全國工業(yè)和信息化主管部門負責同志座談會在京召開，明確“推動‘人工智能+制造’行動走深走實”；2025世界人工智能大會展示了“星辰紡織智能體”“工業(yè)+AI智算一體化服務平臺”等“AI+制造”的創(chuàng)新成果。無論頂層政策的方向指引，還是前沿展會的實踐探索，都清晰展現出AI在工業(yè)領域落地路徑，顯著增強了“AI+制造”發(fā)展的確定性。
工業(yè)領域進入AI 2.0時代
隨著DeepSeek等國產大模型的火爆“出圈”以及Manus等智能體應用的出現，“人工智能+”正大規(guī)模在工業(yè)領域落地應用。中國電信憑借深厚的通信技術底蘊，積極投身智能制造領域。
在福建，德奧針織引入中國電信AI驗布機，該機器結合多感知AI大模型結合工業(yè)標識解析技術應用，實現每分鐘60米的檢測速度，效率相比人工驗布提升50%，缺陷檢出率高達90%。
在浙江，中國電信幫助逸達科技有限公司完成“云化版”DeepSeek大模型知識庫部署。依托AI能力，工作人員不僅可以了解各個部件銷售情況與機器的產出情況，還能實時進行材料在線補貨，讓工廠日產值提升10%以上。
AI落地制造業(yè)面臨多重問題
盡管國產工業(yè)大模型不斷發(fā)展，在部分工業(yè)環(huán)節(jié)已實現初步落地，取得了一定進展。但工業(yè)規(guī)律捕捉難、數據質量參差不齊、專業(yè)細分場景應用模式零散、成本投入高等問題，也讓AI在工業(yè)落地的面臨多重挑戰(zhàn)。
在通用大模型邁向工業(yè)場景的過程中，高質量數據是決定模型能否落地的前提條件。截至今年1月，國內規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數量達51.2萬家，覆蓋41個工業(yè)大類、207個工業(yè)中類、666個工業(yè)小類，數據結構多樣，數據質量參差不齊。
同時，企業(yè)的智能化基礎各異，生產過程千差萬別，工業(yè)領域的特征和規(guī)律復雜，不同應用場景和需求之間差別明顯。
算力突破，破解AI在工業(yè)落地難題
工業(yè)場景的AI落地困境，本質上是數據、算力、算法三重瓶頸交織形成的系統性難題。中國電信探索多種解決方案，推動人工智能與工業(yè)深度融合。
為進一步優(yōu)化算力資源配置，實現算力的高效調度與廣泛共享，中國電信自研“息壤”智算平臺。依托“息壤”平臺調度天翼云智算資源，實現邊緣－云端AI協同分析，預警響應提速5倍。
數據作為AI發(fā)展的“燃料”，其質量與規(guī)模至關重要。中國電信“靈澤2.0數據要素平臺”聚焦行業(yè)內數據集約共享與安全可信流通等痛點問題，覆蓋數據要素生產、加工、審核、上架、訂購、交易合約、產品交付、結算支付等全流程，為數據要素的合規(guī)、高效流通與價值釋放提供了有力保障。
中國電信聯合中國工業(yè)互聯網研發(fā)布的“工業(yè)+AI”智算一體化服務平臺，依托電信云算力優(yōu)勢，為企業(yè)提供通算、智算、超算服務；在全國裝備制造業(yè)數字供應鏈平臺基礎上，開展制造業(yè)高質量數據集建設，打造工業(yè)數據智能模型訓練中心，提供全流程智能化服務。
