当前，工业领域正经历着一场由人工智能技术引发的深刻变革。从政策层面的持续加码到企业实践的不断突破，“AI+工业”已从概念探讨迈向规模化落地的关键阶段。

工业和信息化部在《工业和信息化部信息化和工业化融合2025年工作要点》中明确提出实施“人工智能+制造”行动，为行业智能化升级指明了方向；而在2025世界人工智能大会的相关主题论坛上，企业代表围绕“AI+生产”“AI+运营”等核心议题的探讨与实践分享，更凸显出产业界对AI赋能工业的迫切需求与积极探索。无论是中小型企业对降本增效的现实追求，还是大型企业对全流程智能化的战略布局，都在推动着AI技术与工业各环节的深度融合。而AI+工业解决方案有哪些？成为了众多工业企业在转型过程中亟需厘清的核心问题。

在AI与工业融合的实践中，以北京电子数智科技有限责任公司（以下简称“北电数智”）为代表的企业，凭借深厚的技术实践交出了亮眼答卷。

AI与工业的深度融合既需要技术的创新突破，更需要对行业场景的深刻理解与本土化适配能力。特别是对于工业领域中数量庞大的制造企业而言，如何跨越“数据孤岛”“模型适配难”“落地成本高”等转型鸿沟，找到一套可复制、能见效的智能化路径，成为普遍诉求。

7月28日，北电数智高级总监吴岳在2025世界人工智能大会“智造融合：AI驱动工业范式变革”主题论坛发表演讲并参与圆桌对话，其围绕“AI+生产、产品、运营、基础设施”分享了“星火・工业底座”实践，并发布“骄阳・工业大模型”，助力制造业全流程智能化。

当前工业企业需求分化：中小型企业关注去库存、降成本等实际收益，大型企业则侧重提升运营与生产效率，智能化升级需求迫切。AI在产品、运营、生产环节均能发挥价值：产品端提升智能化与用户体验，运营端优化效率并辅助决策，生产端增效节能，而这些都需以算力、数据、模型为核心的AI基础设施支撑。

作为聚焦工业智能化转型的核心力量，北电数智深谙工业企业在“研、产、供、销、服”全流程中的痛点——无论是中小型企业关注的去库存、降成本，还是大型企业追求的全链路效率提升，都需要从底层技术到场景应用的全维度支撑。北电数智基于“1个AI底座+2大产业平台”模式，依托国产计算方案与数据服务，构建“星火・工业底座”，通过整合算力、数据与模型能力，为工业企业搭建起AI落地的“基础设施”。同时，北电数智聚焦智能排产、设备预测性维护、质量检测等七大高价值场景，真正让AI技术渗透到工业生产的每一个环节。

目前，“星火・工业底座”已在佛山多领域落地，提供6款垂类模型推动当地产业升级；在装备制造、新能源电池企业中，通过智能合同、故障预测等应用提升了运营效率。

值得一提的是，在国内权威第三方评测机构SuperCLUE发布的中文原生工业大模型测评基准SC-Industry（SuperCLUE-Industry）最新榜单中，北电数智最新自研的骄阳·工业大模型以83.44的总分综合排名第一。

当然，除了北电数智，还有不少企业正行走在AI与工业融合的路上，比如：

西门子成都工厂通过AI优化印制电路板检测，使需人工复判的产品减少75%，废料分拣精确率提升至97%，年节约成本显著；华为云携手宝钢，用盘古大模型将热轧宽展预测精度提高5%，年增钢板产量2万余吨，在油气、煤矿行业也实现检测效率与安全监管的双重突破；中国联通与岚图汽车合作的5G+AI质检系统，让车身零部件错漏装检出率超99%，产线效率提升20%，实现高效柔性生产；日月光半导体借助AI气体监测技术，将设备异常预警提前至72小时，年度维护成本降低28%……诸多AI工业标杆案例覆盖了生产优化、质量检测、安全监管等多个维度，为工业企业智能化转型提供了生动范本。

当AI算法与工业脉搏同频，当技术创新与产业坚守共振，“AI+工业”的未来已不止于效率的数字跃升，更在于为实体经济注入生生不息的智能基因。而这，或许正是工业文明在数字时代最华美的转身。