耗等工業核心痛點。

算法、算力、數據是公認的AI三大核心要素。但對于工業AI來說，“場景”這一維度的權重被提升至前所未有的高度，與前三者共同構成了驅動落地的“四維支柱”。 這源于工業應用領域一個根本特性：高度的碎片化和差異化。不同行業，乃至同一行業的不同細分領域，其工藝流程、核心的物理/化學機理、生產設備，以及亟需解決的痛點都千差萬別，“隔行如隔山”在這里體現得淋漓盡致。正是這種深刻的場景特異性，嚴重制約了工業AI技術的規模化復制與快速普及。與商業AI解決方案能相對通用、快速部署不同，工業AI在每個細分領域甚至具體產線都面臨“量身定制”的挑戰，試圖用一個通用模型或平臺解決所有工業問題的“拿來主義”，在復雜多變的工業現場注定行不通。

02

技術破界與生態共建：打破工業數據的雙重枷鎖

 發展工業AI的根基在于數據，這一原理和商業領域并無不同。然而，工業數據的獨特形態和高敏感性，卻為其共享與應用筑起了難以逾越的高墻。王寬心直言：“工業數據的封閉性強，共享程度低，通常處于相對保密的狀態。”

這種特性源于工業生產的本質。與訓練商業大模型的公開數據集不同，工業數據往往承載著企業核心的生產運營機密和知識產權，并涉及復雜的合規性問題。這不僅使得數據在企業間共享困難重重，即便在同一集團內部的不同分公司之間，也常因保密壁壘而“涇渭分明”。

“數據孤島”現象無疑嚴重制約了工業AI模型的有效訓練，但企業對知識產權的保護訴求也無可厚非。如何兼顧保密需求與技術發展？中控技術的策略是“多管齊下”：技術上，建立完善的數據保密和脫敏機制，為數據資產提供安全保障；合作模式上，針對數據管控嚴格的央企，探索“數據不出廠”模式，在企業內部本地部署私域大模型，合規運行的同時可為企業積累可復用經驗。

當然，長遠來看，推動工業數據的合理共享仍是重要方向。中控技術也在積極倡導和參與構建工業數據共享的戰略聯盟，通過技術生態合作和標準制定，探索可信的數據合作機制。此外，工業數據獲取的挑戰還體現在其種類繁雜（運行、設備、質量、模擬等多維度）、來源多元（企業裝置、實驗室、設計院等），以及海量數據中的有效性問題。后者需要強大的數據標準和算法技術進行清洗增強。當前，中控技術正通過與天澤智云等具備專業數據標注能力的伙伴合作來提升數據精準性。

03

算法突圍：融入行業知識的算法比算力更重要

在技術架構和核心算法層面，工業AI同樣展現出獨特性。當外界聚焦于AI的“算力競賽”時，工業領域卻給出了不同的優先級答案。

在不少業內人士看來，算力遠遠算不上困擾工業AI落地的核心因素，但算法和數據卻舉足輕重。中控創始人褚健近期談到：“對于工業領域來講，AI三要素中的核心問題并非算力，在這方面也并不需要萬卡、幾十萬卡甚至百萬卡，但是算法需要創新；工業AI關鍵是算法，基礎在數據。”

與商業場景相比，工業數據在量級上要小得多，因此對算力的依賴度并沒有那么高。然而工業數據在時序性、低信噪比、多尺度等方面的獨特性，卻決定了工業AI的算法必須與行業知識深度融合，否則就難以挖掘出工業數據的內在聯系和潛在價值。

王寬心用體檢做類比：僅檢查表象信息遠遠不夠，需要B超、生化等深入檢查。同樣地，在流程工業中，設備運行的物理機理、化學反應規律等“隱性知識”，就是靠通用AI模型完全“捉摸不透”的。與離散工業中大多數過程“看得見摸得著”的情形相比，這些“隱性知識”必須要通過流程模擬的方式去分析和探索，進一步提升了解決這類問題的專業門檻。

 因此，單純依賴數據訓練在工業領域是行不通的，必須將專業的行業知識和經驗轉化為算法約束條件，模型才能貼近實際需求。這恰恰是非工業背景廠商跨界進入工業AI的最大“隱形屏障”。

應對這一挑戰，需要構建更貼近工業特性的技術架構和核心算法。在這方面，中控技術憑借深耕工業領域多年的專業積累，在業界率先提出了“1+2+N”工業AI驅動的企業智能運行新架構。

 其中，“1”代表1個工廠操作系統，可以實現統一的工業數據集成，為工業AI奠定強大的數據基座；“2”代表的兩個核心大模型包括聚焦生產過程自動化的時間序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，以及聚焦企業運營自動化的超圖大模型HGT(Hyper Graph Transformer)。而“N”則代表覆蓋工業全場景的各類工業Agents/APPs，旨在面向形形色色的垂直場景深入發揮特長作用，并從“協同作戰”中實現技術價值的共享和延伸。

在這一架構中，來自基座的數據，經統一集成治理后，可以為大模型提供充分而精準的“決策燃料”，各項算法的約束條件也更加符合行業的實際規律，最終形成“數據驅動感知、模型賦能決策、應用閉環優化”的完整價值鏈，實現工業智能從局部優化到全局自治的質變。

04

場景破冰：碎片化市場的生態進化論

 在工業場景層面，中國市場兼具“大而全”與“細而雜”的雙重特點。這對于工業AI的落地既是巨大優勢，也帶來了巨大的挑戰。

優勢在于，中國擁有全球最齊全的產業鏈、最大的制造業體量，尤其是龐大的流程工業場景集群，這是發展工業AI得天獨厚的戰略資源。作為一種高度依賴場景的技術，競爭對手即便擁有先進模型，缺乏豐富場景也難以施展拳腳。場景與模型互相反哺，這種差異化優勢為中國產業界在工業AI全球競爭中奠定了先發位置，使其成為孕育貼近產業實際、最具生命力的工業AI的沃土。

挑戰則源于工業場景的高度碎片化和知識壁壘。王寬心坦言，像中控技術這樣服務過海內外數萬家客戶的企業，在許多垂直細分場景面前，也有具體經驗不足之感。這意味著，任何技術實力雄厚的廠商都很難單打獨斗、包攬所有工業AI需求。

因此，未來工業AI發展的主流模式很可能是：工業AI廠商提供承載核心能力的AI工具和平臺，而直接掌握場景和數據的行業用戶，或用戶旗下的數科公司，則可以利用這些平臺和工具，針對其具體場景解決實際問題。

 可喜的是，今天工業AI的應用已經在一系列場景中初具規模和成果。例如，某石化企業的數據經過中控技術的脫敏，成功地用于機理模型優化，實現了能耗降低10%的佳績，顯著優于普通節能改造能夠實現的效果；中控技術與某大型集團央企合作打造的行業大模型，不僅取得了成功應用，還驗證了“數據不出廠”模式的可行性，為工業AI在現階段的推而廣之樹立了可供參考的良好范例。

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結語：工業AI奔涌向前，規模化破局曙光已現

誠然，工業AI在邁向規模化落地應用的道路上，仍需克服數據壁壘、場景碎片化等諸多難題。但無可否認，技術的持續突破、應用需求的日益迫切、部署成本的漸趨優化、產業生態的加速成熟——工業AI各方的成長力量正在匯聚成強大的合力。

 當此之際，工業AI的破繭成蝶，亟需產業鏈各方的緊密協同，廠商需深耕技術，提供更易用、更可靠、更懂工業的平臺與工具；用戶需擁抱變革，開放場景、共享經驗（在安全可控前提下）、勇于實踐；政府與機構需優化政策、完善標準、搭建橋梁。

 隨著中國持續推進新型工業化變革，深入實施“人工智能+”行動，我們深信，在“產學研用”的合力澆灌下，扎根于中國深厚工業沃土的AI，必將積蓄起顛覆未來產業圖景的強大能量，最終成為點燃制造業高質量發展引擎的燎原星火，持續釋放澎湃的光與熱。