中国将AI和制造业深度绑定

美国权威媒体指出，中国做为制造业大国，目前正将AI与制造业深度绑定，与美国不同。美国大公司搭平台、卖软件，一套系统几百万美元，部署周期半年起步；中国用开源大模型，成本低、部署快。且面向制造业，AI将发挥极其重要的作用，降本增效、提高质量、提升效率、创造价值。

河北邯郸经开区用国产开源大模型给钢铁产线装「眼睛」，即用AI代替人质检，全流程操控，工业质检不易，炼钢车间环境恶劣，靠人眼质检漏检率高，还伤视力，这是全球钢铁厂的问题。

邯郸直接用开源大模型到产线上。河钢集团搞了「威赛博」钢铁大模型，今年年初升级到2.0版本。 工作流四步：感知、规划、执行、优化。感知是用摄像头和传感器采集产线数据；规划是 AI 根据数据判断问题、调参数；执行是给设备发指令；优化是自动学习提升。整套运行后，钢水终点碳含量合格率提高，冶炼周期缩短，即钢质量更好、生产更快、浪费更少。

邯郸作为钢铁城市有天然优势，产线、数据、问题都在当地，工程师能随时验证模型结果，“算法离产线只有一堵墙”的优势硅谷无法复制。工业 AI 对延迟要求高，邯郸团队将大模型“瘦身”以满足要求。

今年初，全国首个钢铁行业垂直大模型应用服务平台就在邯郸上线，将 AI 能力拆成模块，工厂按需接入。永洋特钢通过该平台上线“智能炼钢大模型”，成本节省显著。这种“乐高式”部署对中小企业友好。

不过，邯郸工业 AI 与世界顶尖水平有差距，最大短板是通用性，换行业需重新训练模型，耗费人力和时间。中国工业 AI 优势是“场景多、数据多、部署快”，短板是“基础研究薄、通用能力弱、标准化程度低”。 与西门子等西方工业AI系统“一套系统吃遍天”相比，灵活性够但可复制性差。另一个问题是人才，邯郸有钢铁产业基础，但AI高端人才流向北上深，懂钢铁工艺和深度学习的工程师在邯郸稀缺。中国制造业AI应用从“试点”走向“规模化复制”，复制速度取决于能否解决人才和标准化瓶颈。但工业AI市场潜力巨大，中国机器视觉部分2024年已超200亿，整个市场目前正向千亿级别迈进。