85 页 |《工业与 AI 融合应用指南》七大行业实战全解(附下载)

本文是华为、中国信通院、清华大学人工智能研究院、罗兰贝格联合发布的，名为《工业与 AI 融合应用指南》（文末附下载方式），解读工业 AI 发展趋势、七大行业落地场景、“三层五阶八步” 实施法与未来倡议，是工业企业智能化转型权威参考。

一、工业与 AI 相向而行，融合全面提速

1.1 工业 AI 的今天和未来

AI 已进入感知、生成、智能体、具身智能四阶段演进，工业呈现 “双曲线” 落地特征：小模型优先落地生产制造，大模型优先渗透研发与营销服务。2035 年工业智能将实现人机料法环全面协同，人机关系从辅助转向协同与主导。

1.2 工业与 AI 的融合模式和落地挑战

工业 AI 形成应用、技术、生态三位一体融合模式，但仍面临可靠性不足、技术迭代快、数据孤岛、场景碎片化、ROI 不清晰等痛点，制约规模化落地。

二、典型行业中工业和 AI 融合的场景

覆盖汽车、半导体、机械装备、制药、钢铁、石化、煤矿七大行业，各行业均形成高价值 AI 应用图谱。

汽车：智驾大模型、生成式设计、柔性生产；

半导体：AI 辅助设计、良率根因分析、缺陷检测；

制药：靶点发现、分子设计、临床试验加速；

钢铁 / 煤矿 / 石化：工艺调优、智能巡检、安全管控。

各行业案例验证 AI 可显著提效、降本、提质、保安全。

三、从战略到执行，“三层五阶八步” 法构建智能化企业

3.1 明确目标

以 ROI 为核心，设定降本、增收、提体验、战略价值四类量化指标。

3.2 场景识别

用 “十二问” 评估优先级，优先落地高成熟度、高回报、易复制场景。

3.3 流程重塑

推进人机协同，分为嵌入、副驾驶、智能体三阶段，重构业务流程。

3.4 数据和知识工程

构建面向 AI 的 MRC 语料体系，打通冷、热数据，支撑模型训练。

3.5 AI 建模与发布

分初阶提示工程、中阶微调、高阶预训练三档路径，匹配场景需求。

3.6 AI 融合业务应用

以 “3R1F” 逻辑嵌入 IT 系统，形成闭环决策与执行。

3.7 持续运营

建立监控 – 反馈 – 更新 – 版本管理闭环，业务与模型双运营迭代。

3.8 组织变革和文化

打造分层 AI 人才体系，营造 “人人懂 AI、人人用 AI” 文化。

四、展望与倡议

4.1 展望

提出工业 “新六化” 趋势：装备数字化、网络全连接、工控开放化、软件云化、数据价值化、智能普惠化，推动 AI 从大企业走向全行业普及。

4.2 行业倡议

呼吁共建标准、树立示范、培育生态、搭建平台、培养人才、保障安全、完善法规，加速工业 AI 普惠落地。

小结

本指南系统呈现工业与 AI 融合的现状、场景、方法与愿景，以清晰框架与实战案例，为企业提供从战略到执行的全流程指引，是推动新型工业化、实现工业智能普惠化的重要参考。

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