白皮书由中国信通院、清华大学等联合出品，系统梳理工业与 AI 融合的现状、路径与趋势，覆盖七大典型行业实践与落地方法论，为企业智能化转型提供全景式指南。
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- 技术演进与应用阶段
- AI 技术正从生成式 AI（Generative AI）向智能体（Agentic AI）和物理交互 AI（Physical AI）迈进。感知类 AI（如视觉检测）应用成熟，生成式 AI 在设计、排程等场景落地，后两者仍处于探索期。
- 落地呈现 “双曲线” 特征：小模型率先在制造端落地，适配精准判别需求；大模型在研发、销服端快速渗透，擅长知识密集型场景，二者长期共存协同。
- 核心价值与发展目标
- 核心价值：破解工业资源约束、成本高企、产业链竞争等难题，推动发展从 “规模红利” 转向 “效率红利 + 创新红利”。
- 2035 年愿景：实现 “人机料法环” 全面智能协同，工业软件从 “计算机辅助人（CAx）” 转向 “人辅助计算机（HAx）”，商业模式升级为 “结果即服务（Result as a Service）”。
- 现存核心挑战
- 技术层面：AI 可靠性与泛化能力不足，模型 “幻觉” 影响落地；技术更新速度与工业稳定性存在矛盾。
- 企业层面：数据孤岛严重、质量参差不齐，工业知识沉淀不足，场景碎片化导致项目复制难。
- 商业层面：前期投入高、回报周期长，投资回报率（ROI）评估与落地压力显著。
- 七大行业高价值场景
- 汽车行业：聚焦智驾大模型、生成式设计、柔性生产排程，案例包括乾崑智驾端到端模型、丰田外观设计 AI 工具，实现研发周期缩短、生产效率提升。
- 半导体行业：发力芯片设计代码生成、良率根因分析，英伟达 ChipNeMo 模型助力 EDA 脚本生成正确率超 70%，Intel 良率分析方案将根因查找时间从数天缩至分钟级。
- 机械装备行业：重点布局具身智能、智能排产、AI 质检，华为 CloudRobo 平台支持多类型机器人协同，谷歌 LM-Nav 方案实现机器人自主导航成功率 85%。
- 制药行业：聚焦靶点识别、药物设计、临床试验优化，西安某医院借助盘古大模型将先导药研发周期从数年缩至 1 个月，成本降低 70%。
- 钢铁 / 石化 / 煤矿行业：侧重工艺参数调优、安全监控、降本减碳，宝武高炉大模型使铁水合格率稳定 90% 以上，山西煤炭平台带动 35 亿规模市场。
- 行业共性与差异
- 共性：高价值场景集中在质量检测、预测性维护、流程优化、研发加速四大类。
- 差异：数字化程度高的行业（如汽车、半导体）率先落地大模型；传统行业（如煤矿、钢铁）从安全监控、工艺优化等刚需场景切入。
- 核心框架
- 三层架构：第一层聚焦智能业务定义，明确场景价值；第二层专注 AI 开发交付，构建技术体系；第三层强调持续运营，实现价值迭代。
- 五阶推进：围绕业务场景、流程、组织、数据、IT 五大关键阶段逐步深化。
- 八步执行：从目标明确、场景识别，到流程重塑、数据工程、模型开发、业务融合、持续运营、组织变革，形成完整闭环。
- 关键落地动作
- 场景选择：用 “十二问” 评估框架，优先选择知识密集、可量化、数据就绪的高 ROI 场景。
- 数据治理：构建 “机器阅读理解（MRC）” 语料体系，实现冷热数据向 AI 友好格式转化。
- 模型适配：根据场景需求选择 Prompt 工程、微调、预训练等不同方案，平衡效果与成本。
- 组织变革：培育 “人人用 AI” 文化，设立 AI 训练师、知识经理等岗位，分层赋能管理层、专业岗与全员。
- 工业数智化 “新六化” 趋势
- 新增工控系统开放化与工业智能普惠化，延续装备数字化、网络全连接、软件云化、数据价值化四大趋势。
- 工控系统从封闭 ISA-95 架构转向云边端网协同架构，工业智能向中小企业渗透，实现算力平权、数据就绪、知识共享。
- 行业协同倡议
- 建标准：制定数据字典、互通标准，降低治理成本；立示范：打造可复制的标杆项目，提炼共性场景方案。
- 育生态：探索 “行业运营商” 模式，促进数据、模型、智能体的市场化流通；搭平台：共建工业知识联盟与创新平台，避免重复投入。
- 保安全：构建可信数据空间，加强模型治理与伦理监管；育人才：校企合作培养工业 + AI 复合型人才。
- 企业层面：从小场景切入快速验证价值，优先选择成熟可复制的应用；采用 “小模型 + 大模型” 协同方案，平衡精准性与泛化能力；将数据治理与知识沉淀纳入长期战略。
- 行业层面：强化产学研协同，共建高质量行业数据集与知识图谱；推动标准统一与生态开放，降低中小企业转型门槛。
- 政策层面：加强政策引导与财政支持，完善数据流通、知识产权保护等法律法规，为融合落地保驾护航。
