文章核心观点 - AI发展的核心价值在于与实体经济复杂场景的深度融合与应用，而非单纯追求模型参数或技术发明 [1] - 产业AI落地面临场景极端化、流程高风险、知识隐性化三大核心难题，需要构建连接通用AI与产业需求的“适配网络”或“神经网络” [2][3] - 通过“L0通用大模型 + L1行业大模型 + L2场景模型”的分层架构与“平台+生态”模式，可实现产业知识的数字化沉淀、复用与创新，催生深层变革 [5][6][7][8] - 产业智能化的最终目标是建立新的人机协同关系，将人从重复劳动中解放，专注于决策与创新，让AI技术像电力一样成为隐形的基础设施 [9][10] 技术的价值在于落地 - 颠覆性技术的价值由其应用场景定义，历史表明技术发明若脱离应用则无法改变世界 [2] - 当前AI巨头将通用大模型视为“发电厂”式基础设施，但实体经济产业需要的是能将电力安全、适配地驱动具体设备的复杂“电网系统” [2] - AI产业落地需解决三大难题：1) 场景极端性与碎片化，如矿井恶劣环境或产线微米级缺陷；2) 流程复杂与高风险，如炼钢工序连锁反应可能导致重大经济损失；3) 知识隐性与专业化，如资深工程师的经验难以数据化 [2][3] - 解决这些难题决定了AI是“昂贵的玩具”还是“真正的生产力工具”，需要既懂AI又懂产业的新角色来搭建连接两者的“神经网络” [3] 构建产业智能的“神经网络” - 以内蒙古伊敏露天煤矿为例，其年产能3000万吨，长期受安全风险、高燃油成本及司机短缺困扰，极寒、富水、软岩等复杂地质条件对无人驾驶极不友好 [4] - 2024年5月15日，100台纯电动无人驾驶矿用卡车在伊敏煤矿投运，这是全球首个极寒地区百台规模无人电动矿卡集群，并率先取消驾驶室，融合了5G-A、云技术及端侧融合感知技术 [4] - 该项目由华能蒙东公司联合徐工集团、华为、国网公司、北科大等共同研发，基于华为5G-A技术构建车—云—网协同调度系统，平台管控能力超过1000台，实现秒级采图与分钟级地图更新 [5] - 核心架构为“L0通用大模型 + L1行业大模型 + L2场景模型”分层模式：L0由华为提供通用AI能力；L1由行业伙伴注入数据与知识训练行业大模型；L2由解决方案伙伴开发具体场景应用 [5] - 该模式让懂AI的“建筑商”提供基础能力，而懂行业的“设计师”和“施工队”（如华能、国网）负责具体创新与实施 [6] 产业智能的深层变革 - 变革一：改变产业知识传承与创新模式，AI大模型能将零散、隐性的专家经验与生产数据结合，固化为可调用、可迭代的“行业知识模型”，使个人技能转变为行业共享的数字资产 [7] - 变革二：改变智能化创新模式，从高成本、难复制的“项目制”走向平台化，“L0+L1+L2”架构如同工业化的AI生产线，L1行业大模型作为“发动机毛坯”，供生态伙伴快速开发定制化L2应用，实现能力复用与规模化 [8] - 变革三：催生全新“人机协同”关系，AI接管99%的常规工作，使人能专注于1%的极端异常处理与工艺优化创新，将人提升为决策者与创造者 [9] - 最终价值在于建立一套全新的知识生产、复用与传承机制，降低创新门槛，让行业Know-How得以永续 [10] - AI技术将经历从显眼到隐形的过程，最终评判标准将是其赋能的具体产业成果，如工厂良率、供应链稳定性等 [10]