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? 孫慶陽

近日，2025人工智能產業及賦能新型工業化大會在北京國家會議中心舉行。

500余名來自產學研用的代表齊聚一堂，探討人工智能技術如何深度賦能新型工業化。大會現場，中國信息通信研究院與多家單位共建的天然氣產業信息化和人工智能應用聯合實驗室、朝陽區具身智能測試實驗室正式揭牌，同期還發布了為產業提供標準評測支撐的可信AI-具身智能基準測試（EAI Bench）-首批任務庫共建計劃。

重構工業研發范式

與會嘉賓認為，AI正從單點工具演變為重塑工業生產體系的核心力量。

“2025年，基礎超級模型已經出現。這類模型不再是單一能力的‘專家’，而是全能型‘選手’。”中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱分享的人工智能十大關鍵詞中，“基礎超級模型”位居首位。

魏凱介紹說，基礎超級模型集成思考與非思考模式，推理、數學、代碼等多項能力同步提升。GPT-5、DeepSeek-V3等模型展現出“一專多能”的特性，通過路由機制集成不同技術，顯著提升了解決實際問題的能力。

技術躍遷直接推動了研發范式的變革。廈門大學研究生院常務副院長、嘉庚創新實驗室副主任洪文晶分享了高分子材料研發案例。由他建立的擁有化學知識的大原子模型和文獻知識大語言模型通過智能體協作，8個月內研發出高性能聚酰亞胺材料，且多項指標超越進口水平。

在小米集團人工智能實驗室主任王斌看來，AI正在改變傳統工業研發模式。其通過擎天柱工業大模型實現了壓鑄工藝從實驗驅動到模型驅動的轉變，研發周期縮短50%，缺陷檢測準確率超過99%。

科大訊飛機器人首席科學家、聆動通用公司經理季超認為，具身智能技術正從演示走向實用。視覺語言行動模型（VLA）技術路線的成熟使得機器人技能遷移成為可能，但面臨的挑戰是如何實現從95%-99%成功率的跨越，“這是玩具與工具的本質區別”。

直面“微笑曲線”挑戰

“AI在工業領域落地，必須直面‘微笑曲線’的挑戰。”中國鋼研人工智能首席科學家張云貴表示，當前AI在研發和服務端效果顯著，但在生產制造環節仍面臨驗證難題。

南京鋼鐵集團首席信息官孫茂杰分享了工業場景落地的實踐視角。南京鋼鐵集團通過“百景千模”計劃，一年內落地AI場景120個，直接降本超10億元。經過一系列實踐，張云貴認為，工業場景需要大模型與小模型協同，沒有一個模型能解決所有問題。

孫茂杰表示，鋼鐵行業流程長、環境復雜，高溫高壓高危特點突出，正是AI賦能的最佳場景。從智能配礦到質量檢測，AI正在改變傳統生產模式。“前提是要有20年數字化轉型積累的數據基礎。”

場景落地離不開算力支撐。商湯科技大裝置事業群產品總經理盧國強表示，目前國產芯片已完全可用，其性能可達到國際主流水平的50%-60%，部分場景優化后接近100%。但算力成本需降低，才能支撐AI規模化應用。

構筑AI發展基石

“人工智能產業健康發展是推動其生態建設的關鍵。”工業和信息化部科技司副司長杜廣達表示，將通過標準研制、國際合作等舉措，構建開放協同的AI產業生態。

華為昇騰CANN生態總監陳海波分享了開源開放實踐。昇騰AI軟件棧已全面開源，從芯片到應用的全棧工具鏈全面支持國產算力生態建設。他發現開源后第三方開發的推理引擎性能，甚至超過其原版。

數據是AI發展的另一大基石。中國聯通集團領軍人才、聯通數據智能有限公司模型平臺研發部總經理王愷認為，“模數共振”需要加強數據全生命周期治理。他說，在與飛機制造企業合作中深刻感知，高質量數據是模型落地的前提。

階躍星辰聯合創始人、副總裁朱亦博認為，當前，模型發展正呈現“多、開、好、省”趨勢：多模態成為標配，開源推動普及，推理能力提升，成本優化成為競爭關鍵。