工业AI研讨会：探讨技术落地与生态构建
在人工智能大模型加速演进、工业互联网持续深化的关键交汇点，工业AI正迎来从技术探索迈向规模化应用的历史性拐点。
4月1日下午，由北京光辉世联科技有限公司主办、工业智算产业发展联盟、工业互联网大数据技术工业和信息化部重点实验室工业智算研究中心、中关村智用人工智能研究院联合支持的“面向工业互联网的AI应用研讨会”在北京成功举行。
来自政、产、学、研各界的近30位专家与企业代表齐聚一堂，围绕AI大模型在工业场景的落地路径、技术挑战与生态协同展开深度对话，标志着工业AI发展正由“概念驱动”迈入“体系驱动”的新阶段。
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权威引领：
锚定工业AI发展方向
会议由北京光辉世联科技有限公司产业生态发展中心总经理刘硕主持。他在开场中提出，当前工业互联网正成为推动产业数字化转型的核心基础设施，而AI大模型的快速发展正在重塑工业生产的底层逻辑，从“自动化”迈向“智能化”“自优化”。在此背景下，产业界亟须通过协同研讨凝聚共识，加速技术落地。
工业智算研究中心专家杜栋栋博士在致辞中表示，当前工业互联网与人工智能正加速融合，大模型技术为工业智能化带来了全新机遇。依托工业互联网大数据重点实验室及工业智算研究中心，相关单位正围绕工业智能算力体系、高质量数据集建设及行业标准体系三大方向持续发力。他强调：“工业智能的竞争，本质上正在从单一算力能力竞争，转向‘数据质量+算力体系+应用能力’的综合竞争。”
同时，围绕工业AI推理云、高质量数据集建设及标准化体系推进等重点工作，杜栋栋系统介绍了当前国家层面在工业数据领域的最新布局，为产业发展提供了重要指引。
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体系构建：
工业智算成为核心底座
工业智算研究中心专家王长青分享了《工业智算发展研究报告》的核心洞察。他指出，工业智能的本质是：“人工智能技术与工业机理、工业数据、工业装备的深度融合。”当前工业端侧普遍面临“局部智能、三缺痛点、供给失衡”三大问题，亟须通过“云-边-端”一体化协同架构、软硬件协同设计、新型工业网络支撑，实现算力、数据、模型的按需调度与高效协同。并指出：“工业智算是工业智能的‘骨架’，决定了AI在工业场景中能否真正落地。”
报告还对美欧工业智算发展路径进行了系统对比，并提出我国应走“补短板、建生态、强治理”的发展路线，为产业提供了清晰的战略参考。
03
产业实践：
工业场景呼唤专用智能体
中关村智用人工智能研究院首席产业研究员钱雨以垃圾焚烧发电为例，生动展示了工业场景中“智能体”的落地逻辑。他指出，传统自动化系统难以应对复杂工况变化，而通过构建“系统一（底层实时控制）+系统二（大模型策略大脑）”的双层架构，可以在保证稳定性的同时，引入AI进行全局优化。他强调：“工业AI不是替代传统系统，而是通过架构升级，让系统具备‘理解能力’。”该模式已在垃圾焚烧等复杂工业场景中落地验证，并构建起“人在环上”的安全机制，为高风险工业场景提供了可复制路径。
无锡灵泛智能科技有限公司CEO严梦辉则从“AI原生操作系统”的视角提出，未来每一家企业都需要部署一套能管理多个大模型的AI原生OS，才能让智能体真正“跑起来”。他分享了公司在数字员工、AI编程等领域的实践，认为“智能体正在从对话走向执行，从个人走向企业”。
智唐科技（北京）股份有限公司CDO盖志强结合多年制造业信息化经验指出，工业AI落地最现实的路径是“切小场景、用准数据”。他分享了在PCB板质检、汽车内饰检测、CAD图纸审阅等细分场景的探索，强调“通用大模型能力会越来越强，但企业独有的数据和工艺知识，才是形成竞争力的关键”。
稳准智能（雄安）科技有限公司售前咨询专家范利介绍了全球首个结构化数据大模型——极速大模型。该模型基于因果学习理论，能够跨场景处理工业结构化数据，支持分类、回归、时序预测等十类任务，已在钢铁、电力、通信、生物医药等多个领域实现落地。在高炉炉温预测、变压器故障诊断等场景中，其预测准确率显著优于传统专用模型。
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智能体落地：
既要“赋能”，也要“安全”
北京光辉世联科技有限公司高级工程师李振涛系统梳理了大语言模型在工业场景面临的18项短板，以及近年来涌现的19类AI技术如何逐一补足这些短板。他认为，OpenClaw的本质是“最大补齐”理念的集中体现，工业场景真正需要的不是某个特定产品，而是具备安全合规、经得起工业验证的专用智能体形态。他呼吁产业链各方共同推动这一方向的探索。
北京知道创宇信息技术股份有限公司生态合作总监秦闻雨则从安全视角发出警示。她指出，随着OpenClaw等智能体工具走红，恶意插件、提示词注入、权限滥用等安全风险急剧上升。他建议企业部署智能体时遵循“最小权限、可信源、人工复核、网络隔离”等原则，并引入安全网关等工具，对输入输出进行全流程监测与管控，确保智能体“用得好，更用得稳”。
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共识：
共筑工业AI新生态
最后，通过五个议题的深度碰撞，与会嘉宾形成了清晰共识：工业AI的落地正从“技术驱动”转向“场景驱动”，从“单点试点”走向“系统协同”。数据的质量、算力的成本、模型的适配性、安全的可控性，是决定落地成效的四大关键要素。而构建一个“产学研用”协同的产业生态，让技术找得到场景、让场景找得到方案、让政策听得见声音，是推动工业AI规模化落地的必由之路。
北京光辉世联科技有限公司产业生态发展中心总经理刘硕在总结中表示，公司将持续发挥产业生态纽带作用，依托工业智算产业发展联盟，汇聚各方力量，共同推动AI技术在工业互联网领域的深度融合与规模化应用。本次研讨会凝聚了共识，也清晰勾勒出“场景驱动、数据筑基、安全护航、生态协同”的工业AI发展路径。未来，联盟将持续举办闭门研讨，聚焦上下游供需对接与行业场景落地，让每一次交流都转化为产业进步的真实动能。