当全球制造业的目光聚焦于人工智能（AI），期待这场技术革命能打破效率瓶颈、重塑产业格局之时，工业AI的现实却呈现出割裂的双面：一面是政策与资本推动下的火热景象——2025年中国工业AI市场规模预计突破1200亿元，年复合增长率高达28.6%；另一面则是工业企业里工程师们的困惑眼神——调研显示仅8.02%的受访企业真正进入AI实际应用阶段，制定明确AI路线图的企业甚至不足1%。

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落地难的深层剖析：

工业AI的本质特性——四维驱动

工业AI“理想与现实”的落差，很大程度上源于其与应用快速、不断突破边界的商业AI存在本质差异。AI是一门认知科学，其核心是让机器具备感知、推理、决策和学习的能力。而工业AI是AI技术在工业场景中的垂直应用，其本质是一个系统工程，核心是实现生产过程的优化与自治。

02

技术破界与生态共建：

打破工业数据的双重枷锁

发展工业AI的根基在于数据，这一原理和商业领域并无不同。然而，工业数据的独特形态和高敏感性，却为其共享与应用筑起了难以逾越的高墙。王宽心直言：“工业数据的封闭性强，共享程度低，通常处于相对保密的状态。”

这种特性源于工业生产的本质。与训练商业大模型的公开数据集不同，工业数据往往承载着企业核心的生产运营机密和知识产权，并涉及复杂的合规性问题。这不仅使得数据在企业间共享困难重重，即便在同一集团内部的不同分公司之间，也常因保密壁垒而“泾渭分明”。

“数据孤岛”现象无疑严重制约了工业AI模型的有效训练，但企业对知识产权的保护诉求也无可厚非。如何兼顾保密需求与技术发展？中控技术的策略是“多管齐下”：技术上，建立完善的数据保密和脱敏机制，为数据资产提供安全保障；合作模式上，针对数据管控严格的央企，探索“数据不出厂”模式，在企业内部本地部署私域大模型，合规运行的同时可为企业积累可复用经验。

当然，长远来看，推动工业数据的合理共享仍是重要方向。中控技术也在积极倡导和参与构建工业数据共享的战略联盟，通过技术生态合作和标准制定，探索可信的数据合作机制。此外，工业数据获取的挑战还体现在其种类繁杂（运行、设备、质量、模拟等多维度）、来源多元（企业装置、实验室、设计院等），以及海量数据中的有效性问题。后者需要强大的数据标准和算法技术进行清洗增强。当前，中控技术正通过与天泽智云等具备专业数据标注能力的伙伴合作来提升数据精准性。

03

算法突围：

融入行业知识的算法比算力更重要 

在技术架构和核心算法层面，工业AI同样展现出独特性。当外界聚焦于AI的“算力竞赛”时，工业领域却给出了不同的优先级答案。

在不少业内人士看来，算力远远算不上困扰工业AI落地的核心因素，但算法和数据却举足轻重。中控创始人褚健近期谈到：“对于工业领域来讲，AI三要素中的核心问题并非算力，在这方面也并不需要万卡、几十万卡甚至百万卡，但是算法需要创新；工业AI关键是算法，基础在数据。”

与商业场景相比，工业数据在量级上要小得多，因此对算力的依赖度并没有那么高。然而工业数据在时序性、低信噪比、多尺度等方面的独特性，却决定了工业AI的算法必须与行业知识深度融合，否则就难以挖掘出工业数据的内在联系和潜在价值。

王宽心用体检做类比：仅检查表象信息远远不够，需要B超、生化等深入检查。同样地，在流程工业中，设备运行的物理机理、化学反应规律等“隐性知识”，就是靠通用AI模型完全“捉摸不透”的。与离散工业中大多数过程“看得见摸得着”的情形相比，这些“隐性知识”必须要通过流程模拟的方式去分析和探索，进一步提升了解决这类问题的专业门槛。

因此，单纯依赖数据训练在工业领域是行不通的，必须将专业的行业知识和经验转化为算法约束条件，模型才能贴近实际需求。这恰恰是非工业背景厂商跨界进入工业AI的最大“隐形屏障”。

应对这一挑战，需要构建更贴近工业特性的技术架构和核心算法。在这方面，中控技术凭借深耕工业领域多年的专业积累，在业界率先提出了“1+2+N”工业AI驱动的企业智能运行新架构。

其中，“1”代表1个工厂操作系统，可以实现统一的工业数据集成，为工业AI奠定强大的数据基座；“2”代表的两个核心大模型包括聚焦生产过程自动化的时间序列大模型TPT(Time-series Pre-trained Transformer)，以及聚焦企业运营自动化的超图大模型HGT(Hyper Graph Transformer)。而“N”则代表覆盖工业全场景的各类工业Agents/APPs，旨在面向形形色色的垂直场景深入发挥特长作用，并从“协同作战”中实现技术价值的共享和延伸。

在这一架构中，来自基座的数据，经统一集成治理后，可以为大模型提供充分而精准的“决策燃料”，各项算法的约束条件也更加符合行业的实际规律，最终形成“数据驱动感知、模型赋能决策、应用闭环优化”的完整价值链，实现工业智能从局部优化到全局自治的质变。

04

场景破冰：

碎片化市场的生态进化论

在工业场景层面，中国市场兼具“大而全”与“细而杂”的双重特点。这对于工业AI的落地既是巨大优势，也带来了巨大的挑战。

优势在于，中国拥有全球最齐全的产业链、最大的制造业体量，尤其是庞大的流程工业场景集群，这是发展工业AI得天独厚的战略资源。作为一种高度依赖场景的技术，竞争对手即便拥有先进模型，缺乏丰富场景也难以施展拳脚。场景与模型互相反哺，这种差异化优势为中国产业界在工业AI全球竞争中奠定了先发位置，使其成为孕育贴近产业实际、最具生命力的工业AI的沃土。

挑战则源于工业场景的高度碎片化和知识壁垒。王宽心坦言，像中控技术这样服务过海内外数万家客户的企业，在许多垂直细分场景面前，也有具体经验不足之感。这意味着，任何技术实力雄厚的厂商都很难单打独斗、包揽所有工业AI需求。

因此，未来工业AI发展的主流模式很可能是：工业AI厂商提供承载核心能力的AI工具和平台，而直接掌握场景和数据的行业用户，或用户旗下的数科公司，则可以利用这些平台和工具，针对其具体场景解决实际问题。

可喜的是，今天工业AI的应用已经在一系列场景中初具规模和成果。例如，某石化企业的数据经过中控技术的脱敏，成功地用于机理模型优化，实现了能耗降低10%的佳绩，显著优于普通节能改造能够实现的效果；中控技术与某大型集团央企合作打造的行业大模型，不仅取得了成功应用，还验证了“数据不出厂”模式的可行性，为工业AI在现阶段的推而广之树立了可供参考的良好范例。

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结语：

工业AI奔涌向前，规模化破局曙光已现

诚然，工业AI在迈向规模化落地应用的道路上，仍需克服数据壁垒、场景碎片化等诸多难题。但无可否认，技术的持续突破、应用需求的日益迫切、部署成本的渐趋优化、产业生态的加速成熟——工业AI各方的成长力量正在汇聚成强大的合力。

当此之际，工业AI的破茧成蝶，亟需产业链各方的紧密协同，厂商需深耕技术，提供更易用、更可靠、更懂工业的平台与工具；用户需拥抱变革，开放场景、共享经验（在安全可控前提下）、勇于实践；政府与机构需优化政策、完善标准、搭建桥梁。

随着中国持续推进新型工业化变革，深入实施“人工智能+”行动，我们深信，在“产学研用”的合力浇灌下，扎根于中国深厚工业沃土的AI，必将积蓄起颠覆未来产业图景的强大能量，最终成为点燃制造业高质量发展引擎的燎原星火，持续释放澎湃的光与热。