本报记者 毛艺融
2026年以来，工业AI（人工智能）投融资热度持续上行，产业从概念验证期进入价值兑现阶段，标杆案例密集涌现，流程工业自主工厂、钢铁、锂电产线AI智能体、工业CAE（计算机辅助工程）仿真AI等场景商业化提速。
对产业竞争力而言，工业AI是制造业价值重构的杠杆；对技术演进而言，工业AI是AI从“数字世界”走向“物理世界”的必经考场；对宏观格局而言，工业AI正在成为主要经济体制造业竞争的新焦点。
从资本市场看，科创板已聚集一批深耕工业AI的上市公司，助力中国制造走向中国智造。近期，在一场新质生产力沙龙上，四家科创板公司代表围绕工业AI的底层驱动、商业闭环、权力结构、商业模式、链主边界、中国路径等问题开展深度碰撞。
正处在关键分水岭
“工业AI从数字空间走进工业现场的物理世界，AI直接参与生产运行中的判断和动作，感知、分析、决策、执行逐步串成一条闭环。”中控技术股份有限公司（以下简称“中控技术”）董事长、总裁崔山表示，当前工业AI正处在一个从单点验证走向规模化复制的关口。
2025年，中控技术推出自主运行工厂（AOP），以时间序列大模型为智慧大脑、通用控制系统为工业神经中枢，将识别、评估、决策、执行串成闭环，使工业AI直接进入控制回路并作用于装置运行。
上海宝信软件股份有限公司（以下简称“宝信软件”）副总经理钱卫东介绍，近年来，大模型从通用领域向工业领域适配，行业龙头企业开展工业垂类大模型的研究与应用；从研发到运维，AI逐步渗透到核心生产环节，以试点为主，但趋势已经形成；目前，中国的“灯塔工厂”数量已经是全球第一，占比超过40%。
上海索辰信息科技股份有限公司董事长、总经理陈灏介绍：“公司从事工程仿真CAE，建立了物理AI全栈工具链。”
“工业AI正处在一个关键分水岭：跨过单点验证期，进入规模化复制爬坡阶段。”能科科技股份有限公司董事长祖军表示，公司已将非结构化的工艺规程、图纸与试验数据关联到具体零件及加工特征，形成AI可用的知识图谱，再沉淀为可复制、可更新、可用的高质量数据集，与不同或者行业的垂域大模型、场景模型匹配。
未来将迎多重跃迁
“十五五”时期，工业AI的重心会向哪个方向倾斜？
大家认为，随着流程工业进入深水区，工业AI的发展将迎来多重跃迁：工业AI从预警作用走向自主控制，更大力度提升生产效率；从单点智能体走向多智能体（Agent）协同，实现离散制造的场景规模化复制；端侧算力与物理AI融合，让AI直接驱动设备而非只提出建议。
崔山认为，产业层面的趋势，制造系统从按规则执行的自动化，走向能在复杂工况下形成闭环判断的自主化。中控技术构建的AOP，就是把工业AI嵌入控制回路，打通“感知—分析—决策—执行”的完整闭环，真正推动AI走向生产运行核心。目前，自主运行工厂系统AOP已在部分项目上实现连续数周的黑屏运行，人工干预频次降到个位数水平。
“再往上走，绕不开的是安全底线怎么守住、责任怎么划清。”崔山表示，中控技术的原则是，实时优化和自主决策可以交给AI，但安全边界、责任边界必须由人机权限和操作规程划清。
从宝信软件在钢铁行业的实践来看，钱卫东表示，当前工业AI的大量项目停留在预警、告警、给操作员建议，下一阶段将从“辅助预警”走向部分自主闭环控制，AI输出结果直接干预分散控制系统，实现能耗、产品质量、产品安全的自动调优。
“现在大多是单点AI智能体，比如质检、设备运维的AI智能体。下一阶段会探索多Agent协同，把排产、物料调度、设备运维、质量检测多个智能体联动，解决车间全局优化。”钱卫东说。
陈灏认为，下一阶段值得关注的是物理AI从研发设计进一步进入生产和运行过程，让物理模型的价值贯穿产品全生命周期，而非局限于某一环节。
“对制造企业而言，除了从单点智能体走向多Agent协同外，把价值闭环说清楚，用本体论的方法做高质量数据集，为每个客户建自己的垂域大模型，也是工业AI的下一阶段的工作中心。”祖军称。
商业模式闭环可期
从商业模式看，工业AI从过去卖设备、卖软件License（许可证），现在越来越强调“AI能力嵌入后按效果付费”或“运营分成”。具体到各家公司，其商业模式是否正在发生“从卖工具到卖结果”的转变？
“商业模式的转变是真实发生的，而且方向不可逆。”崔山表示，现在中控技术向工业AI公司转型，工业AI业务的核心产品是时序大模型，商业模式转向模型即服务（MaaS）、结果即服务（RaaS）的价值订阅模式，依托为客户创造的实际价值实现持续收费；客户按年支付订阅费，中控技术持续提供模型的迭代与服务。
“短期看，订阅制分期确认收入确实会压低当期财务表现，但中控技术选择这条路，因为它代表工业AI业务真正的商业形态。”崔山称，目前中控技术TPT大模型已经跨行业、跨装置复制到29个细分行业，标杆案例也在持续复制推广。
钱卫东直言，AI时代一定会走向全生命周期的服务，但至今尚未形成适合的商业模式。目前，把工业AI项目作为传统软硬件合同“搭送”内容的现象非常普遍，主要是因为AI产生的价值尚无法确切衡量，AI时代的生态信任尚未建立。
陈灏表示，商业模式会从软件工具向模型和持续服务延伸，行业模型服务、三维物理资产的建立与运维都是可发展的业务形态。“按效果付费要有明确的比较基线、验收标准和责任范围。商业模式能否成立，最终要看交付内容是否创造实际价值，以及客户是否愿意持续付费。”陈灏提醒。
