以“智”提“质”：工业人工智能赋能新型工业化迈上新台阶

国声智库

“十五五"开局之年，科技创新成为高质量发展的关键命题。2月9日，习近平总书记在北京亦庄国家信创园考察时强调，要"前瞻布局和发展未来产业"，指出"科技突破的程度，很大程度上决定未来产业发展的速度、广度、深度"。当前，作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，工业人工智能正从"技术可用"向"价值兑现"关键跃迁，成为培育新质生产力、建设制造强国的重要引擎。

2月10日，由国声智库、信息获取与处理陕西省重点实验室暨国际联合研究中心、中国商业史学会、中央财经大学中外经济比较研究中心、中央财经大学金融创新与风险管理研究中心、上海全应科技有限公司和宜兴福鼎环保工程有限公司联合出品发布《工业人工智能产业智库报告2026》。在"人工智能+"行动纵深推进背景下，我国人工智能核心产业规模持续扩大，工业领域正经历从"AI工具应用"向"AI原生重构"的质变，呈现出技术、应用、数据、生态"四重跃迁"的鲜明特征。

技术跃迁：从"通用大模型"到"工业专用智能体"

当前，基础模型实现跨越式能力突破。以DeepSeek、Qwen等为代表的国产大模型，通过深度集成推理与智能体能力，在复杂逻辑推理与高效响应间实现动态平衡。工业智能体构建"感知-决策-执行"闭环，成为新型"数字员工"雏形。中国信通院智能体基准测试结果显示，高度封装的通用智能体产品在特定工业场景下可获得比顶级大模型更优的性能表现。

具身智能进入规模化实训期。国内已建成一批具身智能训练场，配备真实工业场景、数字孪生环境及虚拟仿真平台。人形机器人在汽车制造等场景开展实训，承担质检、搬运等任务，验证了"实训-实战"路径的可行性。

应用跃迁："两端深化、中间突破"的全场景渗透

工业AI应用呈现"两端深化、中间突破"特征。据中国信通院调研，工业大模型应用在后端运营管理、前端研发设计、中间生产制造三大环节形成梯次发展格局。

后端运营管理深度渗透至供应链优化与能源管理。煤炭、能源等领域研发的智能调度平台，整合行业大模型与多智能体协同决策技术，实现采掘、运输、通风、排水等系统联动优化，显著降低人员需求，大幅缩短异常事件响应时间。前端研发设计通过AI for Science范式重塑产品创新，汽车研发周期明显压缩。中间生产制造在质量检测、工艺优化等场景潜力持续释放，基于视觉大模型的缺陷检测系统误检率显著降低，检测速度较传统机器视觉大幅提升。

数据与生态跃迁：破解"数据墙"与开源开放

数据跃迁面对"数据墙"挑战。当前模型数据密度出现见顶回落迹象，高质量工业数据稀缺问题凸显。行业数据集建设存在显著质量瓶颈，内容稠密性缺失占比较高，领域相关性不足，高质量训练数据呈现严重"饥渴"状态。

与此同时，数据工程体系加速成型。面向人工智能的数据工程由体系建设、开发维护、质量控制、资源运营、合规可信五大核心要素组成，覆盖数据设计、采集、清洗、增强、标注、质检、运营的全链条。合成数据与智能生成技术兴起，通过物理仿真、生成对抗网络等技术生成，可有效补充真实数据不足，降低标注成本。

生态跃迁表现为开源开放成为主旋律。国产开源大模型全球影响力稳步提升，月下载份额在全球占据重要位置。"算法-软硬件"协同设计显著降低应用门槛，通过模型架构创新与软硬件联合优化，训练成本大幅下降。

直面"三重门"：制约工业AI深化的瓶颈

尽管发展势头强劲，工业人工智能向规模化、深层次应用推进过程中，仍面临数据、安全、落地三个维度的结构性制约。

数据之困表现为高质量工业数据稀缺、跨企业流通壁垒高筑、标注成本高昂且难以规模化。调研显示，绝大多数制造企业将生产数据视为核心资产，仅允许内部使用，跨企业数据共享缺乏信任机制与利益分配模式。即便在集团内部，不同子公司间的数据壁垒依然显著，数据互通率偏低，严重制约大模型的跨场景泛化能力。

安全之虑源于大模型"幻觉"风险、鲁棒性不足及自主性风险苗头。行业测试显示，主流工业大模型在处理未见过的工艺异常时，错误率偏高。工业场景对安全性要求极高，化工、能源等领域的单次误判可能引发重大安全事故。责任界定方面，现行法律法规主要针对传统机械设备，对AI系统的"黑箱"特性与自主决策行为缺乏适应性条款，企业担心承担不可预估的法律风险。

落地之难体现为中小企业面临算力成本、复合型人才、标准缺失三重制约，存在从"盆景"到"风景"的规模化鸿沟。当前工业AI算法工程师供给不足，具备工业背景的复合型人才极度稀缺，人才供需矛盾突出。标准缺失方面，工业AI产品服务缺乏统一评价标准与互操作规范，用户选型困难且风险高企。

构建"四梁八柱"：推动工业AI高质量发展的政策路径

面对新一轮科技革命和产业变革机遇，亟需构建以数据治理为基、场景牵引为要、安全可信为先、生态协同为重、要素支撑为实的"四梁八柱"政策框架，推动工业AI从"试点示范"迈向"全面赋能"。

一是构建"1+N"工业AI数据治理体系，破解数据瓶颈。建议依托国家数据局统筹协调职能，在能源、环保、钢铁、石化、汽车等重点行业，分阶段建设高质量工业训练数据集与行业级数据空间。采取"政府引导+企业共建+市场化运营"的多元化建设模式，建成覆盖多个重点行业的国家级工业数据资源池，形成支撑千亿参数级工业大模型训练的数据底座。全面推行"数据工程"贯标行动，制定并发布工业人工智能数据工程实施指南国家标准，建立工业数据质量分级认证标准。

二是创新"场景牵引"推进机制，加速规模化应用。建议工业和信息化部联合中国钢铁工业协会、中国石油和化学工业联合会等行业组织，按年度编制发布《工业人工智能高价值场景目录》，筛选识别出若干高价值应用场景。深入实施"智改数转网联"专项工程，设立工业人工智能应用专项基金，重点支持中小企业"智能化改造、数字化转型、网络化联接"，对中小企业购买AI云服务、智能体解决方案给予购置补贴。打造国家具身智能实训基地与场景开放矩阵，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区建设国家级训练场与实训基地，配备多形态机器人与数字孪生训练环境。

三是筑牢安全治理防线，建立可信AI生态。建立分级分类安全评估机制，对应用于关键基础设施、高危作业环节的AI系统，实施强制性第三方安全测评与行政许可。构建覆盖研发、部署、运营全生命周期的安全防护技术体系，在AI模型与工业控制系统之间设置"安全护栏"机制，推行人工智能软件物料清单制度。建立AI安全责任保险制度，鼓励保险公司开发"工业AI产品责任险""算法故障险"等新型险种，分散企业应用风险。

四是强化智库支撑与生态协同，完善人才培养体系。建议设立"工业AI智库联盟"，建立智库专家与制造业企业的"旋转门"制度，推动研究人员深入工厂一线开展长期驻点调研。实施"工业AI工匠"培育计划，在高等职业院校、应用型本科高校开设"工业人工智能"微专业，推行"现代产业学院"建设，实行"双导师制"与"双元制"培养。支持企业开展在岗职工的"AI+技能"转岗培训，设立"工业AI技能大师工作室"，评选表彰既精通传统工艺又掌握AI技术的复合型高技能人才。

五是创新"基金+平台"协同机制，构建五维融合生态。建议设立国家级工业人工智能产业投资基金群，采用"母基金+区域子基金+行业子基金"立体架构。区域子基金聚焦制造业集聚区，与具身智能实训基地联动布局；行业子基金针对细分垂直领域，投资具有高价值场景解决方案能力的"专精特新"企业。构建"概念验证-中试熟化-产业应用"的高校技术转化体系，在工科强校设立校级概念验证中心。筹建全国工业人工智能产业联盟，设立标准推进、安全伦理、数据治理、产融合作四个专业委员会，形成政策传导、标准制定、行业自律的"超级节点"。

工业人工智能正站在从"技术验证"向"规模应用"转段的关键期。面向"十五五"及2035年远景目标，需充分发挥新型举国体制优势，以工业人工智能为抓手，推动科技创新和产业创新深度融合，统筹教育科技人才一体改革，完善数据治理与安全监管框架，培育AI工程化能力，为制造强国、网络强国、数字中国建设贡献坚实力量，在全球制造业智能化转型中占据制高点。

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