工业AI的产业革命 - 工业AI正在以沉稳深刻的方式加速变革制造业，区别于生成式AI在内容产业的快速渗透[1] - 制造业存在"动脉血"(可见生产力)和"静脉血"(隐性经验知识)的双重结构，后者决定产品良率和竞争力[1] - 通用大模型难以捕捉工厂特定场景的工艺参数等隐性知识，形成工业AI落地的主要障碍[1] - 鼎捷数智发布企业级AI套件，旨在打通工业的显性与隐性知识体系[1] 鼎捷的破局方法论 - 采用"解耦式架构"分离知识库与执行器，实现模块化升级和行业适配[4] - 构建"三层火箭"产品矩阵：智能数据套件→企业智能体生成套件→AIoT指挥中心[5] - 智能数据套件已完成20多个主题域覆盖，沉淀6000+数据元和54个模型[7] - 首创MACP协议实现多智能体协同，案例显示经营决策效率从1周缩短至实时[8][10] - 工业机理AI融合物理模型与数据模型，实现工艺参数的数字化传承[12][13] 工业知识数字化技术 - 多模态采集技术单次可获取5种模态的工艺数据[14] - 构建严格的三元组知识图谱(如<工序A, 温度, 730℃±5>)确保精度[14] - 采用RAG技术平衡AI能力与数据安全，避免核心工艺外泄[15] 实际应用案例 - 嘉利股份改造后人均产值提升20%，不良率下降20%，获"未来工厂"称号[19] - 英飞特借助鼎捷平台用10人团队9个月完成原需600人维护的全球系统替换[21][23] 商业模式变革 - 从项目制转向平台订阅(AAR)+AI调用+生态分成的收入结构[25] - 形成数据飞轮效应：客户越多→模型越准→吸引力越强[26] - 估值逻辑可能从PE转向PS或ARR倍数[27] 行业竞争焦点 - 竞争维度从软件功能转向行业Know-how的AI化能力[28] - 决胜关键包括算法信任度、知识更新机制和生态繁荣度[28]