发布日期：2026-02-12 18:58点击次数：156
2月10日五指山万能胶厂，由国声智库、信息获取与处理陕西省实验室暨联研究中心、商业史学会、中央财经大学中外经济比较研究中心、中央财经大学金融创新与风险管理研究中心、上海全应科技有限公司和宜兴福鼎环保工程有限公司联出品发布《工业人工智能产业智库报告2026》。
“十五五"开局之年，科技创新成为质量发展的关键命题。当前，作为新轮科技革命和产业变革的核心驱动力，工业人工智能正从"技术可用"向"价值兑现"关键跃迁，成为培育新质生产力、建设制造强国的重要引擎。
2月10日，由国声智库、信息获取与处理陕西省实验室暨联研究中心、商业史学会、中央财经大学中外经济比较研究中心、中央财经大学金融创新与风险管理研究中心、上海全应科技有限公司和宜兴福鼎环保工程有限公司联出品发布《工业人工智能产业智库报告2026》。在"人工智能+"行动纵进背景下，我国人工智能核心产业规模持续扩大，工业域正经历从"AI工具应用"向"AI原生重构"的质变，呈现出技术、应用、数据、生态"四重跃迁"的鲜明特征。
技术跃迁：从"通用大模型"到"工业用智能体"
当前，基础模型实现跨越式能力突破。以DeepSeek、Qwen等为代表的国产大模型，通过度集成理与智能体能力，在复杂逻辑理与响应间实现动态平衡。工业智能体构建"感知-决策-执行"闭环，成为新型"数字员工"雏形。信通院智能体基准测试结果显示，度封装的通用智能体产品在特定工业场景下可获得比顶大模型优的能表现。
具身智能进入规模化实训期。国内已建成批具身智能训练场，配备真实工业场景、数字孪生环境及虚拟仿真平台。人形机器人在汽车制造等场景开展实训，承担质检、搬运等任务，验证了"实训-实战"路径的可行。
应用跃迁："两端化、中间突破"的全场景渗透
工业AI应用呈现"两端化、中间突破"特征。据信通院调研，工业大模型应用在后端运营管理、前端研发设计、中间生产制造三大环节形成梯次发展格局。
后端运营管理度渗透至供应链优化与能源管理。煤炭、能源等域研发的智能调度平台，整行业大模型与多智能体协同决策技术，实现采掘、运输、通风、排水等系统联动优化，显著降低人员需求，大幅缩短异常事件响应时间。前端研发设计通过AI for Science范式重塑产品创新，汽车研发周期明显压缩。中间生产制造在质量检测、工艺优化等场景潜力持续释放，基于视觉大模型的缺陷检测系统误检率显著降低，检测速度较传统机器视觉大幅提升。
数据与生态跃迁：破解"数据墙"与开源开放五指山万能胶厂
数据跃迁面对"数据墙"挑战。当前模型数据密度出现见顶回落迹象，质量工业数据稀缺问题凸显。行业数据集建设存在显著质量瓶颈，内容稠密缺失占比较，域相关不足，质量训练数据呈现严重"饥渴"状态。
与此同时，数据工程体系加速成型。面向人工智能的数据工程由体系建设、开发维护、质量控制、资源运营、规可信五大核心要素组成，覆盖数据设计、采集、清洗、增强、标注、质检、运营的全链条。成数据与智能生成技术兴起，通过物理仿真、生成对抗网络等技术生成，可有补充真实数据不足，降低标注成本。
生态跃迁表现为开源开放成为主旋律。国产开源大模型全球影响力稳步提升，月下载份额在全球占据重要位置。"法-软硬件"协同设计显著降低应用门槛，通过模型架构创新与软硬件联优化，训练成本大幅下降。
直面"三重门"：制约工业AI化的瓶颈
尽管发展势头强劲，工业人工智能向规模化、层次应用进过程中，仍面临数据、安全、落地三个维度的结构制约。
数据之困表现为质量工业数据稀缺、跨企业流通壁垒筑、标注成本昂且难以规模化。调研显示，大多数制造企业将生产数据视为核心资产，仅允许内部使用，跨企业数据共享缺乏信任机制与利益分配模式。即便在集团内部，不同子公司间的数据壁垒依然显著，数据互通率偏低，严重制约大模型的跨场景泛化能力。
安全之虑源于大模型"幻觉"风险、鲁棒不足及自主风险苗头。行业测试显示，主流工业大模型在处理未见过的工艺异常时，错误率偏。工业场景对安全要求，化工、能源等域的单次误判可能引发重大安全事故。责任界定面，现行法律法规主要针对传统机械设备，对AI系统的"黑箱"特与自主决策行为缺乏适应条款，企业担心承担不可预估的法律风险。
落地之难体现为中小企业面临力成本、复型人才、标准缺失三重制约，万能胶厂家存在从"盆景"到"风景"的规模化鸿沟。当前工业AI法工程师供给不足，具备工业背景的复型人才度稀缺，人才供需矛盾突出。标准缺失面，工业AI产品服务缺乏统评价标准与互操作规范，用户选型困难且风险企。
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构建"四梁八柱"：动工业AI质量发展的政策路径
面对新轮科技革命和产业变革机遇，亟需构建以数据理为基、场景牵引为要、安全可信为先、生态协同为重、要素支撑为实的"四梁八柱"政策框架，动工业AI从"试点示范"迈向"赋能"。
是构建"1+N"工业AI数据理体系，破解数据瓶颈。建议依托国数据局统筹协调职能，在能源、环保、钢铁、石化、汽车等行业，分阶段建设质量工业训练数据集与行业数据空间。采取"政府引+企业共建+市场化运营"的多元化建设模式，建成覆盖多个行业的国工业数据资源池，形成支撑千亿参数工业大模型训练的数据底座。行"数据工程"贯标行动，制定并发布工业人工智能数据工程实施指南国标准，建立工业数据质量分认证标准。
二是创新"场景牵引"进机制，加速规模化应用。建议工业和信息化部联钢铁工业协会、石油和化学工业联会等行业组织，按年度编制发布《工业人工智能价值场景目录》，筛选识别出若干价值应用场景。入实施"智改数转网联"项工程，设立工业人工智能应用项基金，支持中小企业"智能化改造、数字化转型、网络化联接"，对中小企业购买AI云服务、智能体解决案给予购置补贴。造国具身智能实训基地与场景开放矩阵，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区建设国训练场与实训基地，配备多形态机器人与数字孪生训练环境。
三是筑牢安全理线，建立可信AI生态。建立分分类安全评估机制，对应用于关键基础设施、危作业环节的AI系统，实施强制三安全测评与行政许可。构建覆盖研发、部署、运营全生命周期的安全护技术体系，在AI模型与工业控制系统之间设置"安全护栏"机制，行人工智能软件物料清单制度。建立AI安全责任保险制度，鼓励保险公司开发"工业AI产品责任险""法故障险"等新型险种，分散企业应用风险。
四是强化智库支撑与生态协同，完善人才培养体系。建议设立"工业AI智库联盟"，建立智库与制造业企业的"旋转门"制度，动研究人员入工厂线开展长期驻点调研。实施"工业AI工匠"培育计划，在等职业院校、应用型本科校开设"工业人工智能"微业，行"现代产业学院"建设，实行"双师制"与"双元制"培养。支持企业开展在岗职工的"AI+技能"转岗培训，设立"工业AI技能大师工作室"，评选表彰既精通传统工艺又掌握AI技术的复型技能人才。
五是创新"基金+平台"协同机制，构建五维融生态。建议设立国工业人工智能产业投资基金群，采用"母基金+区域子基金+行业子基金"立体架构。区域子基金聚焦制造业集聚区，与具身智能实训基地联动布局；行业子基金针对细分垂直域，投资具有价值场景解决案能力的"精特新"企业。构建"概念验证-中试熟化-产业应用"的校技术转化体系，在工科强校设立校概念验证中心。筹建全国工业人工智能产业联盟，设立标准进、安全伦理、数据理、产融作四个业委员会，形成政策传、标准制定、行业自律的"节点"。
工业人工智能正站在从"技术验证"向"规模应用"转段的关键期。面向"十五五"及2035年远景目标，需充分发挥新型举国体制优势，以工业人工智能为抓手，动科技创新和产业创新度融，统筹教育科技人才体改革，完善数据理与安全监管框架，培育AI工程化能力，为制造强国、网络强国、数字建设贡献坚实力量，在全球制造业智能化转型中占据制点。（国声智库）
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