产业大模型破局工业AI落地难题 水泥行业实践验证价值闭环

国务院今年印发《关于深化推进“人工智能+”行动的指导意见》，作为国内AI领域的首个顶层设计文件，擘画了未来十年产业发展蓝图。紧随其后，工信部启动“人工智能赋能新型工业化创新揭榜挂帅”专项，旨在加速AI技术与实体制造的深度融合。

当下，众多科技企业正积极跨界布局工业场景，从头部互联网平台到初创AI公司均纷纷试水。不少项目在关键节点上止步不前，距离实现价值闭环仅一步之遥，却难以跨越这最后距离，为工业企业创造实质性经济回报。

然而，正是这“最后一公里”，成为制约行业发展的瓶颈。

在7月召开的长城工程科技会议“人工智能＋制造业协同创新发展战略”分论坛上，中国建材集团培育的产业大模型企业——安徽数智建材研究院有限公司（简称“数智院”）展示了突破性实践成果。其自研“晓妙”产业大模型通过整合数据模型、机理模型、业务模型及行业知识库，已成功在数十家工厂实现生产过程的实时闭环管控与经营决策的全链路优化，使单厂水泥生产成本平均减少2元/吨，综合能耗与电耗显著降低，累计创造经济效益达亿元级别。

由此可见，产业大模型的应用远超语言交互与图像生成范畴，已在供应链、生产、营销等核心环节实现实时协同管控，更在生产端完成全工序的自动化闭环控制，为工业一线产出可量化的真金白银。

一、潜行的“水下独角兽”

早在2023年，数智院便以产业大模型为技术内核，率先在基础材料“供—产—销”全链条及端到端生产场景中，落地十余个高价值AI试点项目，取得可观经济回报。随后快速推进模式复制：2024年扩展至66家工厂，2025年随着端到端大模型深度应用，累计服务企业突破百家，形成“可复用、轻量级、高保障”的标准化实施体系。

其技术实力与产业价值获国内外权威双重肯定：国家级层面，数智院联合天山材料申报的“水泥生产全流程控制优化模型研发创新项目”成功入选建材行业重大科技攻关“揭榜挂帅”名单；国际层面，中国建材集团凭借数智院“水泥产业大模型”创新成果，斩获Gartner 2025年度“创新之眼”评选先进制造赛道亚军，彰显中国制造业创新实力。

更关键的是，数智院迄今已治理并训练超2万亿条生产数据，构建近200个细分场景模型。近期更发布“晓妙”产业大模型“AI+研发平台”，将其能力从生产优化系统性延伸至研发创新源头。该平台致力于打造从实验室到产业化的智能闭环，通过AI驱动研发效率质变。至此，数智院已形成覆盖研发、采购、生产、销售、物流、服务等工业全链条核心场景的智能赋能体系，持续为各环节创造可衡量的直接经济价值。

可以说，创立三年来，数智院已悄然成长为产业大模型领域的标杆企业。

其成功路径何在？

解答此问前，需先认清：打造产业大模型究竟难在何处？

二、产业大模型的三重难关

在当前商业语境下，对多数企业决策者而言，AI已从“技术热点”演变为不得不面对的“战略必选项”。但超越概念炒作后，能否量化收益、解决实际痛点，成为决策核心考量。

尽管AI大模型在文档处理、知识问答、内容创作等通用场景展现强大渗透力，但在工业领域，能验证其显著正向价值的成功案例却凤毛麟角。

究其根本，大模型技术本质是生成式AI，核心机制为“Next Token Prediction”，擅长检索归纳、长文本处理及创造性内容输出，但其固有的“幻觉”与“黑箱”问题根植于底层技术架构，导致其在容错率低、时序要求严苛的生产环境（如工业产线）中表现欠佳。

同样在长城工程科技会议上，数智院董事长薛忠民将AI落地制造业的难点归纳为三大障碍：

1、数据难题：工业场景产生海量时序数据，其处理逻辑迥异于自然语言，模型必须理解数值背后的业务规则，彻底杜绝幻觉现象；

2、场景与业务难题：工业机理与业务流程极度复杂，模型构建必须深度理解应用场景，并严格遵循实际业务规则，确保输出决策的精准性、实时性与可执行性；

3、稳定性与容错难题：工业制造尤其是水泥等流程行业，对决策指令的容错率近乎为零，模型必须具备自主异常处置能力，确保安全生产万无一失。

同时，最棘手的在于ROI（投资回报率）难以评估。

因此，大量工业数字孪生、仿真实验室项目无法形成价值闭环，模型游离于产线之外，仅能向生产者提供预测参数，无法输出实时业务决策，更遑论测算投资回报。

“模型建设不同于传统IT系统，部署后有明确目标可考核计量，大模型价值缺乏统一评判标准，如何认定？因此切入工业场景唯有‘笨办法’——以效益为核心导向。”薛忠民在会议现场阐明了数智院的解题思路。

当前，无论水泥建材还是整个工业制造领域，企业对降本增效、智能化转型的需求极为迫切。2024年全国规上水泥企业利润总额约250亿元，同比回落20%，行业经营压力、资金紧张以及环保节能降碳等多重诉求，无不催生强烈的产业升级需求。

据薛忠民透露，数智院将基于产业大模型开发更多Agentic AI应用，下一步有望助力企业吨水泥成本降低3-5元，平均投资回收期原则上可压缩至一年内，充分契合企业智能化转型诉求。

三、从产线中“生长”的AI

“我们总在强调（人工智能）三要素：数据、算法、算力。但很多人忽略了‘知识’这一关键要素。”长城科技会议上，中国科学院院士、清华大学计算机系教授张钹指出。

的确，在大模型领域——尤其是产业大模型——行业知识、产业数据、工业Know-how的重要性不言而喻。

20种熟料配比可能引发200种质量波动，100台配料秤存在1000种漂移模式，细微至工程师的记录习惯，宏观到烧成系统的热工制度，仅水泥单一品类就涉及数百个细分场景，叠加全国各地工厂复杂差异，构筑了产业大模型极高的准入壁垒。

从某种意义上讲，数智院的产业AI模型是从生产一线“生长”出来的。

数据层面，数智院与天山材料深度协同，推动业务专家、数据专家与算法专家跨域协作，共建产业级数据规范，确立“场景定义模型、模型定义数据”的工业大模型建设路径，系统打造从数据采集、挖掘到治理的全栈方案。该机制有效确保数据高质量与高可用性，推动工业数据由静态资产转化为持续驱动的动态生产力。

业务层面，产业大模型能在基础材料领域快速落地，得益于中国建材集团将数智化转型提升至战略高度，通过构建自上而下的AI融合创新体系，逐步推进AI技术深度赋能建材生产全链条。同时，天山材料等应用方通过产学研用多角色协同共创，使数智院得以深入对接拥有真实场景、真实痛点的企业决策者、工厂管理者乃至一线资深工程师，他们既精通技术又深谙场景，同时具备最强烈的改进诉求，对业务逻辑与机理有着透彻理解。

正是依托这种“产业数据+业务逻辑+工业机理”深度融合的工业Know-how能力，数智院构建起完整的“1+1+N”体系架构，即一个数字底座、一个产业大模型平台、N个智能体AI应用——水泥建材仅是其中一个垂直领域。目前该架构正快速延伸至新能源、新材料、造纸、粮油、矿业、石化等多个行业，推动形成跨行业、跨场景的智能协同新范式，系统构建面向未来的产业智能生态。

结语

自改革开放至今，中国GDP在四十余年间增长超366倍，能源、建材、化工、交通、服贸等各行各业迅猛发展。新能源电池、水泥建材、AI服务器……中国制造已走向世界舞台。

步入2025年，改革开放初期那种“野蛮生长”的粗放模式已被AI、大模型、数智化转型所催生的新质生产力取代，工业数智化基础设施日趋成熟，亟待进一步释放生产力，创造可量化的价值回报。

面对近年国内要素成本攀升与国际格局变化带来的产业链供应链挑战，制造业更需加速“推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”，以“AI+制造”淬炼新质生产力，以“数智融合”夯实产业链安全根基。

数智院作为AI时代工业场景价值兑现的标杆，率先打通大模型与工业融合的价值闭环，不仅验证了产业大模型在破解数据时序性、业务复杂性、低容错率等三大挑战上的可行性，更以“效益导向”的闭环方案实现从预测到执行的跨越。“1+1+N”模式更为制造业AI应用提供了示范样本，塑造了全新的工业智能发展范式。