中国制造业基础优势 - 中国制造业门类齐全、基础雄厚、产业链完整，为AI大模型在工业场景的探索性应用提供丰富试验田和广阔需求空间[1] - 钢铁企业AI应用使带钢表面缺陷检出率提升至95%，热轧环节成材率提升使一年可多产出2万吨钢[1] - 油气勘探领域AI应用将地质专家数据分析时间从一整年缩短到一个月，在矿井智能化、炉温预测、地震波勘测等核心环节取得突破性应用[1] AI+工业发展路径 - 中国形成场景与技术深度融合、创新技术架构、筑牢自主可控数字底座的特色转型升级路径[2] - 科技企业与工业企业紧密携手，探索聚焦场景落地、技术适配、安全可控的实践路径[7] - 平台化模式解决工业AI应用碎片化、定制化成本高难题，实现从单点突破到规模化推广[8][9] 技术突破与创新 - 采用"非正常即异常"架构思路，通过定义正常状态简化学习目标，规避负样本穷举问题[8] - 跨领域合作团队从7000多个数据维度中筛选出约1500个核心维度，将预测准确率提升至90%以上[7] - 通过软硬协同创新优化大模型和芯片性能，推动国产大模型与国产芯片深度适配[10] 数据与安全解决方案 - 全球约70%的工业数据未被有效激活，工业设备因传感器噪声、协议割裂形成数据孤岛[5] - 采用"私有云+公有云"模式成功纳管上千台服务器，提供上万台云主机，支撑数百个业务应用[9] - 为南方电网打造云数底座，实现数据统一管理、协同变更，保障核心数据私密性[9] 行业发展挑战 - AI+工业落地存在数据壁垒、安全顾虑、技术瓶颈等多重难点[5] - 工业实时场景要求低延迟推理，但通用大模型轻量化不足、多模态数据融合困难[5] - 企业不愿在公共平台运行数据，专家标注故障数据的高成本制约模型训练[5] 国际竞争格局 - 中美两国被视为主要领军者但路径迥异，美国坐拥通用大模型与算力优势但缺乏工业场景支撑[5][6] - 美国通过持续巨额投入算力提升通用大模型性能，或依赖算力虚拟化模拟工业体系迭代[6] - 中国凭借丰富真实场景与产业协同构成独特优势，科技企业大量投入加上工业企业积极支持取得突破[6] 未来发展方向 - 需持续突破技术瓶颈、深化场景应用、营造鼓励创新的友好环境[10] - 推动更多终端产品集成智能功能，包括AI手机、AI电脑、可穿戴设备、智能家居等[11] - 监管以"宽容"为基调，破除制度性障碍，允许一定范围内试错，采用"先放后管、先立后破"策略[11]