全应科技CEO夏建涛：IDIC是工业AI “基础底座”，从热电深耕到开放生态的智能跃迁

9月23-27日，第25届中国国际工业博览会在上海国际会展中心举办，“工业AI”“智能化转型”成为展会核心热点，众多企业携重磅产品亮相。上海全应科技作为工业智能控制领域的代表企业，携IDIC数智一体机亮相工博会，引发行业关注。这款集成 “数据采集、AI建模、优化控制” 的一体化设备，直接瞄准流程工业 “数据孤岛”“人工决策依赖” 等痛点，吸引大量化工、钢铁、危废处理领域的企业驻足咨询。

展会第二天，全应科技创始人夏建涛博士受邀接受工控兄弟连董事长吴益宇的独家专访，从IDIC产品的核心能力拆解，到工业AI落地的三大 “硬门槛”，再到全应从 “热电深耕” 到 “生态开放” 的战略转变，为行业带来兼具技术深度与实践价值的深度洞察。

一、开场：展会热点与访谈引入

主持人（吴益宇）：各位观众好！这里是第25届工博会现场，今年展会到处都能感受到“工业AI”的热度——从西门子的AI控制器到本土企业的智能解决方案，“AI+工业”已经不是概念，而是实实在在的落地产品。今天我们的最后一场重磅访谈，要聚焦一款刷屏展会的新品——上海全应科技的IDIC数字化一体机。

全应科技在热电行业深耕10年，靠项目口碑积累了上百个客户，这次主动推出标准化智能产品，还喊出“让工业迈入AI智能新时代”的口号，背后一定有对行业趋势的深刻判断。今天我们特别请到全应科技创始人夏建涛夏博士，他不仅是工业AI领域的技术专家，更是从一线项目走出来的实践者，相信能给大家带来最落地的行业洞察。接下来，我们就围绕IDIC产品、工业AI的落地挑战，以及全应的生态战略，和夏博士好好聊聊。

夏建涛：吴总好，各位关注工业智能化的同仁们好！非常感谢工博会和“兄弟联”提供这样的交流机会。今年工博会的氛围特别不一样——2025年是国务院明确的“工业智能化元年”，从政策到企业实践，大家都在找AI落地工业的具体路径。全应科技这次带来IDIC数字化一体机，就是想把我们10年在热电行业验证过的技术，变成能赋能更多行业的“标准化底座”，今天也很乐意和大家分享背后的思考。

二、IDIC智能控制器：产品定义与核心能力

吴益宇：很多观众可能第一次听说“IDIC智能控制器”，您先给大家拆解下：这款产品到底是什么？它和传统的PLC、DCS有什么不一样，能解决工业企业的哪些痛点？

夏建涛：IDIC的核心定位是“工业AI时代的基础性控制器”，简单说就是把工业智能化需要的“数据采集、AI建模、优化控制、调度决策”等能力，集成在一个工业一体机里，形成“开箱即用”的解决方案。它和传统工控设备的区别，本质是“从替代‘人手’到替代‘人脑’”：

传统PLC、DCS只能做“单变量控制”，比如设定一个温度目标，它帮你维持在±2℃范围，但解决不了“目标该设多少才最节能”“多设备怎么协同”这些需要决策的问题；而IDIC是“控制+AI+运筹优化”的融合体，具体包含五大技术平台，每一个都针对工业场景的核心痛点：

第一个是工业大数据平台。工业智能化的第一步是“数据能用”，但工业数据太复杂了——有传感器的模拟量、设备的总线数据，还满是环境干扰的“噪声”（比如温度数据突然跳变）。这个平台能自动适配20多种工业总线，清洗过滤脏数据，比如把锅炉压力的干扰信号去掉，确保数据干净、实时，这是AI建模的基础。

第二个是工业AI建模平台。很多人一提AI就想到ChatGPT，但工业里没有“通用语言”——锅炉的热力学数据、电机的振动数据，背后都有明确的工业机理。所以我们的AI不是“纯大模型”，而是“工业机理+数据模型”的混合体系：用70年发展成熟的工业AI算法（比如模型预测控制、参数辨识），结合锅炉、反应釜等设备的物理原理，构建设备专属模型，确保模型“不胡说、不幻觉”。

第三个是多目标优化控制平台。现在工业场景越来越复杂，比如一台热电锅炉，要同时控制给煤量、送风量、引风量，还要兼顾出力、能耗、环保三个目标，传统单变量控制根本顾不过来。这个平台能实现“多变量协同控制”，比如自动调整给煤和送风的比例，既保证供汽稳定，又把燃煤消耗降到最低。

第四个是复杂系统调度平台。以前产线调度靠“老师傅经验”，比如热电联产系统里，什么时候多发电、什么时候多供热，全凭人判断；现在IDIC能通过AI+运筹优化，自动计算最优调度策略，比如根据电网电价波动调整发电负荷，帮企业多赚辅助服务收益。

第五个是可视化交互平台。AI不用人操作，但需要人理解——系统为什么这么调？当前能耗比昨天低多少？这个平台能把数据变成流程组态图、趋势曲线，还能让工作人员输入运行策略（比如“今天优先保供热”），实现“人机协同”。

最关键的是，这些能力都不是“实验室技术”：我们2018年就落地了第一个电厂项目，10年里在热电领域做了上百个案例，每一个算法都经过现场验证，比如自动化投入率能稳定在98%以上，确保工业场景“用得稳、用得安”。

三、全应的“十年深耕”：从项目到产品的逻辑

吴益宇：全应2016年就成立了，为什么直到今年才推出这款标准化产品？而且您之前一直聚焦热电行业，现在突然要赋能千行百业，这个转变的底气在哪？

夏建涛：工业控制的“安全红线”太高了——比如电厂的锅炉，一个错误的控制指令可能导致爆炸，所以我们不敢轻易推出标准化产品。这10年我们只做一件事：在热电行业“死磕”——热电是工业里工艺最复杂的场景之一，有锅炉、汽轮机、管网等上百个设备，参数耦合性强，负荷波动大，能把热电的智能化做好，其他行业的基础能力就有了。

我们2018年落地第一个项目时，光是锅炉的多变量控制算法，就调试了3个多月；直到2024年，上百个项目的自动化投入率都稳定在98%以上，算法未出现一次“幻觉”，我们才敢把这些能力提炼成标准化模块。

至于从“热电”到“千行百业”，核心是我们发现：不管是化工、钢铁还是危废处理，工业智能化的“底层逻辑”是相通的——都需要数据采集、AI建模、优化控制，不同的只是行业专属的工艺细节（比如化工的反应釜参数、钢铁的炼钢温度曲线）。中国有666个工业小类，没有任何一家公司能覆盖所有行业，所以我们的思路是“做底座、开放生态”：把热电验证过的核心模块（数据、AI、控制）开放出来，让各行业的专家在这个平台上做二次开发。

比如炼钢行业的集成商，懂炼钢工艺但缺AI能力，他们只要在IDIC上输入炼钢的温度、压力等工艺要求，就能快速搭建炼钢智能控制系统；而且这些行业专属的工艺模型归他们所有，形成独特竞争力。我们不做“全行业通吃”，而是做“行业智能化的服务员”。

吴益宇：您刚才提到“工业AI不能用通用大模型”，之前很多大企业尝试用大模型解决工业问题，最后都失败了，问题到底出在哪？

夏建涛：工业AI有三个“硬门槛”，通用大模型根本跨不过去： 

第一是无幻觉。工业场景的容错率极低，语言大模型偶尔“说错话”不影响使用，但工业控制里“差之毫厘，谬以千里”——比如把锅炉压力的控制目标算错0.1MPa，可能就会导致安全阀起跳、引发安全事故。我们的解决方案是执行 “三重验证” 流程：先在仿真平台测试算法逻辑，再在小范围场景试点验证适配性，最后在全产线落地检验稳定性，通过层层把关，确保每一个决策都基于工业机理和真实数据。

第二是数据匹配。工业数据量远小于互联网数据——一个电厂一年的数据，可能不如一天的微博文本多。如果用超大模型去“死记硬背”少量数据，模型会很僵化，遇到新工况就失灵；反之，小模型又学不会复杂工艺。我们的解决方案是“定制模型结构”，比如针对锅炉的模型用“机理+数据混合架构”，针对简单设备用“轻量化模型”，让模型体量和数据量精准匹配。

第三是实时性与低能耗。工业生产要“秒级响应”——比如生产线的产品流过去，控制指令必须同步发出，而通用大模型生成结果要几十秒，根本来不及；而且大模型要几十兆瓦的功率，比一条生产线还耗电，不符合“双碳”要求。

那些失败的案例，大多是把互联网的AI逻辑硬套到工业上——忽略了工业的“安全性、实时性、机理依赖性”，自然做不出落地产品。

四、工业AI的挑战与破局：跨界融合与生态共建

吴益宇：您觉得当前企业想落地工业AI，最大的障碍是什么？全应打算怎么帮企业跨过这个障碍？

夏建涛：最大的障碍是“人才跨界”。现在AI人才和工业人才是“两条平行线”：学校里AI专业在计算机学院，工业专业在机械、化工学院；工作后AI人才去腾讯、阿里，工业人才在电厂、炼钢厂，彼此不懂对方的语言。

你懂AI但不懂锅炉的热力学，我懂锅炉但不懂AI算法，坐在一起根本聊不到一块——必须有人既懂“给煤量怎么影响锅炉温度”，又懂“神经网络怎么拟合这个关系”，才能真正用AI解决问题。

全应想从两个方面破局：一是“教方法”，我们已经编了《工业AI控制实战手册》，把IDIC的使用步骤、AI建模的基础逻辑做成课程，免费给合作伙伴培训；二是“搭平台”，我们和“兄弟联”合作，定期举办线下论坛，让工业专家讲工艺痛点，AI专家讲技术方案，推动双向学习。比如上个月我们组织了一场“热电AI实战课”，来了20多家电厂的工程师，大家带着“锅炉能耗高”的问题来，最后都能用IDIC的模块搭建出初步的优化方案，这就是跨界融合的价值。

吴益宇：很多中小企业担心“买不起、用不好”工业AI产品，您对这些企业有什么建议？

夏建涛：不用怕“起步晚”，也不用追求“一步到位”。2015年“互联网+”初期，很多企业也不懂互联网，但现在谁离得开微信、钉钉？工业AI也是一样，先从“小场景”入手：比如先做一个车间的设备故障诊断，用IDIC采集振动数据，AI自动识别异常，既不用大投入，又能积累经验。

中国工业有全世界最完整的体系、最丰富的场景——美国有算力、有AI人才，但没有这么多工业数据和场景，这是我们的优势。只要企业愿意“先上车”，哪怕从一个小模块开始，也能在实践中找到适合自己的智能化路径。

全应也针对中小企业推出了“轻量化方案”：比如IDIC的标准版，包含数据采集、基础AI建模功能，价格只有传统定制项目的1/5，而且提供3个月的免费调试服务，就是想让更多企业能以“低门槛”尝试工业AI。

五、未来展望：全应的生态战略与工业AI的十年

吴益宇：全应过去十年是“项目深耕型”，未来十年会有什么不一样的规划？

夏建涛：过去十年，我们靠“比客户还懂行业”赢得信任——比如去电厂，我们能给工程师讲“怎么调整送风量降低氮氧化物排放”，所以客户愿意把项目交给我们；未来十年，我们要从“做项目”转向“做生态”。

我们的目标是：3年内联合100家行业集成商，把IDIC的能力嵌入到化工、钢铁、危废处理等20个行业；5年内让每个行业都有基于IDIC开发的“专属智能方案”。比如现在我们和危废处理的头部企业合作，他们懂焚烧炉工艺，我们提供IDIC的AI控制模块，一起开发出“危废焚烧智能系统”，能把处理成本降低20%，这就是生态合作的价值。

现在西门子、和利时等传统工控企业也在往AI方向走，这说明行业共识已经形成——工业AI不是“选择题”，而是“必答题”。未来30年，AI会重新定义工业的每一个环节，从供应链到生产端，就像2015年后互联网重塑零售、金融一样，工业也会迎来“智能革命”。

吴益宇：最后请您给关注工业AI的同仁们说几句总结，也聊聊全应接下来的动作。

夏建涛：我想分享两句话：第一，“工业AI的核心是‘落地’，不是‘炫技’”——不要追求复杂的模型，要追求能解决能耗高、效率低、安全风险大这些实际问题；第二，“生态比单打独斗更重要”——全应的IDIC只是一个底座，需要各行业的专家一起添砖加瓦，才能真正让AI赋能千行百业。

接下来全应会做三件事：一是在10月底组织“工业AI实战营”，手把手教企业用IDIC搭建方案；二是和“兄弟联”联合发布《工业AI落地白皮书》，分享上百个案例的经验；三是开放IDIC的试用版，企业可以申请免费测试3个月。

希望更多企业能和我们一起，抓住“工业智能化元年”的机会，把AI从“概念”变成“生产力”，一起推动中国工业从“制造大国”变成“制造强国”。

吴益宇：非常感谢夏博士的深度分享！从产品拆解到生态战略，从技术痛点到落地路径，我们能感受到全应的“踏实”——不炒概念，而是用10年项目经验打磨产品，用开放生态赋能行业。也期待全应的IDIC能在更多行业落地，为工业AI时代提供“中国方案”。最后，再次感谢夏博士，也祝全应科技在工博会上收获满满！

夏建涛：谢谢吴总，谢谢大家！欢迎大家到全应展台（5.2馆B076）交流，也欢迎随时联系我们探讨合作！