在工业智能化转型的浪潮中，一个核心问题持续引发行业热议：当企业投入巨额资金引入智能设备时，如何确保这些技术投入能转化为实际经济效益？近期举办的工业AI线上研讨会上，多位行业专家通过实际案例解析，揭示了技术落地过程中的关键突破点。
中国工业互联网研究院的调研数据显示，超过60%的制造企业仍在核心生产环节依赖传统小模型。高级工程师王骁提出"云边端三级部署"架构，通过设备层部署轻量化模型、产线边缘整合中等规模模型、云端构建企业级协同系统的方案，成功在长三角某汽车零部件企业实现生产效率提升23%。该案例验证了工业大模型与小模型协同应用的可行性，特别是在处理非标准化生产任务时展现出独特优势。
埃夫特机器人推出的"通用技术底座"组合引发关注。其开发的墨斗IDE开发平台通过虚拟仿真技术，使中专学历技术人员在3天内完成无人工作站开发。在长三角某电子厂的实际应用中，双臂机器人仅用一个月就掌握了智能煮粥的复杂流程，这项突破打破了机器人开发需要专业编程能力的壁垒。副总工程师李浩来强调："开放生态系统是机器人行业发展的关键，我们正在与20余家上下游企业共建技术标准。"
安全领域的变革同样深刻。长亭科技展示的AI安全开发框架，通过静态扫描、动态监测和智能修复技术，将AI生成代码的漏洞率从45%降至8%以下。在某钢铁企业的实践中，该框架成功拦截了针对炼钢控制系统的模拟攻击，避免可能造成的每小时超百万元损失。技术总监尹振玺指出："AI攻防正在重塑工业安全体系，防御方必须具备与攻击方同步升级的能力。"
创新奇智分享的钢铁行业案例具有典型意义。在为全球某钢铁巨头改造的自动卸船系统中，大模型通过整合潮汐数据、矿石监测和设备状态信息，实现抓斗操作的动态优化。项目实施后，码头年吞吐量提升15%，相当于新增一条隐形航道，同时降低人力成本超600万元。技术副总裁郭江亮透露："多模态数据合成技术成功解决了工业CAD数据缺失的难题，使设计图生成效率提升4倍。"
义柏基金合伙人黎竹岩提出的"场景翻译"理论获得广泛认同。他以炼钢厂钢包热修场景为例：某跨界团队通过长期驻厂观察，开发出耐高温机器人工作站，单台设备售价超千万元。这个案例揭示，技术方与产业方存在显著认知鸿沟，需要既懂技术又熟悉生产流程的中间角色。"传统行业有大量可改良环节，关键是要找到技术价值与产业需求的精准对接点。"黎竹岩说。
据主办方介绍，即将启动的2025年度工业AI落地企业评选，将重点考察技术应用带来的实际投资回报率。评选标准包括：技术方案是否解决核心生产问题、能否量化经济效益、是否具备行业复制潜力。这项评选旨在搭建技术提供方与产业用户的对接平台，推动智能技术从实验室走向生产线。
与会专家普遍认为，工业AI发展已进入深水区，技术先进性不再是唯一考量标准。能够准确识别生产痛点、提供可量化解决方案、建立可持续商业模式的项目，正在成为行业发展的新标杆。这种转变标志着工业智能化进入价值创造的新阶段。
