牛牛策略为何通用大模型难解实体制造难题

近日，我受邀参与上海市经信委主办的“央地协同智创未来”在沪央企深化“AI+”行动研讨会，并在会上作主题发言。此次研讨会汇聚了80余家在沪央企的数字化与AI业务核心负责人，覆盖央企工业数字化、智能技术落地、产业协同等关键领域。会议围绕央企数字化转型、AI场景实景落地、央地产业深度协同等核心议题展开深入研讨，紧扣上海“模塑申城”建设目标与新质生产力培育核心任务，共同探寻产业智能化升级的务实路径。

通过全程参与此次研讨、与行业同仁深度交流，我对央企AI转型进程、工业AI产业化落地的真实现状有了更务实、更具象、更深刻的认知，也真切感受到人工智能与实体经济深度融合、赋能产业升级的不可逆发展大势。

结合本次参会见闻和我长期深耕工业AI科研与产业对接的经验，我深刻观察到，人工智能与实体经济深度融合，已成为当前培育新质生产力、推动产业高质量发展的核心主线。我将从行业变革趋势、技术底层痛点、产业落地路径三个维度，对AI赋能工业制造的核心逻辑与创新发展路径，形成了系统化、深层次的独立思考。

我认为，工业智能化转型已迈入范式迭代的关键转折点。通用AI技术的规模化普及，正在彻底颠覆传统工业制造的固有运行模式，为产业升级注入全新动能。但我也清晰察觉到行业的现实困境：当前工业AI落地普遍存在场景适配性不足、技术规模化复制难度大、落地效果参差不齐等突出问题，行业整体呈现出“智能化升级趋势明确、实景落地推进不畅”的现状，这也是未来工业AI产业化发展、实体经济智能化转型必须重点攻坚破解的核心难题。

当前各行各业都在稳步推进AI技术落地，加速全域智能化转型步伐。央企作为国民经济的压舱石，主动布局AI赛道、深化数字化智能化转型，不仅是企业自身提质增效、优化生产经营模式的内在需求，更能凭借自身完整的产业链核心资源，辐射带动上下游配套产业完成整体升级，对全行业智能化革新起到极强的引领示范作用。

而上海凭借扎实的工业产业基础、完善的科创创新生态、多元丰富的AI应用场景，为央地协同赋能AI产业发展提供了绝佳土壤。依托高效的央地联动机制，打通技术、场景、资源三大壁垒，能够让人工智能技术真正扎根实体产业、赋能工业生产，为新质生产力落地见效提供坚实支撑。

人工智能正在全方位、颠覆性重塑现代制造业的创新发展范式。回望传统工业制造模式，长期依赖人工经验驱动、人工手动调控、固定流程生产，普遍存在迭代速度慢、生产能耗高、工艺精准度低、生产柔性不足等诸多短板，难以适配新时代高质量发展的需求。而随着通用人工智能、工业大模型、智能精准调控技术的日趋成熟，工业制造行业正式实现跨越式升级，从传统的“经验主导生产”迈入“数据智能生产”，从零散的“单点数字化改造”进阶为全流程、全链条、全场景的智能化升级。如今的AI早已不再是辅助工业生产的简单工具，而是重构工业生产逻辑、优化产业资源配置、催生新工艺、新模式、新动能的核心底层力量，为传统工业转型升级带来了颠覆性变革。

我们团队经过多年科研攻坚与产业化落地发现，当前工业AI落地难、规模化难的背后，存在一个全行业共性的核心瓶颈，那就是当下通用人工智能本质上属于“无实体、无物理认知”的AI。

通过大量场景对比和实践验证，我们总结出传统AI的适用核心前提：只有场景结果可完全符号化、可快速运算、可即时核验对错，传统数据驱动型AI才能发挥极致效能、实现快速迭代优化。例如围棋博弈可精准判定胜负、程序代码可秒级测试迭代、数学问题可通过逻辑推演得出标准答案，这类规则固定、结果可量化、核验高效的数字场景，都是传统AI的优势应用领域。

但实体工业场景的运行逻辑，与传统数字场景完全不同，彻底跳出了传统AI的适配体系。新药的安全有效性，无法通过芯片虚拟运算模拟得出，必须依靠长期临床试验验证；新材料的力学性能、耐候耐受性能，无法通过线上推演定论，必须经过实物制备、抗压、耐高温等真实物理实验检测；工业生产中的工艺参数、设备运行策略是否合理，也无法仅凭虚拟仿真判定，必须落地真实生产场景，经受工况波动、物料差异、环境变化等多重复杂因素的实战考验。

工业场景的效果优劣，始终依托真实物理实体判定，具备反馈周期长、验证成本高、工况干扰噪声大的显著特征。而单纯依靠数据驱动的传统模型，只能基于历史数据进行简单的拟合归纳与趋势预判，无法读懂工业生产底层的微观材料演化、宏观设备运行、物料状态更迭的物理机理。这也是绝大多数通用AI模型落地工业实景后，出现适配性不足、落地效果不达预期、难以规模化推广的根本症结。

为此，需要锚定物理工业AI这一细分核心赛道，针对性攻坚破解通用AI与实体工业场景脱节的行业核心难题。

结合本次研讨会的交流观察，我清晰看到，各大在沪央企深耕实体经济核心赛道，拥有丰富多元的工业场景、完整畅通的产业链条、迫切且真实的智能化转型需求，是物理工业AI技术落地应用、规模化推广的最佳载体，双方具备极高的契合度与广阔的合作空间。

（作者系上海交通大学人工智能与微结构实验室主任、教授，上海金珵科技有限公司创始人）

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