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人工智能的三大核心是算力、算法、數(shù)據(jù)，但在實(shí)際落地過程中，數(shù)據(jù)治理也是人工智能落地的障礙之一。這些挑戰(zhàn)既涉及數(shù)據(jù)的獲取與整合，也涵蓋了數(shù)據(jù)的處理與安全應(yīng)用，以及數(shù)據(jù)權(quán)屬與價(jià)值評(píng)估的劃定。由于這些問題的存在，人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果大打折扣，需要從多方面加以突破。

具體而言，分為三點(diǎn)：

第一，在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，要想獲得和整合關(guān)鍵數(shù)據(jù)并非易事。生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的核心數(shù)據(jù)往往蘊(yùn)含商業(yè)或技術(shù)機(jī)密，企業(yè)通常不愿共享這些數(shù)據(jù)。與此同時(shí)，傳統(tǒng)工業(yè)設(shè)備并不具備完善的數(shù)據(jù)采集能力，增加了數(shù)據(jù)獲取的難度，同時(shí)整合也面臨著巨大挑戰(zhàn)。工業(yè)企業(yè)通常使用多個(gè)獨(dú)立信息系統(tǒng)，系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)格式和標(biāo)準(zhǔn)上的顯著差異，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的統(tǒng)一整合面臨重重困難。

即便數(shù)據(jù)能夠被采集，如何清洗噪聲、剔除異常值或補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)，也是一項(xiàng)巨大工程——尤其是在此類數(shù)據(jù)與現(xiàn)在用于大模型預(yù)訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)存在顯著差異的情況下，很容易影響模型的訓(xùn)練效果與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。而要在充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值的同時(shí)確保其安全，存在復(fù)雜的技術(shù)和管理挑戰(zhàn)，需要企業(yè)在數(shù)據(jù)加密、訪問控制和隱私保護(hù)等方面投入大量技術(shù)與管理資源。

第二，在數(shù)據(jù)權(quán)屬界定和價(jià)值評(píng)估方面，工業(yè)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性使得其難以歸入傳統(tǒng)法律關(guān)系客體，導(dǎo)致產(chǎn)權(quán)界定模糊。工業(yè)數(shù)據(jù)涉及利益主體多元，其訴求多樣且存在沖突，使得達(dá)成共識(shí)變得困難。現(xiàn)有工業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定方法存在不足，缺乏靈活性和適應(yīng)性，難以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化。而且傳統(tǒng)法律體系以及現(xiàn)行信息管理的規(guī)章制度，對(duì)此類數(shù)據(jù)的規(guī)范也存在一定的問題。

第三，現(xiàn)在大模型算法本身也和工業(yè)邏輯存在一定沖突，工業(yè)追求決策過程可解釋性，要確?？煽匦院涂勺匪菪赃_(dá)到最高水平標(biāo)準(zhǔn)，不能在準(zhǔn)確性方面出現(xiàn)差錯(cuò)。

然而，目前無論是ChatGPT，還是DeepSeek這些生成式大模型，上述三點(diǎn)都難以完全滿足。這是今天人工智能賦能新型工業(yè)化領(lǐng)域仍處于起步階段的原因之一。

實(shí)際上，人工智能自身就存在“算法黑箱”問題，因此工業(yè)生產(chǎn)一線的負(fù)責(zé)人和企業(yè)在推進(jìn)大模型應(yīng)用方面受到諸多限制；同時(shí)，由于過程機(jī)理的不可解釋性和先天的“算法黑箱”特性，往往正好與這一需求背道而馳。實(shí)際上，當(dāng)一線負(fù)責(zé)人需要對(duì)生產(chǎn)異常進(jìn)行定位或溯源時(shí)，大模型的不可解釋性就成為了最大障礙。

同時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)對(duì)精度的要求極高，典型意義上往往需要達(dá)到“四個(gè)九”（99.99%）乃至“五個(gè)九”（99.999%）的可靠性水平；而現(xiàn)階段的生成式大模型卻更常表現(xiàn)為“十次回答中有九次正確、一次出錯(cuò)”，顯然無法滿足工業(yè)級(jí)工具的標(biāo)準(zhǔn)。這也在很大程度上解釋了為什么人工智能賦能新型工業(yè)化尚處于起步階段。

大模型由于幻覺等問題，尚不能滿足不少工業(yè)需求

所以我們?cè)谕苿?dòng)產(chǎn)業(yè)-技術(shù)雙向?qū)拥倪^程中，更多是從工業(yè)企業(yè)與人工智能企業(yè)雙向?qū)拥慕嵌热胧?，但也由此又暴露出以下三大挑?zhàn)：

首先是因?qū)I(yè)背景差異導(dǎo)致溝通鴻溝。一方面，人工智能技術(shù)人員往往缺乏工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，難以準(zhǔn)確理解和把握工業(yè)專家要求，常常導(dǎo)致前者對(duì)生產(chǎn)場景的特殊需求缺乏深刻理解；另一方面，工業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)人員又對(duì)人工智能技術(shù)的理解和應(yīng)用能力有限，難以有效配合技術(shù)支持方實(shí)現(xiàn)技術(shù)落地。

其次是因項(xiàng)目定制形式制約泛化應(yīng)用開發(fā)，目前行業(yè)內(nèi)對(duì)大模型的落地開發(fā)普遍采取項(xiàng)目制、定制化合作方式。這種方式雖然能夠針對(duì)單個(gè)需求進(jìn)行深度適配，卻嚴(yán)重制約了大模型在工業(yè)領(lǐng)域的泛化應(yīng)用。

一方面，深度定制使得技術(shù)方無法利用已有項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)和基礎(chǔ)進(jìn)行快速復(fù)制，延長了開發(fā)周期，影響了大模型產(chǎn)品的規(guī)模效益。另一方面，由于大模型本身的快速迭代導(dǎo)致缺乏標(biāo)準(zhǔn)化解決方案，每個(gè)項(xiàng)目都要投入大量資源進(jìn)行重置基礎(chǔ)工作和并進(jìn)行適配，增加了項(xiàng)目成本，降低了企業(yè)的投資回報(bào)率。例如在DeepSeek之前，我們主要考慮的是通用大模型，在DeepSeek引入思維鏈（Chain of Thought）機(jī)制，行業(yè)主流轉(zhuǎn)向“推理大模型”。隨著大模型演進(jìn)，基礎(chǔ)技術(shù)迭代之快也讓項(xiàng)目制交付的質(zhì)量能否保持成為雙方都需要擔(dān)心的問題。

第三方面是因商業(yè)模式不明影響持續(xù)合作，這主要包含兩點(diǎn)，一是AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的價(jià)值變現(xiàn)面臨著巨大的不確定性。即便是OpenAI或Google這樣的行業(yè)龍頭，也尚未實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定盈利。據(jù)奧爾特曼披露，OpenAI每年虧損約50億至70億美元。而AI項(xiàng)目需有持續(xù)性的投入，以不斷優(yōu)化和升級(jí)模型，這導(dǎo)致投資回報(bào)周期被大大拉長，從而削弱了企業(yè)的投資積極性。這是人工智能企業(yè)發(fā)展中一個(gè)懸而未決的問題。

大模型迭代速度很快

二是由于缺乏成熟的商業(yè)模式可參考的應(yīng)用案例和標(biāo)準(zhǔn)化的收益評(píng)估體系，供需雙方對(duì)價(jià)值分配的認(rèn)知也難以統(tǒng)一。

在對(duì)大模型落地至關(guān)重要的性能評(píng)估方面，學(xué)術(shù)界常用的AMIE、GPQA等頂刊基準(zhǔn)測(cè)試，與工業(yè)應(yīng)用場景的需求相去甚遠(yuǎn)，無法衡量模型在真實(shí)生產(chǎn)環(huán)境中的技術(shù)水平。要想真正推動(dòng)大模型在工業(yè)現(xiàn)場的規(guī)?；瘧?yīng)用，亟需依據(jù)國內(nèi)外的工業(yè)基礎(chǔ)條件，建立一套契合實(shí)際業(yè)務(wù)場景的評(píng)估體系，才能更高效地推進(jìn)大模型在工業(yè)領(lǐng)域的落地。

基于上述分析，我們認(rèn)為，賦能新型工業(yè)化應(yīng)當(dāng)以循序漸進(jìn)的思路推進(jìn)：在初級(jí)階段，優(yōu)先在封閉且對(duì)精度要求極高的場景中采用傳統(tǒng)小模型，同時(shí)在對(duì)精度要求相對(duì)寬松的開放場景（如客服問答、流程調(diào)度等）中試用大模型。通過先易后難、先用為主的策略，以場景驅(qū)動(dòng)加速技術(shù)迭代的模式，讓人工智能在工業(yè)領(lǐng)域不斷釋放更高的賦能價(jià)值和潛力。

現(xiàn)在通用人工智能仍處于“數(shù)字世界”中，而在進(jìn)階階段，工業(yè)生產(chǎn)需要通用人工智能跨越數(shù)字與物理的邊界，真正融入“物理世界”?，F(xiàn)在不少人推動(dòng)人形機(jī)器人為代表的具身智能進(jìn)入工廠干活，就是這種探索的縮影。

從這個(gè)角度，以及之前提到的大模型和小模型在產(chǎn)業(yè)鏈上的“正U型”“倒U型”分布特性，我們希望在進(jìn)階階段可以構(gòu)建一個(gè)大小模型協(xié)同的賦能體系：既不盲目追求單一大模型，也不小模型，而是持續(xù)探索人工智能的能力邊界，穩(wěn)步推進(jìn)應(yīng)用落地。