5位专家深度解析：工业大模型落地难点与实战案例

编辑 | 南仔

头图 | 视觉中国

在工业智能化转型的浪潮中，企业正面临一个核心问题：如何平衡技术投入与实际收益？例如，一台耗资18万元的叠衣服机器人能否替代时薪80元的熟练工人？AI视觉系统检测产品缺陷的效率是否优于“电风扇吹检”的物理方案？这些看似简单的问题，实则揭示了工业AI落地过程中的深层挑战。

哪些场景能真正推动工业AI的规模化应用？哪些技术瓶颈需要优先突破？大鲸榜与大鲸案例始终聚焦于为企业创造实际价值的AI解决方案。在10月30日晚的502线上同行活动中，我们邀请了中国工业互联网研究院、埃夫特机器人、长亭科技、创新奇智和义柏基金的五位专家，从技术、安全、商业模式等维度，深度剖析工业AI的落地路径。

这场活动不仅是一场技术交流，更是一次对工业AI落地逻辑与未来趋势的深度探索。以下为精彩内容回顾：

工业大模型：定义、应用与实战路径

中国工业互联网研究院高级工程师王骁明确指出，工业大模型并非从零开发，而是基于通用大模型底座，通过海量工业数据微调形成，能够解决工业场景中的“非标准化”和“高复杂度”问题。他通过调研200余家制造企业发现，当前工业大模型主要应用于研发、设计、运维等外围环节，核心生产环节仍以传统小模型为主，形成“微笑曲线”效应。王骁强调，大小模型的协同应用是推动工厂智能化的关键。

图源：中国工业互联网研究院

针对工业数据壁垒、安全顾虑和商业模式不成熟等挑战，王骁提出“云边端三级部署”架构：

• 设备层（端）：部署轻量级模型，负责实时控制与传感器数据处理。
• 产线边缘（边）：部署中等规模大模型，实现产线协同与跨设备信息整合。
• 企业云端（云）：部署企业级协同大模型，优化跨工厂、跨地域的供应链与知识管理。

他进一步分享了制造业五大环节的典型案例，并总结了工业大模型落地的“五步法”：数据分级、高质量数据集构建、专业模型训练、算力部署，最终实现智能体赋能。

具身智能机器人：从专用到通用的突破

埃夫特副总工程师李浩来指出，工业机器人与人形机器人市场规模虽小（年约三四百亿），但具身智能是工业大模型“能执行”能力的核心体现。当前，实时控制与智能技术的融合不足限制了机器人行业发展，开发效率低、成本高的问题尤为突出。

为解决这些痛点，埃夫特推出“通用技术底座”产品组合：

• OpenMind OS：底层操作系统，整合AI算力与实时控制，确保机器人行动的确定性和实时性。
• 墨斗IDE：机器人应用开发平台，提供虚拟仿真功能，无需真实机器人即可完成调试与测试。
• 大衍数据平台：覆盖数据采集、标注到训练的全流程，保障机器人训练数据的完整性与高效性。

图源：埃夫特

李浩来通过案例展示平台赋能潜力：一名中专生仅用3天开发出无人工作站应用；一套双臂机器人在一个月内完成“智能煮粥”复杂应用开发。他强调，机器人行业的未来离不开生态共建，开放合作至关重要。

工业智能时代的安全边界：AI驱动的攻防对抗

随着AI渗透至工业控制与代码生成环节，安全威胁全面升级。长亭科技AI技术总监尹振玺指出，AI降低了攻击门槛，自动化渗透平台XBOW击败人类黑客登顶HackerOne榜单，证明AI在进攻端的强大能力。更严峻的是，大模型训练数据中的开源漏洞代码导致AI生成的代码45%存在安全漏洞，一个错误指令可能直接引发物理设备损坏或产线停摆。

长亭科技提出AI驱动的攻防对抗新思路：在攻击侧，AI模拟高烈度攻击，帮助企业提前发现系统弱点；在防守侧，AI通过智能化分析与应急响应提升安全防范能力。例如，AI可辅助安全运营中心进行实时分析、指挥与溯源，大幅提高应对效率。

图源：长亭科技

针对AI代码安全问题，长亭推出完整的AI安全开发框架（AI Secure Coding），涵盖编码到发布运行的全流程安全措施。通过静态代码扫描、动态漏洞扫描与智能修复，确保AI生成代码的安全性。该框架可实时扫描代码，发现并修复漏洞，显著提升开发效率与安全性。

问题驱动：工业AI落地的核心逻辑

在圆桌讨论中，创新奇智技术副总裁郭江亮分享了工业大模型在生产效率提升与决策精准度优化中的实践。他以全球钢铁龙头企业为例，传统卸船依赖人工与低效机械化设备，项目通过大模型技术整合港口数据（如矿石监测、潮汐气象等），预判船舱塌料并优化作业规划与路径。大模型的智能推理能力改进了抓斗操作效率与动态感知，优化后码头通航能力提升，相当于新增一条“隐形航道”，年经济效益超600万元。

针对工业CAD数据缺失问题，郭江亮表示，利用多模态数据技术与数据合成技术可弥补真实数据不足，实现设计图的自动生成与优化。

会议最后，义柏基金合伙人黎竹岩强调，工业AI落地需深入工厂一线，理解工人与管理者的日常痛点。他以炼钢厂钢包热修为例：钢水流动孔需定期维护，但作业环境恶劣，传统企业与AI团队因缺乏交集而长期无法解决。跨界团队通过深入工厂，推出工作站缓解问题，单台设备售价超1000万元。

黎竹岩认为，传统行业存在大量“可改良地段”，管理者有意愿与资金支持改良，但缺乏技术“翻译”。技术导向的AI公司需深入了解工厂作业细节，否则“赋能”可能沦为空谈。他倡导“落地为王”，即以价值创造为核心，而非仅追求技术先进性。

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