全球工业格局与中国地位 - 2024年美国工业增加值创下3.74万亿美元历史新高，其中制造业增加值为2.91万亿美元 [4] - 2024年德国与日本工业增加值分别为0.98万亿美元和0.93万亿美元，制造业增加值分别为0.83万亿美元和0.82万亿美元，均不到美国的三成 [4] - 2024年中国全部工业增加值完成40.5万亿人民币（约5.69万亿美元），总规模连续15年保持全球第一，占全球超30%，是美、德、日三国总和还多 [5] - 2024年中国规模以上企业水泥产量18.25亿吨，占全球总产量近50%，连续39年位居世界第一 [7] - 2024年美国人均制造业增加值约8670美元，中国仅为3345美元，不到美国的一半 [7] 人工智能与工业融合趋势 - 美国在高端化、智能化领域优势显著，大举实施制造业回流计划，并加码人工智能、大模型、高性能计算等新兴产业创新 [7] - 2024年美国国家标准与技术研究院（NIST）设立专项基金，推动AI与制造业融合研发 [7] - 中国国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，作为人工智能领域首部纲领性文件，明确了未来十年发展规划和目标 [8] - 工信部发起“人工智能产业及赋能新型工业化创新揭榜挂帅”工作，意在加快推动人工智能赋能新型工业化 [8] - 产业中存在大量AI“跨界”落地工业场景的尝试，但许多案例在完成价值闭环的“最后一公里”遇到困难 [8] 数智建材研究院公司概况 - 安徽数智建材研究院有限公司（数智院）是一家基于代理式人工智能、产业大模型等技术，为工业企业提供数据、模型、执行落地价值闭环的To B企业 [10] - 公司于2022年12月由中国建材集团成员新材料基金、南方水泥和傲林科技、上峰建材共同出资成立，注册资金5亿元 [10] - 公司自主研发的“晓妙”产业大模型通过融合数据模型、机理模型、业务模型和领域知识库，实现了生产制造实时闭环控制和经营决策的端到端优化 [9] - 该模型已成功应用于数十家工厂，为每家工厂实现了水泥吨成本平均降低2元，单位产品能耗、电耗下降，创造了亿元级效益 [9] - 公司已累计治理及训练超过2万亿条生产数据，构建近200多个大小场景模型 [13] - 公司推出了“晓妙”产业大模型的“AI+研发平台”，能力从生产优化延伸至研发创新源头，实现了覆盖研发、采购、生产、销售、物流、服务等工业全链路核心场景的智能赋能体系 [13] 数智院业务进展与认可 - 2023年，公司以产业大模型为核心引擎，在基础材料“供—产—销”全链路及生产端到端场景中完成十余个高价值AI应用试点 [11] - 2024年推广至66家工厂，2025年累计服务工厂已突破100家，形成了一套“可复制、轻量化、保成效”的标准化实施方案 [11] - 公司与天山材料组成的联合体，凭借“水泥生产全流程控制优化模型研发创新项目”成功揭榜建材行业重大科技攻关“揭榜挂帅”项目 [11] - 中国建材集团凭借数智院创新研发的“水泥产业大模型”，于Gartner 2025年度“创新之眼”评选中荣获先进制造赛道亚军 [11] 产业大模型面临的挑战 - AI大模型在工业场景中能验证显著正向价值的落地案例屈指可数 [15] - 大模型的技术本质是生成式AI，其“幻觉”问题、“黑盒”问题根植于底层技术，在容错性弱、时序性强的生产场景上往往表现不佳 [15] - AI落地工业制造领域的三大挑战：1）工业时序数据的处理与业务逻辑理解；2）复杂工业机理与业务规则的融合；3）对决策指令的容错率几乎为零，要求模型能自主应对异常以保证安全稳定生产 [17] - 工业AI项目的投资回报率难以考核，大量数字孪生、仿真实验室项目无法实现价值闭环，模型独立于产线存在，难以计算投资回报效率 [18] 数智院的解决方案与路径 - 数智院的解法是以“效益为导向”，致力于为企业带来可量化的直接经济效益 [18] - 公司依托产业大模型开发更多的Agentic AI应用，下一步有望帮助企业的吨水泥成本下降3-5元，平均回本时间原则上能够缩短到1年以内 [18] - 公司强调产业知识、产业数据、产业Know-how的重要性，其AI产业模型是从工厂内部“长出来”的 [19][21] - 在数据层面，公司与天山材料深度合作，推动跨域协作，共同构建产业级数据标准，确立“由场景定义模型、由模型定义数据”的工业大模型建设路径 [21] - 在业务层面，得益于中国建材集团自上而下的AI融合创新体系，以及与应用方的协同共创，使公司能深入接触最懂技术、最懂场景的企业决策人与工程师 [21] - 公司凭借“产业数据+业务逻辑+工业机理”的工业Know-how能力，打造了“1+1+N架构”：一个数智底座、一个产业大模型平台、N个代理式AI应用 [22] - 公司业务正从水泥与建材领域，逐步拓展至新能源、新材料、纸业、粮油、矿业、石化等多个行业 [22] 行业背景与宏观意义 - 2024年，全国规模以上水泥企业行业利润约250亿元，同比下降20%，行业面临经营压力、资金压力以及环保、节能、降碳等迫切转型升级需求 [18] - 制造业是“立国之本、强国之基”，需要加快“推动人工智能科技创新与产业创新深度融合”，以“AI+制造”锻造新质生产力，以“数智融合”筑牢产业链安全 [24] - 数智院作为AI时代工业场景价值落地的标杆，率先打通了AI大模型+工业的价值闭环，证明了产业大模型在解决数据时序性、业务复杂性和低容错率等挑战上的成功 [25] - 其“效益导向”的闭环方案实现了从预测到执行的跨越，“1+1+N”模式为制造业AI应用创造了示范，塑造了全新的工业AI智能发展范式 [25]

中央企业AI产业大模型发展 - 中国建材集团推出"晓妙"产业大模型，以水泥板块为试验田，突破时序数据与工业机理融合等三大核心技术 [1] - 该模型已在66家水泥企业批量应用，并拓展至新材料、能源、食品制造等多产业领域 [1] - 实际应用中实现吨水泥配料成本降低1%以上，助力天山材料等企业显著降本增效 [1] "晓妙"大模型工程化能力 - 模型在中国建材近百家水泥企业落地，单个工厂数据治理周期最短压缩至14天 [1] - 模型构建和部署时间控制在最短7天以内，平均投资回报周期约1年 [1] - 已形成成熟的工程化交付能力，适应不同生产线的复杂工况和差异化条件 [1] AI在新材料研发中的应用 - 中国建材集团董事长周育先认为AI将成为新材料研发的"超级加速器" [2] - 利用AI进行材料基因组学研究、配方优化等，可缩短研发周期并降低试错成本 [2] - 集团已构建231个场景模型，覆盖从制造到研发设计、供应链管理的全链条 [2] 央企AI专项行动进展 - 2024年国务院国资委启动央企"AI+"专项行动，多家央企发布产业大模型 [2] - 中国石油发布3000亿参数昆仑大模型，国家电网发布光明电力大模型 [2] - 国家能源集团发布擎源发电大模型，显示央企加速拥抱AI技术 [2]

中国建材集团AI大模型应用 - 公司成功研发建材产业大模型1.0"晓妙"，融合数据模型、机理模型、业务模型及多模态AI架构，实现生产制造闭环控制和经营决策端到端优化 [1] - 该模型在水泥生产中实现吨水泥配料成本降低1%以上，并已在天山材料等企业批量化应用 [1] - 应用领域从水泥扩展至新材料、能源、食品制造等多个产业 [1] 大模型技术特点与工程化能力 - "晓妙"大模型通过整合分散的工业数据，解决生产场景中数据标准不一的挑战 [1] - 形成"可复制、轻量化、保成效"标准化方案，在近百家水泥企业成功落地 [2] - 单个工厂数据治理周期最短14天，模型部署时间控制在7天内，平均投资回报周期约1年 [2] 行业转型方向 - AI技术推动建材行业向智能、绿色、高端方向深度变革 [2] - 技术覆盖研发设计、生产制造、供应链管理、销售服务等全流程关键环节 [2]

人工智能赋能建材行业转型 - 人工智能技术助力建材行业向更智能、更绿色、更高端方向变革 [1] - 数字化转型可实现研发设计数字化、生产运营一体化、客户服务敏捷化，提升决策效率、协同能力和服务水平 [1] - AI技术深度赋能建材生产全流程，在研发设计、生产制造、供应链管理、销售服务等关键环节实现突破性应用 [1] 中国建材集团的AI实践 - 中国建材集团逐步完善AI融合创新体系，探索人工智能与实体经济深度协同的创新路径 [1] - 集团所属企业参与研发的"晓妙"产业大模型融合数据模型、机理模型、业务模型和领域知识库，成功赋能业务决策 [2] - 该大模型突破时序数据与工业机理融合、多模态场景协同及决策容错三大核心技术 [2] - 水泥配料模型已在66家水泥企业实现批量化应用，并拓展至新材料、能源等多产业领域 [2] "晓妙"产业大模型的应用成效 - 以水泥板块为"试验田"，经过2年多推广应用形成成熟工程化交付能力 [3] - 实现吨水泥配料成本降低1%以上，显著降本增效 [3] - 单个工厂数据治理周期最短压缩至14天内，模型构建和部署时间控制最短在7天以内 [3] - 平均投资回报周期约1年，具有快速敏捷交付能力和高性价比投入产出比 [3] AI驱动的建材产业变革方向 - 工厂层面带来人机互联执行范式的深刻变革 [4] - 区域公司层面带来区域中央控制和协同运营的深刻变革 [4] - 企业集团层面带来运营模式和决策优化的深刻变革 [4] - 水泥行业产业大模型包含200多个场景模型，实现供产销全链路覆盖 [4] 未来发展规划 - 在产品周期迭代价值链维度打造产品智能设计、性能仿真、制造工艺优化等场景应用 [4] - 在生产运营价值链维度打造数智孪生工厂、生产能力规划、设备智能控制等场景应用 [4] - 在企业经营管理价值链维度打造财务孪生、产线资源统筹等场景应用 [4] - 在业务履约执行价值链维度打造采购生产协同、产销平衡、动态定价等场景应用 [4]