《工业人工智能产业智库报告2026》在京发布

摘要

2025年，全球人工智能发展迈入"从能力涌现到价值落地"的实质性跨越期，我国人工智能核心产业规模预计突破1.2万亿元，工业领域正经历从"AI工具应用"向"AI原生重构"的质变。本报告基于国声智库对长三角、珠三角、京津冀等重点区域30余家制造业企业的实地调研，系统研判工业人工智能（工业AI）在技术迭代、场景落地、生态构建等方面的发展趋势，提出产业已进入系统性进化的关键阶段，正经历"四重跃迁"。

技术跃迁体现为从"通用大模型"向"工业专用智能体"的范式转换。以DeepSeek-V3.2、Qwen3等为代表的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；具身智能进入规模化实训期，VLA（视觉-语言-动作）架构与世界模型加速探索，人形机器人在极氪5G智慧工厂等场景验证"实训-实战"路径。应用跃迁呈现"两端深化、中间突破"特征：后端运营管理（占比45.8%）深度渗透至供应链优化与能源管理；前端研发设计（28.3%）通过AI for Science范式重塑产品创新，汽车研发周期从36个月压缩至24个月；中间生产制造（25.9%）在质量检测、工艺优化等场景潜力持续释放。数据跃迁面对"数据墙"挑战，工业数据集内容稠密性缺失占比高达82.50%，亟需构建"行业机理+数据工程"双轮驱动的治理新范式，合成数据与智能生成技术兴起。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累计下载量突破百亿次，"算法-软硬件"协同设计显著降低应用门槛。

国声智库作为深耕政策研究的新型智库，首创"工业智能体经济"理论框架，超越传统"AI赋能"工具论视角，提出从"工具赋能"到"系统重构"、从"数据驱动"到"数据和知识联合驱动"、从"单点智能"到"群体智能"的三重范式转换。智库构建"思想引领—场景深耕—机制创新"三位一体服务模式，在热电数智化（全应科技案例）、危废治理（福鼎环保案例）等垂直领域形成深度洞察，通过"旋转门"机制打通政产学研用壁垒，成为工业AI领域的"政策翻译器"与"产业连接器"。

报告深刻剖析制约工业AI深化的"三重门"：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；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，工业场景责任界定缺乏明确法律框架；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。

针对上述挑战，报告提出构建"四梁八柱"政策框架：建设"1+N"工业AI数据治理体系，设立国家级工业数据资源池与行业数据空间，全面推行数据工程贯标行动；建立工业AI"场景机会清单"发布机制，深入实施"智改数转网联"专项工程，打造国家具身智能实训基地；建立分级分类安全风险评估与准入制度，构建覆盖研发、部署、运营全生命周期的安全防护技术体系；设立"工业AI智库联盟"，创新"基金+平台"协同机制，设立百亿级产业投资基金群，构建技术策源、产业升级、金融赋能、人才培育、组织协同的五维融合生态。

展望2026年及"十五五"时期，工业AI将呈现四大确定性趋势：（1）从单点应用向系统重构演进，催生"自感知、自决策、自执行"的"智能原生"新型工业化企业。（2）从数据驱动向数据和知识联合驱动升级，工业软件与AI边界趋于模糊，形成"物理世界与数字世界"融合[3]和实时闭环。（3）AI 产业正经历从“训练为王”到“推理为王”的结构性转移，推理效率与成本控制成为商业化核心变量；8/6 比特有限精度芯片的落地则将为端侧智能普及与供给侧算力重构提供关键支撑，二者叠加将全面重塑AI产业格局与应用生态。（4）从企业内向产业链协同扩展，工业互联网平台进化为"产业智能体网络"，实现跨企业计划协同与产能共享。

算力从训练侧向推理侧的转移[7]与低比特芯片的双重驱动，将使AI产业在2026年进入“效率与普惠”的新阶段，企业需优先布局推理优化、低精度芯片适配与云-边-端协同架构，以抢占商业化先机。建议政府部门完善数据治理与安全监管框架，制造企业加快构建"首席AI官"制度，技术供应商深耕垂直场景建立风险共担机制，各方协同发力把握全球制造业智能化转型战略机遇，为制造强国建设贡献坚实力量。

关键词：工业人工智能；工业智能体；具身智能；数据治理；新型工业化；智能制造；产业基金；人机协同；五维融合；智库服务

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