旺旺头条数智未来，杭州论道：大模型如何破局工业智能化？
3月29日，为响应“数字中国”战略部署，推动人工智能与产业深度融合，中国计算机用户协会大数据与人工智能应用分会在杭州成功举办了“数智未来·杭州论道—数字领袖创新发展论坛”。本次论坛邀请了央国企数字化负责人、人工智能先锋企业代表及行业专家学者。宇动源（北京）信息技术有限公司创始人、董事长艾润，总经理周林虎受邀出席活动。作为深耕工业数字化转型21年的企业，艾润董事长凭借深厚的经验积累、独特的见解，以及多个成功案例的落地应用，发表了主题演讲：《大模型在工业场景的价值探索与实践》，深入探讨了工业大模型的应用现状、挑战及破局之道。
工业大模型的“冰山”：智能化落地的本质挑战
· 时序为主，处理难度大 ：工业数据以时序数据为主，连续且动态，需在毫秒级响应中精准建模与实时分析，传统大模型架构难以胜任。
· 实时刚需，容错为零：工业生产对延迟与错误高度敏感，一次误判可能导致设备停机甚至安全事故，AI必须具备工程级的稳定性与可解释性，不能容忍“试错”。
· 系统割裂，数据难贯通：SCADA/MES/传感器等系统互不兼容，形成数据孤岛，下游信息难以统一，严重制约模型能力的延展与闭环应用。
· 泛化受限，行业深耦合：工业场景差异巨大，模型必须嵌入行业Know-How，通用大模型难以跨领域迁移，真正落地必须“定制化”。
面对挑战，艾润董事长分享了宇动源在工业大模型领域的探索与实践经验。面对“智能化难落地”的行业共性难题，宇动源聚焦工业场景的本质特征，从数据到模型、从模型到现场、从智能到闭环，走出了一条系统化、可复制的破局路径。
我们没有止步于“模型训练”，而是围绕工业智能化落地的四大关键点：
打通SCADA、MES、传感器等多源数据，构建统一语义与标准，支撑模型对工业“语言”的理解与处理。
将人工经验、工单流程、设备行为沉淀为结构化企业知识资产，支撑任务执行的标准化与泛化。
通过小模型生成、轻量化部署等方式，让模型在边缘设备上高效运行，适应复杂工况。
模型不止“预测”，更能实时接收反馈、持续优化控制策略，实现端到端智能闭环。
逐步构建起支撑工业场景的大模型体系，并在真实业务中实现落地应用。这不是简单的“模型替人干活”，而是让AI真正嵌入系统运行流程，从理解现场数据到优化现场动作，形成从数据输入到任务执行的智能闭环。
我们相信，只有将大模型的通用能力与工业的专业复杂性深度耦合，才能迈过“冰山”，真正释放智能生产力。
宇动源已通过大模型提升火电智慧监盘系统的能力、大幅降低实施成本，通过大模型技术实现设备故障衍生推测专家，助力电厂实现全面智能运维。
通过油气管网智擎平台建设，实现报告的自动生成，早期故障预警及自助诊断，提供故障分析思维链及交互分析，检修建议、知识库、备件库存及供应链协同等能力。面向生产场景，通过大模型驱动机器视觉模型快速上线及轻量化部署，打造适配不同工业、安防、交通等场景的轻量级视觉模型，实现精准目标检测、异常行为识别和实时监控。
通过AI与BI的深度融合，实现轨道交通行业启发式智能生产经营驾驶舱建设，支持生产、销售、供应链等业务场景分析。
以上为宇动源在不同行业实现的标杆案例。艾润董事长强调，工业大模型的终极目标是为企业创造真实价值。宇动源的实践案例显示，其解决方案已帮助客户实现提质、增效、创收。
工业智能化的未来已来
大模型正在重塑工业生产力，但技术必须扎根于场景。宇动源21年的行业积淀，为其在工业AI赛道奠定了独特优势。未来，随着技术与应用的深度融合，工业大模型或将成为推动中国制造业高质量发展的新引擎，我们也将积极推动AI与企业自有技术的深度融合，更好的助力工业智能化发展，赋能中国数字经济快速增长。
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