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為什么說AI發展的盡頭是工業？

2025-09-15 14:21:34

第一次工業革命，人類邁入了蒸汽時代，擺脫了對風、水、畜等自然力的依賴，學會了規模化生產。第二次工業革命，人類邁入了電氣時代，鋼鐵巨獸晝夜不停的咆哮著，改造了人類社會的方方面面。第三次工業革命，人類邁入了信息時代，工業和數據開始密不可分，在各類高精尖產品之外，人類還創造出了“虛擬世界”。身處21世紀，如


第一次工業革命，人類邁入了蒸汽時代，擺脫了對風、水、畜等自然力的依賴，學會了規模化生產。


第二次工業革命，人類邁入了電氣時代，鋼鐵巨獸晝夜不停的咆哮著，改造了人類社會的方方面面。


第三次工業革命，人類邁入了信息時代，工業和數據開始密不可分，在各類高精尖產品之外，人類還創造出了“虛擬世界”。


身處21世紀，如果說要催動第四次工業革命，在目前所有的技術中做一個選擇題，我想大部分人會投“AI技術”一票。


如今AI技術應用之廣，可謂是百花齊放。各行各業的人利用AI生成方案、文章、圖片、PPT或咨詢決策建議、了解行業知識、充當線上客服。人們一邊在AI的幫助下解放精力，一邊在技術的迅猛發展中戰戰兢兢害怕被代替。


讓我們以后再聊AI技術可能帶來的倫理問題和社會沖擊，先聚焦到AI技術真正的核心層面——AI對生產力的提升。偉人說，科學技術是第一生產力，今天我們就聊一聊工業AI。

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01

工業AI能夠帶來的巨量效益


工業場景具有規模化特征，AI的微小改進（如1%的能耗降低或良率提升）可在海量生產中產生指數級收益。根據世界銀行數據，工業占全球GDP的28%，約為29萬億美元（2023年為例）。在此基礎上，AI滲透率每提升1%，預計帶來3000億美元經濟增量（BCG測算）。相較于消費互聯網的流量變現模式，工業AI創造的是全要素生產率的提升，這種價值創造具備更強的可持續性和抗周期能力。


以鋼鐵行業為例，企業通過AI技術降低能耗提升效率后，若煉鋼降低噸鋼成本10元，千萬噸級鋼廠可年省過億，這就是行業的規模化特征。


工業AI的本質是通過數字化手段實現制造經驗的快速沉淀和規模復制，將“精耕細作”的成本拉低。在一個工藝復雜的傳統工廠，想要實現高效生產，需要一大批熟練的設備操作工、倉儲物流管理員、質檢人員、運維人員、專業的工藝設計團隊，還需要能綜合把控、敏捷調度的生產管理者。擁有了這些人之后，仍需經歷數月的工藝參數調試、設備OEE提升、生產節拍優化等關鍵動作，最終才能形成穩定產能。


而AI，可以把其中的人力成本和時間成本大幅降低，并規避人類“肉體凡胎”帶來的生產風險，像一個沒有感情的全能專家，日夜不停地監控著生產數據并進行對應操作。

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02

工業AI的應用需要循序漸進


如果對工業AI功能的描述，讓一部分從業者感到懼怕，那么接下來的內容，可以讓大家稍稍安心。實際上，工業AI的發展和應用還是離不開人的幫助，如今工廠哪怕上線了工業AI，也需要人力的協同才能發揮效益。

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AI工具在部分工業場景的選擇：

1

需要創造性

生成式AI（如新材料分子設計）

需要工程師協同：AI工藝參數優化、AI系統前期設計、跨學科知識整合（如材料特性與設備限制的平衡）等


2

高精度分類

判別式AI（如精密零件缺陷檢測）

需要工程師協同：AI模型調優、處理復雜異常案例等


3

動態決策

強化學習（如煉鋼過程控制）

需要工程師協同：AI監控、模型優化、結合業務目標進行流程重構等

4

知識管理

神經符號AI（如工藝經驗數字化）

需要人力協同：知識庫優化和糾錯、人性化溝通、個性化指導等


5

根因定位

因果AI（如產品良率提升）

需要人力協同：邏輯訓練、復雜的根因分析、后續改進等


我們常用的免費軟件中控SCADA今年竟然也推出了AI功能，能夠進行AI問答、趨勢預測、AI生成3D（此類3D模型過去定制需要幾千元一套，現在竟然可以免費獲得）。但是這些AI功能還是需要我來進行實施，3D模型的生成也需要我來輸入詳細需求，并由我運用到工程中。利用AI工具，節約了我大量的時間精力，并且我不認為AI短期內會代替自動化工程師。


看過《三體》這本書的朋友應該了解“技術爆炸”這個概念，意為新技術的發展可能會在某個時期突然爆發，取得大量的突破性的成果。AI技術的發展之迅猛，性能榜首之位幾乎是每月迭代，ChatGPT、DeepSeek、Qwen等大模型正在以超乎想象的速度完成進化。雖然已經有了很好的技術底子，但打造工業AI的難點更在于工業數據的積累，只有了解大量行業生產場景、了解工藝，并且有大量工業數據作為可調用分析的資源庫，才有底氣說自己是真正的工業AI大模型（目前市面上許多“工業AI”實際上只是常規大模型換個殼子）。所以，工業AI要從研發到成熟應用還有很長的路要走，看似具備了前置條件，但是還欠缺AI技術和細分行業工業數據的磨合，這最為關鍵的一步，是咫尺，也可能是天涯。


03

國內廠商在工業AI的突破


近年來，國內廠商在工業AI領域加速布局，通過技術與場景持續結合，逐步構建起工業AI類產品的解決方案。頭部企業如華為、百度、阿里云等依托資金和技術優勢，推出工業視覺檢測、預測性維護、智能排產等平臺化產品。


工業自動化領域，以中控技術為代表的上市企業大力發展AI技術，推出了一系列的工業AI解決方案，幫助工廠實現自主生產、自主監督和自主優化。還有一眾更關注垂直領域的廠商，聚焦細分場景，在汽車制造、半導體、能源等行業形成差異化競爭力。


由此可見，工業AI這個領域可謂是百花齊放，各家企業都想分一杯羹。這種分層競爭態勢也反映出工業AI落地的核心邏輯——必須深度綁定OT運營技術知識沉淀，在具體生產場景下創造價值。

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工業控制領域為例，還是更加看好中控技術的AI技術發展，原因有三。


一是之前我們一直提到的數據。搞工業AI是需要“基因”的，大量的工業數據是工業AI的基因。工業AI是領域知識與數據科學的深度耦合，其價值不在于技術先進性，而在于對工業場景中隱性知識的顯性化能力。得益于數十年的工業know-how積累，中控技術在工業AI研發的過程中，喂養了超過100EB的工業數據，產品設計更加貼合生產場景。


二是資金。錢對于技術研發來說，說它是最重要的因素也不為過。部分自動化企業雖有數據積累，但面對發展AI技術產生的大量資金需求，心有余而力不足。作為自動化領域的頭部上市公司，中控技術在全力發展AI的基調下，大概率是不缺資源支持的。


三是業務構成，這也是最容易被人忽視的一點。試問哪些企業最愿意且有能力去當第一個吃“螃蟹”的人？答案有二，一是規模化生產的企業，旨在創造規模化效益（即上文的規模化特征）；二是有錢的企業，旨在使用新技術，試驗創新方案是否能有創新成果。中控技術的核心業務主要在石化、化工領域，近年來大力推動AI發展，輻射千行百業。它的大客戶畫像就是有規模且資金充裕的頭部工業企業，相信這類客戶對于落地工業AI會有不小的興趣。


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