今年國務(wù)院正式發(fā)布《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，作為我國人工智能領(lǐng)域首部綱領(lǐng)性文件，明確了未來十年國內(nèi)人工智能領(lǐng)域發(fā)展規(guī)劃和目標(biāo)。而近日，工信部發(fā)起“人工智能產(chǎn)業(yè)及賦能新型工業(yè)化創(chuàng)新揭榜掛帥”工作，更是意在加快推動人工智能賦能新型工業(yè)化。
目前，產(chǎn)業(yè)中有著大量AI“跨界”落地工業(yè)場景的嘗試，從互聯(lián)網(wǎng)巨頭到AI創(chuàng)業(yè)明星，不一而足。不少案例與場景中，他們都已經(jīng)走到只?！白詈笠还铩?，只差最后一步完成價值閉環(huán)，為工業(yè)企業(yè)帶來真正的經(jīng)濟效益。
然而，恰恰就是這“最后一公里”，困住了無數(shù)人。
在7月的長城工程科技會議“人工智能＋制造業(yè)協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略”專題會上，有一家中國建材集團孵化的產(chǎn)業(yè)大模型公司——安徽數(shù)智建材研究院有限公司（簡稱“數(shù)智院”）卻給出了一個清晰的工業(yè)AI實踐成果。其自主研發(fā)的“曉妙”產(chǎn)業(yè)大模型通過融合數(shù)據(jù)模型、機理模型、業(yè)務(wù)模型和領(lǐng)域知識庫，已成功實現(xiàn)了數(shù)十家工廠生產(chǎn)制造實時閉環(huán)控制和經(jīng)營決策的端到端優(yōu)化，為每家工廠實現(xiàn)了水泥噸成本平均降低2元，單位產(chǎn)品能耗、電耗下降的成果，為企業(yè)創(chuàng)造億元級效益。
是的，不僅是語言對話與圖像創(chuàng)作，產(chǎn)業(yè)大模型在供應(yīng)鏈、生產(chǎn)、營銷等關(guān)鍵場景中實現(xiàn)了實時協(xié)同模型的閉環(huán)管理，更在生產(chǎn)側(cè)達(dá)成了端到端全工序的實時自動閉環(huán)控制，為工業(yè)第一線帶來“真金白銀”的效益閉環(huán)。
一、低調(diào)的“水下獨角獸”
早在2023年，數(shù)智院以產(chǎn)業(yè)大模型為核心引擎，已率先在基礎(chǔ)材料“供—產(chǎn)—銷”全鏈路及生產(chǎn)端到端場景中，完成十余個高價值A(chǔ)I應(yīng)用試點，創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟效益。此后，迅速將成熟模式規(guī)?；瘡?fù)制：2024年推廣至66家工廠，2025年隨著端到端產(chǎn)業(yè)大模型的深化應(yīng)用，累計服務(wù)工廠已突破100家，形成了一套‘可復(fù)制、輕量化、保成效’的標(biāo)準(zhǔn)化實施方案。
其技術(shù)實力與產(chǎn)業(yè)價值更獲國內(nèi)外權(quán)威雙重認(rèn)可：在國家級層面，數(shù)智院與天山材料組成的聯(lián)合體，憑借“水泥生產(chǎn)全流程控制優(yōu)化模型研發(fā)創(chuàng)新項目”成功揭榜建材行業(yè)重大科技攻關(guān)“揭榜掛帥”項目；在國際層面，中國建材集團憑借數(shù)智院創(chuàng)新研發(fā)的“水泥產(chǎn)業(yè)大模型”，于Gartner 2025年度“創(chuàng)新之眼”評選中榮獲先進制造賽道亞軍，為中國制造業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展樹立了新標(biāo)桿。
中國建材集團榮獲Gartner 2025年度“創(chuàng)新之眼”評選先進制造賽道亞軍亞軍（Runners-Up）
更為重要的是，當(dāng)前，數(shù)智院已累計治理及訓(xùn)練超過2萬億條寶貴的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建近200多個大小場景模型。近日，數(shù)智院進一步推出了“曉妙”產(chǎn)業(yè)大模型的“AI+研發(fā)平臺”， 標(biāo)志著其能力從生產(chǎn)優(yōu)化等環(huán)節(jié)，系統(tǒng)性地延伸至研發(fā)創(chuàng)新源頭。該平臺旨在構(gòu)建從實驗室探索到產(chǎn)業(yè)化落地的智能閉環(huán)，通過AI驅(qū)動實現(xiàn)研發(fā)效率的躍升。由此，數(shù)智院已實現(xiàn)覆蓋研發(fā)、采購、生產(chǎn)、銷售、物流、服務(wù)等工業(yè)全鏈路核心場景的智能賦能體系，為產(chǎn)業(yè)各環(huán)節(jié)持續(xù)創(chuàng)造可量化的直接經(jīng)濟效益。
可以說，成立三年以來，數(shù)智院悄無聲息地做成了產(chǎn)業(yè)大模型領(lǐng)域的標(biāo)桿企業(yè)。
怎么做到的？
回答這個問題之前，我們可能要先了解：做好產(chǎn)業(yè)大模型有多難？
二、產(chǎn)業(yè)大模型的三大挑戰(zhàn)
在當(dāng)下的商業(yè)敘事中，對于絕大多數(shù)企業(yè)管理者而言，AI已從單純的“技術(shù)熱點”演變?yōu)楸仨氈泵娴摹皯?zhàn)略必選項”。但在好奇心之外，關(guān)于收益量化與痛點解決的務(wù)實考量，成為了當(dāng)前決策的重心。
盡管AI大模型在文檔處理、知識問答及內(nèi)容創(chuàng)作等通用領(lǐng)域展現(xiàn)了驚人的滲透力，但在工業(yè)場景中，能驗證其顯著正向價值的落地案例卻屈指可數(shù)。
究其原因，大模型的技術(shù)本質(zhì)是生成式AI，其核心在于“Next Token Prediction”，擅長搜索總結(jié)、長文本，以及創(chuàng)意性的內(nèi)容生成，同時其“幻覺”問題、“黑盒”問題仍根植模型底層技術(shù)本身，使得其在容錯性弱、時序性強的生產(chǎn)場景（如工業(yè)流水線）上往往表現(xiàn)不佳。
中國建材集團科技委常務(wù)副主任、數(shù)智建材研究院董事長 薛忠民
同樣在長城工程科技會議上，數(shù)智院董事長薛忠民將AI落地工業(yè)制造領(lǐng)域的難題總結(jié)為三大挑戰(zhàn)：
1、數(shù)據(jù)：工業(yè)場景擁有大量時序數(shù)據(jù)，其處理方式不同于自然語言，模型必須理解隱含在數(shù)字間的業(yè)務(wù)邏輯，杜絕大模型幻覺現(xiàn)象；
2、場景與業(yè)務(wù)：工業(yè)機理與業(yè)務(wù)邏輯十分復(fù)雜性，模型的構(gòu)建必須深入理解場景，同時必須符合現(xiàn)實業(yè)務(wù)規(guī)則，以保證輸出決策的精確性、實時性和可執(zhí)行性；
3、穩(wěn)定性與容錯率：工業(yè)制造業(yè)、特別是水泥等流程行業(yè)，對于決策指令的容錯率幾乎為零，模型必須能自主應(yīng)對異常情況，以保證安全穩(wěn)定生產(chǎn)。
同時，還有最重要的一點——ROI（投資回報率）難以考核。
因而，大量工業(yè)數(shù)字孿生、仿真實驗室項目都無法實現(xiàn)價值閉環(huán)，模型獨立于產(chǎn)線存在，僅為生產(chǎn)者提供預(yù)測參數(shù)，而無法提供實時的業(yè)務(wù)決策，更難以計算投資回報效率。
“模型建設(shè)不是一個IT系統(tǒng)，部署以后有清晰的目標(biāo)可考核可計量，大模型沒有一個標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)可它的價值，怎么認(rèn)定？所以結(jié)合工業(yè)場景只有一個’笨辦法’——以效益為導(dǎo)向。”在長城會議現(xiàn)場，薛忠民也給出了數(shù)智院的解法。
當(dāng)前，無論是水泥、建材、還是整個工業(yè)制造領(lǐng)域，企業(yè)對于降本增效、智能化轉(zhuǎn)型升級的需求都極其強烈。2024年，全國規(guī)模以上水泥企業(yè)行業(yè)利潤約250億元，同比下降20%，行業(yè)經(jīng)營壓力、資金壓力、以及環(huán)保、節(jié)能、降碳等需求，無不為企業(yè)帶來迫切的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級需求。
據(jù)薛忠民透露，數(shù)智院將依托產(chǎn)業(yè)大模型開發(fā)更多的Agentic AI應(yīng)用，下一步有望幫助企業(yè)的噸水泥成本下降3-5元，平均回本時間原則上能夠縮短到1年以內(nèi)，極大滿足了企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級的需求。
三、從工廠里“長出來”的AI
“我們現(xiàn)在一直在強調(diào)（人工智能）三個要素，數(shù)據(jù)、算法和算力。我這里特別強調(diào)，很多人把’知識’忘掉了?！痹陂L城科技會議現(xiàn)場，中國科學(xué)院院士、清華大學(xué)計算機系教授張鈸這樣說道。
是的，大模型領(lǐng)域——尤其在產(chǎn)業(yè)大模型領(lǐng)域——產(chǎn)業(yè)知識、產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)Know-how的重要性毋庸置疑。
20種熟料配比能出現(xiàn)200種質(zhì)量的波動，100個配料秤有1000種漂移方式，小到工程師的記錄習(xí)慣，大到燒成系統(tǒng)的熱工制度，單水泥這一門類就有大大小小數(shù)百個場景，結(jié)合全國各地星羅棋布的大大小小工廠復(fù)雜差異，造就了產(chǎn)業(yè)大模型極高的準(zhǔn)入門檻。
從某種程度上來說，數(shù)智院的AI產(chǎn)業(yè)模型，是從工廠內(nèi)部“長出來”的。
在數(shù)據(jù)層面，數(shù)智院與天山材料深度合作，推動業(yè)務(wù)專家、數(shù)據(jù)專家與算法專家等跨域協(xié)作，共同構(gòu)建產(chǎn)業(yè)級數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，確立“由場景定義模型、由模型定義數(shù)據(jù)”的工業(yè)大模型建設(shè)路徑，系統(tǒng)化打造從數(shù)據(jù)采集、挖掘到治理的一體化解決方案。這一機制有效保障了數(shù)據(jù)的高質(zhì)量與高可用，推動工業(yè)數(shù)據(jù)從靜態(tài)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為持續(xù)驅(qū)動的動態(tài)生產(chǎn)力。
而在業(yè)務(wù)層面，產(chǎn)業(yè)大模型能在基礎(chǔ)材料領(lǐng)域的快速落地應(yīng)用，離不開中國建材集團高度重視數(shù)智化轉(zhuǎn)型工作，通過建立自上而下的AI融合創(chuàng)新體系，一步步推進落實AI技術(shù)深度賦能建材生產(chǎn)全流程。同時，天山材料等產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方，通過產(chǎn)學(xué)研用技術(shù)多角色協(xié)同共創(chuàng)共建，使數(shù)智院能夠深入接觸到大量擁有真實場景、真實痛點的企業(yè)決策人、工廠廠長、甚至是生產(chǎn)線上的資深工程師，他們是最懂技術(shù)、最懂場景的人，同時也有著最強烈的痛點與需求，對業(yè)務(wù)場景、邏輯都有著深刻理解。
正是憑借這份在工業(yè)領(lǐng)域獨有的“產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)邏輯+工業(yè)機理”的工業(yè)Know-how能力，數(shù)智院打造了一套成體系的“1+1+N架構(gòu)”，它由一個數(shù)智底座、一個產(chǎn)業(yè)大模型平臺、N個代理式AI應(yīng)用組成——水泥與建材只是其中一個領(lǐng)域。目前正逐步拓展至新能源、新材料、紙業(yè)、糧油、礦業(yè)、石化等多個行業(yè)，推動形成跨行業(yè)、跨場景的智能協(xié)同新范式，系統(tǒng)構(gòu)建面向未來的產(chǎn)業(yè)智能生態(tài)。
結(jié)語
從改革開放算起，中國GDP在過去40多年里飆升了366.7倍，能源、建材、化工、交通、服貿(mào)等千行百業(yè)蓬勃發(fā)展，百花齊放。新能源電池，水泥建材、AI服務(wù)器……中國的工業(yè)制造走出了國門，走向了世界。
在2025年的今天，改革開放初期那“野蠻生長”的粗放式的增長已被AI、大模型、數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來的新質(zhì)生產(chǎn)力所代替，工業(yè)數(shù)智化基礎(chǔ)設(shè)施日臻完善，亟待進一步釋放生產(chǎn)力，創(chuàng)造可量化的價值收益。
面對近年來國內(nèi)要素成本上升與國際格局演變帶來的產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈壓力，制造業(yè)更要加快“推動人工智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新深度融合”，以“AI+制造”鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力，以“數(shù)智融合”筑牢產(chǎn)業(yè)鏈安全。
數(shù)智院作為AI時代工業(yè)場景價值落地的標(biāo)桿，率先打通了AI大模型+工業(yè)的價值閉環(huán)，不僅證明了產(chǎn)業(yè)大模型在解決數(shù)據(jù)時序性、業(yè)務(wù)復(fù)雜性和低容錯率等三大挑戰(zhàn)上的成功，更以“效益導(dǎo)向”的閉環(huán)方案，實現(xiàn)了從預(yù)測到執(zhí)行的跨越?！?+1+N”模式更是為制造業(yè)AI應(yīng)用創(chuàng)造了示范，塑造了全新的工業(yè)AI智能發(fā)展范式。
2025年的今天，AI“低垂的果子”已被摘光，只有深入場景、根植工廠一線，AI才能作為新一代核心技術(shù)引擎，在工業(yè)領(lǐng)域進一步釋放巨大潛能，鍛造新質(zhì)生產(chǎn)力，持續(xù)推動制造業(yè)降本增效，進一步重塑傳統(tǒng)生產(chǎn)運營方式，賦能千行百業(yè)，引領(lǐng)新一輪工業(yè)革命浪潮。
來源：中國經(jīng)濟網(wǎng)
