AI向实，深入产业深水区

随着AI技术的不断发展，越来越多的企业和机构开始将AI技术应用于实际产业中，实现AI向实的目标，为了迈向产业深水区，需要不断探索AI技术在各个领域的应用，加强技术研发和人才培养，推动产业升级和转型升级，才能充分发挥AI技术的潜力，实现产业智能化和高质量发展的目标。

“AI重在应用，不重在发明。发明AI只是一家IT公司，应用AI则会强大一个国家。”

近日，任正非在ICPC上没有谈大模型的参数竞赛，也没有谈技术巨头的军备比拼，而是将话题引向了高炉、矿井和码头这些实体经济的核心场景。

他的判断引发了行业的广泛共鸣，也让一个共识逐渐浮现：AI的下半场，不在于模型本身有多强大，而在于它能在多大程度上与真实世界的复杂场景相结合。

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技术的价值在于落地

技术史反复印证了一个规律：一项颠覆性技术的价值，最终由其应用场景所定义。多年前，施乐率先发明了图形界面和鼠标，但这些足以改变世界的技术却被锁在实验室；直到乔布斯将它们嵌入个人电脑，才真正开启了一个时代。

今天的AI正处于一个类似的十字路口。顶尖科技巨头们纷纷构建更强大的通用大模型，他们将此视为类似“发电厂”的基础设施。然而，对工业制造、能源开采、交通物流等具体产业场景而言，它们需要的远不止是“点亮一盏灯泡”那么简单。

发电厂发出的电，须经过一整套由变压器、输电线、配电柜组成的复杂电网系统，进行稳压、适配、传输，才能安全地驱动工厂里的每一台设备。同理，AI要真正实现产业落地，也需要这样一张复杂而强大的“适配网络”，一头连着通用大模型，另一头则连着矿井下的传感器、钢铁厂的高炉、港口的岸桥......

它需要将抽象的算法，与具体的行业知识（Know-how）、实时的工艺数据、复杂的流程管理等进行深度融合，以解决三个核心难题：

第一是场景的极端性与碎片化，如地下500米的矿井充斥粉尘、潮湿与信号屏蔽；精密面板产线上可能存在上百种微米级缺陷，通用模型难以直接应对这些极端、离散的现场环境。

第二是流程的复杂与高风险，炼钢是一个典型的例子，几十道工序环环相扣，一个环节的参数微调，可能引发整条产线的连锁反应；AI的决策如果出现“幻觉”，造成的可能不是一段错误的文字，而是数以百万计的经济损失和安全事故。

第三是知识的隐性与专业化，一位经验丰富的矿山地质工程师，能通过岩层的微小变化判断出风险；一位资深的港口调度员，能在脑中快速规划出上百辆集卡的最佳路径。这些宝贵的行业知识大多是隐性的，难以被简单地数据化和“喂”给模型。

对于这些难题的解决程度决定了AI在实体经济中到底是昂贵的玩具，还是真正的生产力工具。因此，产业与AI之间需要一种全新的角色入场——这个角色既要懂AI的“大脑”，又要能深入产业的“肌体”，去搭建连接两者的“神经网络”。

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构建产业智能的“神经网络”

那么，什么样的“神经网络”才能满足产业需求？

地处呼伦贝尔大草原深处的伊敏露天煤矿，是上世纪七八十年代国内首批建设的露天矿之一，年产能3000万吨，是内蒙古煤炭主产区的重要支柱。然而，施工及交通运输中的安全风险、高企的燃油成本、因工作强度大环境艰苦导致的卡车司机短缺等难题，长期困扰着矿山运营，且随时间推移愈发凸显。

一般而言，伊敏煤矿的难题在整个煤矿行业普遍存在，无人驾驶可以在很大程度上解决这些难题，但对于伊敏煤矿来说，极寒、富水、软岩等叠加的复杂地质条件让这里成了无人驾驶“最不友好”的地方。

然而，今年5月15日，100台纯电动无人驾驶矿用卡车正式投运伊敏煤矿。这不仅是全球率先实现极寒地区百台规模的无人电动矿卡集群、中国率先取消驾驶室的无人矿卡项目，更是全球率先融合5G-A、云技术、端侧融合感知技术的露天矿创新实践。

整个项目由华能蒙东公司联合徐工集团、华为、国网公司、北科大等国内科技创新的头部企业共同研发，基于华为5G-A技术，研发高效的车—云—网协同调度系统，集成无人驾驶调度和自动换电调度云平台，网络全部下沉，平台管控能力超过1000台。同时，实现无人电车在作业过程中秒级采图分钟级地图更新，也创新研发了工作面混编模式。

这一实践背后，折射出产业需要的是在标准化数字基础设施底座上培育出专属自己领域的模型与智能化应用，其核心思路并非追求通用能力的无限泛化，而是构建“L0层的通用大模型+L1层的行业大模型+ L2层的场景模型”的分层架构：

L0层是基础，华为提供语言、视觉、多模态等通用AI能力。

L1层是关键，行业伙伴将海量的行业数据和专家知识注入模型，联合训练出煤矿、政务、汽车、气象等领域的“行业大模型”。

L2层是应用，无数的解决方案伙伴可以基于L1的行业模型，快速开发出针对具体业务场景的细分应用。

这套架构没有试图用一个万能模型去硬解所有问题，而是让懂AI者和懂行者各司其职、协同创新。前者是提供高品质“水泥、钢筋、预制板”（即连接、算力、平台）的“建筑商”。真正的“设计师”和“施工队”，是华能、国网这些深耕行业数十年的龙头企业和伙伴。

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产业智能的深层变革

这种“平台+生态”的模式，真正改变的是产业知识（Know-How）传承与创新。它所带来的变革，远比解决单个场景的效率问题更为深刻。

在传统工业领域，最宝贵的资产，往往不是设备，而是老师傅们脑海里那些无法量化的经验。一位顶尖的化工调机师傅，能通过听声音、闻气味、摸温度来判断设备状态，但这种手艺难以复制，且会随着人的退休而流失。

AI大模型的出现，第一次提供了一种强大的工具，能够将这些零散、隐性、非结构化的专家经验，与海量的生产数据结合，进行学习和推理，最终固化为可调用、可迭代的“行业知识模型”。从此，一个宝贵的个人技能，就转变成了可以被整个企业、乃至整个行业调用的数字资产。

其次，它改变了智能化创新的模式，从项目制走向平台化。

过去，企业想做智能化改造，往往是做一个“交钥匙”工程。一个项目结束，成果可能只适用于一条特定的产线。当外部环境变化或流程调整时，整个系统可能又要推倒重来，成本高、周期长、无法规模化复制。

而“L0+L1+L2”的分层架构，本质上是一种工业化的AI生产线。L1行业大模型沉淀了通用规律，就像一个预制好的“发动机毛坯”。无数的合作伙伴可以基于这个“毛坯”，快速、低成本地开发出满足各种L2场景需求的“定制化发动机”。例如在矿山领域，一个伙伴基于盘古矿山大模型开发出的皮带机异物识别应用，其核心视觉能力可快速被另一个矿区的无人机巡检应用复用。

这使得创新不再是少数巨头的专利，而是变成了整个生态伙伴可以广泛参与的开放式命题。知识得以沉淀、能力得以复用、应用得以规模化，这才是产业智能化的根本解法。

最终，催生一种全新的“人机协同”关系。

AI并非要取代人，而是要将人从重复、危险、低效的劳动中解放出来，让人成为更高级的“决策者”和“创造者”。当AI接管了99%的常规巡检和数据分析后，人的精力就可以集中于处理那1%的极端异常情况和进行工艺流程的优化创新。

这种深入产业的AI实践，其核心价值不在于替代了多少人力，而在于它建立了一套全新的知识生产、复用和传承的机制，让宝贵的行业Know-How得以永续，让创新的门槛降低，让人的价值得到体现。

回望技术史，每一次真正改变世界的技术力量，都会经历从显眼到隐形的过程。电力从世纪发明变成了墙上的插座，网络从信息高速路变成了基础公共设施。

或许有一天，人们不再争论哪家模型的参数更大，而是聚焦于AI赋能的哪座工厂的良率更高、哪条供应链更稳定、哪款产品更贴合需求，到那时，AI才算真正“长大”。

大模型仍在狂奔，但中国制造业已给出了奔跑的方向：AI向实，让技术在真实世界中归位，把智能嵌入实体产业，在实际用户体验中兑现价值。