- 工聯網
- 作者：
- 2025年8月27日 13:12
工聯網消息(IItime) 當數字技術的浪潮席卷全球產業版圖，人工智能正以“產業變革引擎”的姿態，與工業領域展開深度耦合。這種融合絕非簡單的技術疊加，而是一場從生產底層到決策頂層的全維度革新。AI + 工業行業解決方案，本質上是通過機器學習、深度學習等智能算法，對工業全價值鏈進行數字化重構：從車間設備的實時感知到供應鏈的智能調度，從生產工藝的動態優化到經營決策的科學推演，最終實現生產效率躍升、運營成本精減、產品品質升級的多維價值突破，為工業企業注入穿越周期的核心競爭力。
隨著 AI 與工業融合的持續深入，一個關鍵問題擺在我們面前：AI 在工業領域有哪些落地應用場景？可簡潔概括為以下幾類：
預測性維護：通過 AI 分析設備傳感數據，精準預判故障，減少停機時間，降低維護成本。
質量檢測：AI 視覺系統憑借深度學習，快速識別產品細微缺陷，檢測精度遠勝人工，在電子、汽車零部件等行業廣泛應用。
供應鏈優化：AI 整合多維度數據做需求預測，提升庫存周轉率、降低缺貨率，還能預警供應鏈中斷風險。
智能倉儲物流：自主移動機器人實現自動搬運，AI 視覺系統高效分揀，大幅提升倉儲效率。
研發設計：生成式 AI 快速生成設計方案，結合市場數據分析，縮短研發周期，為產品創新提供方向。
然而，在工業大模型的落地應用過程中，仍面臨著諸多挑戰。如：工業數據匱乏，工業場景復雜，導致高質量工業數據難以收集，制約大模型性能；系統集成困難，業務系統差異性導致工業大模型難以由統一口徑集成系統數據；決策精度不足，工業大模型具備豐富知識，但信息精準度低，難以為工業決策提供有效支持；應用深度不夠，當前工業大模型主要用于管理輔助環節，在核心生產環節的應用仍然較少等。
這些挑戰如同橫亙在工業企業與 AI 深度融合道路上的多重關卡，不僅讓企業在引入 AI 技術時舉步維艱，更讓不少企業在投入大量資源后卻難以獲得預期的回報。當 AI 與工業的融合進入深水區，企業對于 AI + 工業解決方案的需求不再是盲目跟風，而是更注重其實際價值與適配性。因此，如何評估和選擇適合企業自身的 AI + 工業解決方案，成了工業企業必須面對和解決的關鍵課題，因為這不僅關系到企業能否順利搭上 AI 的快車，更直接影響到企業在未來市場競爭中的地位和發展前景。
評估和選擇適配的 AI + 工業解決方案，可圍繞以下核心標準展開：
1、實際價值與認可度
需經權威驗證，能切實解決工業大模型落地的共性難題，并帶來可感知的效率提升、成本優化等價值。
2、核心功能適配性
重點考察文檔處理、數據分析、智能協同執行等關鍵能力，確保適配工業場景需求。
3、數據支撐能力
需具備高效整合多源工業數據的能力，實現數據可信流通與安全利用，同時提供低門檻的數據處理工具，破解數據匱乏、流通難等痛點。
北京電子數智科技有限責任公司（以下簡稱“北電數智”）構建“星火・工業底座”，以產業協同、技術突破雙輪驅動破局，既破解了工業大模型落地的核心痛點，又打通了工業數據價值釋放的關鍵鏈路。
依托“星火・工業底座”，北電數智打造“驕陽・工業大模型”，助力制造業實現“研、產、供、銷、服”全流程智能化重構。“星火・工業底座”可為工業企業提供從數據采集、分析到智能決策的全鏈條服務，有效破解工業數據匱乏、系統集成困難等痛點，推動 AI 技術在核心生產環節深度應用，加速企業數字化轉型進程。
放眼目前的工業領域垂類大模型，驕陽・工業大模型的應用能力處于領先地位。在國內權威第三方評測機構 SuperCLUE 最新發布的中文原生工業大模型測評基準 SC-Industry（SuperCLUE-Industry）榜單里，它以 83.44 的總分拿下綜合排名第一的好成績，并在“應用能力”維度，以及“工業數據分析”“工業智能體 Agent”這兩項上也都位列榜首。
如今，隨著大模型不斷向工業細分場景深入滲透，文檔處理能力、數據分析能力和智能體能力，已經成為判斷模型能否從“可以使用”升級到“用起來順手”的關鍵標準。
在文檔處理能力上，驕陽・工業大模型能夠精準鎖定問題的核心信息點。它會結合文檔上下文進行邏輯梳理與整合，最終輸出的回答不僅結構條理清晰，還嚴格貼合工業行業的表述規范。這一能力大幅降低了工業文檔的使用難度，讓相關人員能更輕松地從復雜文檔中獲取所需信息。
在數據分析能力上，驕陽・工業大模型能夠對表格類數據進行精準解析，同步輸出具有生產指導價值的深度洞察結果，為企業實時掌握生產態勢、精準優化生產流程、有效提升生產效益提供核心支撐。
在智能體能力上，驕陽・工業大模型擁有強勁的自主與半自主任務執行實力，既能依據具體場景做出有效的決策判斷，又能與其他系統協同聯動，從而優化或輔助工業流程的順暢推進；同時，該模型在多輪任務規劃與工具調用方面表現突出，能夠很好地適配復雜工業流程的應用需求。
另外，數據的安全互聯互通與有效運用起著至關重要的作用。北電數智的相關研究顯示，有 86% 的企業因擔憂隱私泄漏風險而拒絕共享數據，同時僅有 12% 的企業具備基于大數據的 AI 應用能力，且不少企業還面臨著數據工具短缺的困境。
北電數智“紅湖・可信數據空間”能夠精準契合工業數據可信流通與高效使用的標準要求，為工業數據的充分利用提供堅實保障。“紅湖・可信數據空間”構建了以【可信數據價值 = 信任系數（安全）× 流通效率（架構）× 應用門檻（工具）】為核心的“零數據工程”端到端解決方案。該數據空間作為基礎支撐，衍生出知識工程和數據合成兩大能力中臺，面向大模型訓練、智能體構建、智能數據應用等場景，提供貼合工業場景的精準數據能力賦能。這一方案有效破解了工業數據因敏感性強，而難以在安全可信環境中實現分享、流動與使用的難題，成功推動了工業產業間、企業之間及企業內部數據要素的價值釋放。
在工業智能化轉型的關鍵階段，北電數智以“星火・工業底座”為根基，“驕陽・工業大模型”為核心引擎，“紅湖・可信數據空間”為數據基石，構建起一套覆蓋工業全流程、全場景的智能化解決方案。這套體系既解決了工業數據“不敢用、難流通、缺工具”的痛點，又通過大模型的深度應用打通了從數據到決策的價值鏈路，真正讓 AI 技術穿透工業生產的核心環節，助力工業企業實現從“數字化”到“智能化”的質變。
