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]

工业AI的核心观点 - 工业AI正在以沉稳深刻的方式加速产业革命，专注于解决制造业中"静脉血"（隐性经验知识）的数字化传承问题，而不仅是"动脉血"（可见生产力）的优化[1] - 通用大模型在工业领域存在局限性，因其难以理解特定工厂的工艺参数、设备补偿等隐性知识，这些知识通常依赖老师傅的感官和肌肉记忆[1] - 鼎捷数智发布的企业级AI套件旨在打通工业的"动脉"和"静脉"，将老师傅30年的经验数字化传承[1] 鼎捷的破局方法 三层火箭式产品矩阵 - **第一层智能数据套件**：通过"数据CT"解决OT与IT层数据孤岛问题，封装40年行业经验，覆盖20+主题域、6000+数据元、54个模型[6][7] - 智能数据体检：基于业务属性检查数据异常（如材料温度与厚度关系）[7] - 行业知识沉淀：构建工艺知识图谱，关联国标/企业标准[7] - 增强决策智能：提供自然语言交互的偏差归因和测算推演能力[8] - **第二层企业智能体生成套件**：首创MACP协议实现多智能体协同，案例显示某储能设备商经营计划制定周期从1周缩短至智能体并行执行[9][10] - 采用"中心化决策+分布式执行"模式，主智能体Commander可协调6类单智能体反思协商[10] - **第三层AIoT指挥中心&工业机理AI**： - AIoT指挥中心接入AGV/数控机床等设备，实现"全域AIoT"[11] - 工业机理AI融合物理模型（如铜铸造的流体力学），通过视觉/生物识别技术数字化工艺动作[12] 工业知识数字化技术 - 多模态抓取：一次老师傅示范可采集5种模态数据（录屏/传感器/日志等）[15] - 工业知识图谱：构建严格的三元组（如<工序A, 温度, 730℃±5>），自动标记过期知识[15] - RAG技术：本地知识图谱保障数据安全，公有大模型仅理解意图[15] 实际应用案例 - **嘉利股份**：AI排产+一灯一码追溯+无人化物流，实现人均产值↑20%、不良率↓20%、物流岗从42人→4人[18] - **英飞特**：10人IT团队9个月内替换欧司朗600人维护的全球SAP系统，验证鼎捷PaaS平台跨国能力[19][20][21] 商业模式变革 - 从项目制转向平台化：收入结构从License变为订阅费（ARR）+AI调用费+生态分成[23] - 数据飞轮效应：客户越多则模型越精准，形成正向循环[23] - 生态网络：雅典娜PaaS平台吸引华为云/智程等生态伙伴，类似"工业AI的App Store"[23] 行业竞争焦点 - 决胜关键在于将非结构化行业Know-how翻译为AI可执行的"工艺母语"，而非单纯软件功能[26] - 需解决三大挑战：算法信任（如0.01mm公差理解）、持续知识采集（防模型过期）、生态繁荣度（第三方开发者参与）[27]