“大模型過去比的是模型參數和技術能力，現在比的是行業理解和應用效果，未來比的是規模化創造價值的能力。”國家工業信息安全發展研究中心數據安全所副總工程師池程這樣判斷。

當前，人工智能正從通用大模型的“百模大戰”加速邁入垂直領域的“落地深水區”，工業大模型作為“AI+制造”的核心引擎，被視為新型工業化的關鍵支撐。

如果把2026年垂直領域大模型的競爭比作一場賽跑，現在跑到了哪個階段？池程的判斷很明確：“已經走過起跑階段，進入從技術競爭向產業價值競爭轉變的關鍵時期。”

在他看來，這場賽跑的規則正在發生根本變化：過去比的是模型參數和技術能力，現在比的是行業理解和應用效果，未來比的是規模化創造價值的能力。

這一變化有兩個鮮明注腳。

一是技術應用加快規模普及。工業和信息化部數據顯示，2026年上半年，我國規模以上制造業企業人工智能技術應用普及率超過30%，人工智能開源大模型全球累計下載量突破100億次，人工智能正從技術研發加快走向產業應用。

二是產業發展更加注重實效。國家《“人工智能+制造”專項行動實施意見》提出，到2027年推出1000個高水平工業智能體、推廣500個典型應用場景，政策導向正從模型研發向場景落地和規模化賦能延伸。

池程表示，當前不少模型仍停留在知識問答、輔助分析等環節，距離與工業機理和制造過程深度融合還有差距。“下一階段，工業大模型競爭的關鍵不在於誰的模型更大更多，而在於誰能率先將模型能力轉化為實實在在的產業價值。”他說。

通用大模型解決的是“確定性知識”問題，但工業現場面對的是非標設備、老工藝、老師傅的經驗。這兩者在工業場景裡到底怎麼融合？

“工業大模型要真正走進生產現場，需要將工業數據、工業機理和專家經驗深度融合。”池程解釋，數據驅動解決的是感知和預測問題，工業機理為模型判斷提供專業依據和約束條件，專家經驗則能彌補復雜工況下數據和模型的不足。

池程對調研的雲鼎礦山行業大模型印象深刻。“該模型將礦山生產數據與專業知識、現場經驗相結合，在煤炭洗選等場景開展應用，實現浮精產品穩定率提高20%、藥耗降低超過40%。這體現了人工智能賦能生產工藝優化的實際成效。”池程說。

不過，池程也提醒，工業機理與人工智能的深度融合還有很長的路要走。“未來不是用人工智能替代工業機理，而是讓數據、機理與經驗相互支撐，推動工業大模型從輔助向控制深化。”

行業普遍認為“核心工藝數據是命根子，不敢拿出來喂模型。”於是出現了數據“不願共享、不敢共享、不能共享”的僵局。

這個僵局的核心症結到底是什麼？池程的判斷直指本質：“表面上是技術和安全問題，深層次是信任機制、權責劃分和利益分配問題。”

他認為，破解困局的關鍵，不是簡單要求企業共享數據，而是建立安全可信、權責清晰、利益共享的數據流通機制。

這需要三方面協同推進：技術上，依托可信數據空間、隱私計算、訪問控制等技術，探索數據可用不可見、使用過程可追溯的流通方式﹔制度上，完善數據分類分級、授權使用、安全管理和責任追溯機制，讓企業清楚數據由誰使用、風險如何承擔﹔機制上，建立合理的收益分配機制，讓數據提供方真正從數據協同中獲益。

“目前，國家已開展企業、行業、城市等類型的可信數據空間試點，跨境可信數據空間也在加快探索。”池程說，未來工業數據流通的核心，不是追求數據集中規模，而是推動從數據共享向價值共享轉變。

數據流通之外，標准滯后於技術的矛盾同樣突出。池程牽頭研制了20多項國際標准、國家標准和行業標准，在他看來，標准化與技術創新並不矛盾，關鍵是把握好標准的規范性與技術發展的靈活性。“大模型標准不應強制規定技術路線的收斂，而應圍繞共性技術要求、應用能力和安全可信建立規則。”

2026年7月，我國發布了《人工智能工業大模型技術要求》《人工智能工業大模型體系架構》兩項國家標准化指導性技術文件。

池程指出，當前最急需補齊的標准空白集中在三個方向：一是完善能力測評標准，解決不同模型評價口徑不統一、應用成效難以比較的問題﹔二是完善數據與模型融合標准，規范數據質量、專業知識表達和機理融合要求﹔三是完善工業智能安全可信標准，明確生產決策、設備控制中的權限邊界和風險防控要求。

標准之爭背后是產業話語權之爭。池程認為，中國已經成為全球人工智能標准化的重要貢獻者，正在加快將技術應用優勢轉化為國際標准影響力。

他列舉了一組數據：截至2026年5月，我國已發布信息技術領域標准1700余項，牽頭研制並發布國際標准137項。我國牽頭制定的人工智能數據質量相關國際標准，為全球AI數據質量管理提供了重要參考。更重要的是，我國在鋼鐵、礦山、石化化工等領域積累了豐富的生產數據、工藝知識和應用經驗，能夠為國際標准研制提供真實場景和技術驗証。

“未來，中國不僅要成為工業大模型技術創新和產業應用的重要力量，更要推動成熟技術成果和實踐經驗轉化為國際規則。”池程說。

談到山東，池程的評價干脆利落：“在我看來，山東已處於全國工業大模型發展的第一梯隊，其核心競爭力在於制造業基礎、工業場景資源和產業協同能力的綜合優勢。”

山東擁有全部41個工業大類，是全國工業門類最齊全的省份之一。2026年，山東有10個工業大模型入選全國工業大模型50強，數量居全國第一。

在池程看來，山東的特色優勢有三：一是工業場景優勢突出，礦山、石化化工、鋼鐵、高端裝備等行業擁有大量復雜生產場景﹔二是工業知識積累深厚，長期形成的工藝參數、設備運行數據和專家經驗為行業大模型專業化發展提供了重要支撐﹔三是產業協同基礎較好，龍頭企業供應鏈完備，能夠帶動上下游企業聯合創新。

“這些優勢絕不是短期依靠技術投入就能形成的，而是長期產業積累的結果。”池程強調。

這些垂域模型的差異化壁壘夠不夠高？未來會不會出現“模型很多、但同質化嚴重”的問題？

池程認為，簡單依靠行業語料微調和知識問答，難以形成根本競爭優勢。未來真正具備競爭力的，不是模型數量多的企業，而是能夠持續積累工業知識、深入核心業務流程、創造實際產業價值的企業。（賈涵宇）

來源：大眾新聞客戶端