在全球制造业加速向 " 智造 " 跃迁的浪潮中，AI 技术正成为重构工业价值链的核心引擎。从智能质检到预测性维护，从供应链优化到柔性生产，AI 的渗透已从单一环节向全流程覆盖。然而，工业大模型的落地仍面临三大核心挑战：工业数据匮乏导致的 " 喂养难题 "、垂类模型能力不足引发的 " 场景失焦 "、应用深度不够造成的 " 价值断层 "。在此背景下，如何评估和选择适合企业的 AI+ 工业解决方案？成为企业突破转型瓶颈的关键命题。

一、工业大模型落地：三大挑战卡住转型咽喉

AI 在工业领域有哪些落地应用场景？从实践来看，当前工业 AI 的核心场景已覆盖质量检测、设备运维、供应链优化、能源管理等高价值环节。例如，西门子成都工厂通过 AI 优化印制电路板检测，使需人工复判的产品减少 75%；华为云与宝钢合作，将热轧宽展预测精度提高 5%，年增钢板产量 2 万余吨。而这些工业 AI 应用场景背后，我们可以看到工业大模型落地普遍面临的三大共性痛点：

1. 工业数据匮乏：高质量数据的 " 孤岛困境 "

工业场景复杂且链条长，企业内部及产业链上数据流通难度高，导致高质量工业数据难以有效汇聚和安全可靠地流动，制约大模型性能提升。

2. 垂类模型能力不足：从 " 通用 " 到 " 专用 " 的断层

很多模型对专业术语、知识和工业场景运转机制理解尚浅，在应对高精度、长尾或极端工况问题时，其输出结果准确性与可靠性或难满足要求。

3. 应用深度不够：从 " 辅助 " 到 " 核心 " 的跨越难题

行业 Know-how 的深度不足产生能力断层，让 AI 能力难以深度穿透研发设计、工艺流程优化、质量控制等核心知识体系与业务流程。

二、北电数智方案：构建工业 AI 的 " 基础设施 "

面对上述痛点，北电数智推出 "1 个 AI 底座 +2 大产业平台 " 的创新范式，形成覆盖数据、算力、模型和智能体的全链条解决方案。

a. 数据层：红湖 · 可信数据空间——打破数据孤岛

北电数智构建的 " 红湖 · 可信数据空间 "，以 " 可信数据价值 = 信任系数（安全）× 流通效率（架构）× 应用门槛（工具）" 为核心逻辑，通过国密算法、硬件加密、安全认证等技术，实现工业数据 " 可用不可见、可用不可存、可控可计量 "。

b. 算力层：前进 · 智算平台——释放国产算力潜能

针对国产 AI 芯片商用化难题，北电数智的 " 前进 · 智算平台 " 通过多级混池、训推混布等技术，纳管 11 款国产 AI 芯片，支持千卡级异构算力集群的统一管理。该平台已为 DeepSeek、Qwen 等主流大模型提供训练推理支持，并在工业场景中实现显存占用降低 70%、首 Token 延迟下降 84% 的突破。

c. 模型层：骄阳 · 工业大模型——垂直场景的 " 专家大脑 "

作为国内首个在中文原生工业大模型测评基准（SC-Industry）中登顶的模型，" 骄阳 " 以 83.44 分的总分位居综合排名第一，并在 " 应用能力 "" 工业数据分析 "" 工业智能体 Agent" 三大维度夺魁。

d. 智能体：工业知识 "All in One" 智能体 ---XXXXX

基于骄阳 · 工业大模型打造的工业场景智能体，具备如下能力：

1. 自然语言交互 : 通过对话的方式即可实现数据分析，零代码，易用性好、上手快

2. 即时数据探索 : 自动查询数据，自动选择最佳展示方式，助力数据探索

3. 智能决策辅助 : 主动发现数据中的规律、趋势和关联性，自动生成图表和文字报告，助力企业决策

4. 严苛隐私保护：根据权限不同进行数据加密，对敏感数据脱敏或去标识化处理

在标杆案例落地方面，某大型制造企业引入北电数智 AI 智能故障预测运维系统后，实现了故障的提前预知与主动运维，不仅将维护成本降低 10%~40%、计划外停机减少 50%，更延长设备寿命 5~20%，同时节约 15~30% 的备件库存资金占用，直观展现了「骄阳」方案从技术能力到商业价值的转化实力。

当前，工业大模型的竞争已从 " 技术参数 " 转向 " 场景落地能力 "。北电数智的实践表明，只有同时解决数据、模型、应用三重痛点，才能实现 AI 从 " 辅助工具 " 到 " 生产核心 " 的跃迁。随着 " 骄阳 " 大模型在更多细分场景的渗透，AI 与工业的深度融合将催生新的生产范式——数据驱动的决策、模型优化的工艺、智能体协同的流程，共同构成未来智能工厂的 " 数字神经 "。

在全球制造业智能化竞赛的关键阶段，北电数智以 " 数据 - 算力 - 模型 " 三位一体的完整解决方案，为行业提供了可复制、可扩展的转型路径，不仅破解了工业大模型落地的核心难题，更助力中国工业从 " 规模优势 " 向 " 价值优势 " 跨越，为制造业高质量发展注入强劲动能。