在工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的浪潮中，企業(yè)正面臨一個(gè)核心問(wèn)題：高昂的智能設(shè)備是否真能替代低成本的人力？一臺(tái)售價(jià)18萬(wàn)元的疊衣機(jī)器人與每小時(shí)僅需80元的熟練工人相比，究竟誰(shuí)更具經(jīng)濟(jì)價(jià)值？當(dāng)工廠需要檢測(cè)產(chǎn)品缺陷時(shí)，復(fù)雜的AI視覺(jué)系統(tǒng)與“用電風(fēng)扇吹檢”的簡(jiǎn)易方案，哪個(gè)更高效且劃算？這些問(wèn)題直指工業(yè)AI落地的核心矛盾——技術(shù)先進(jìn)性與實(shí)際經(jīng)濟(jì)效益的平衡。

近期，一場(chǎng)聚焦工業(yè)AI場(chǎng)景化落地的線上論壇引發(fā)行業(yè)關(guān)注。活動(dòng)匯聚了中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院、埃夫特機(jī)器人、長(zhǎng)亭科技、創(chuàng)新奇智及義柏基金的專家，從技術(shù)架構(gòu)、商業(yè)模式到安全防護(hù)，深入探討工業(yè)AI如何從實(shí)驗(yàn)室走向生產(chǎn)線。與會(huì)者普遍認(rèn)為，工業(yè)AI的突破需緊扣“降本增效”這一核心，避免陷入“技術(shù)炫技”的誤區(qū)。

中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院高級(jí)工程師王驍指出，工業(yè)大模型并非從零開(kāi)發(fā)，而是基于通用大模型疊加工業(yè)專屬數(shù)據(jù)微調(diào)而成，其核心價(jià)值在于解決非標(biāo)準(zhǔn)化、高復(fù)雜度的工業(yè)場(chǎng)景問(wèn)題。調(diào)研顯示，當(dāng)前工業(yè)大模型的應(yīng)用多集中在研發(fā)、設(shè)計(jì)等外圍環(huán)節(jié)，而核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)仍依賴傳統(tǒng)小模型。他提出“云邊端三級(jí)部署”架構(gòu)：設(shè)備端部署輕量級(jí)模型處理實(shí)時(shí)控制；產(chǎn)線邊緣部署中等規(guī)模模型整合跨設(shè)備信息；企業(yè)云端部署協(xié)同大模型優(yōu)化供應(yīng)鏈。這種分層架構(gòu)既能降低部署成本，又能提升系統(tǒng)靈活性。

埃夫特副總工程師李浩來(lái)坦言，工業(yè)機(jī)器人行業(yè)面臨技術(shù)融合難題：實(shí)時(shí)控制與智能技術(shù)的割裂導(dǎo)致開(kāi)發(fā)效率低下，工程師需同時(shí)掌握編程、AI算法等多項(xiàng)技能。為此，埃夫特推出“通用技術(shù)底座”解決方案，包括整合AI算力與實(shí)時(shí)控制的底層操作系統(tǒng)OpenMind OS、支持虛擬仿真的機(jī)器人開(kāi)發(fā)平臺(tái)墨斗IDE，以及覆蓋數(shù)據(jù)全流程的大衍數(shù)據(jù)平臺(tái)。通過(guò)該平臺(tái)，一名中專生僅用3天便開(kāi)發(fā)出無(wú)人工作站應(yīng)用，雙臂機(jī)器人也在一個(gè)月內(nèi)完成“智能煮粥”等復(fù)雜任務(wù)。李浩來(lái)強(qiáng)調(diào)，機(jī)器人行業(yè)的未來(lái)在于開(kāi)放生態(tài)，需通過(guò)技術(shù)共享降低使用門(mén)檻。

隨著AI滲透至工業(yè)控制環(huán)節(jié)，安全風(fēng)險(xiǎn)正從數(shù)字世界延伸至物理世界。長(zhǎng)亭科技AI技術(shù)總監(jiān)尹振璽披露，自動(dòng)化攻擊平臺(tái)已能擊敗人類黑客，而大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中45%的開(kāi)源漏洞代碼導(dǎo)致AI生成代碼存在安全隱患。一個(gè)錯(cuò)誤指令可能引發(fā)設(shè)備損壞或產(chǎn)線停擺，其后果遠(yuǎn)超傳統(tǒng)IT安全問(wèn)題。長(zhǎng)亭科技提出“AI攻防對(duì)抗”思路：在攻擊側(cè)模擬高烈度攻擊以暴露系統(tǒng)弱點(diǎn)；在防守側(cè)通過(guò)智能化分析提升應(yīng)急響應(yīng)能力。其開(kāi)發(fā)的AI安全開(kāi)發(fā)框架可實(shí)時(shí)掃描代碼漏洞，將安全檢查嵌入開(kāi)發(fā)流程，顯著提升效率與安全性。

創(chuàng)新奇智技術(shù)副總裁郭江亮分享了一個(gè)鋼鐵行業(yè)的實(shí)踐案例：某全球鋼鐵龍頭企業(yè)在卸船環(huán)節(jié)應(yīng)用大模型技術(shù)，整合礦石監(jiān)測(cè)、潮汐氣象等數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)判船艙塌料優(yōu)化作業(yè)路徑。該方案不僅提升了碼頭通航能力（相當(dāng)于新增一條“隱形航道”），還降低人力成本，年經(jīng)濟(jì)效益超600萬(wàn)元。針對(duì)工業(yè)CAD數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，郭江亮提出利用多模態(tài)數(shù)據(jù)合成技術(shù)彌補(bǔ)真實(shí)數(shù)據(jù)不足，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)圖的自動(dòng)生成與優(yōu)化。

義柏基金合伙人黎竹巖從投資視角指出，工業(yè)AI落地的關(guān)鍵在于“問(wèn)題驅(qū)動(dòng)”而非“技術(shù)找場(chǎng)景”。他以煉鋼廠鋼包熱修為例：傳統(tǒng)作業(yè)環(huán)境惡劣，但鋼廠不知如何應(yīng)用AI，而AI團(tuán)隊(duì)也不了解工藝細(xì)節(jié)。此時(shí)，跨界團(tuán)隊(duì)的價(jià)值凸顯——一款工作站設(shè)備成功緩解問(wèn)題，單臺(tái)售價(jià)超千萬(wàn)元。黎竹巖認(rèn)為，傳統(tǒng)行業(yè)存在大量“可改良地段”，管理者有意愿也有資金支持技術(shù)升級(jí)，但缺乏技術(shù)方與產(chǎn)業(yè)方的“翻譯者”。他強(qiáng)調(diào)，能解決實(shí)際問(wèn)題并帶來(lái)明確商業(yè)回報(bào)的項(xiàng)目，才是真正的“落地為王”。

此次論壇還發(fā)布了2025年度大鯨榜·GenAI最強(qiáng)落地公司榜單評(píng)選計(jì)劃，旨在挖掘通過(guò)實(shí)際應(yīng)用提升ROI的企業(yè)與技術(shù)方案。無(wú)論技術(shù)積累深厚的大型企業(yè)，還是新興AI公司，只要案例具備真實(shí)落地效果與可驗(yàn)證的ROI，均可參與評(píng)選。該榜單將為行業(yè)提供技術(shù)落地參考，推動(dòng)工業(yè)AI從“概念驗(yàn)證”邁向“規(guī)模商用”。