10月14日至16日，2026人工智能產業大會在濟南黃河國際會展中心舉行。這場國家級產業盛會，在北京連續舉辦兩屆之后，第一次走出北京，落腳山東。

國家級AI大會，為什麼選在山東？

當AI加速走進實體經濟，擺在面前的已不是一道單純的技術題，而是一道復雜的系統題。

真實場景提供問題，高質量工業數據構成基礎，對行業機理的深刻理解校准方向，扎實的工程驗証守住底線，高效的生態協同推動能力擴散。隻有各方條件彼此銜接、協同發力，技術優勢才能轉化為產業能力。

擁有全部41個工業大類、4萬余家規上工業企業的山東，恰好提供了一座題型豐富、要求嚴格的“全科考場”。在這裡，鋼鐵、化工、裝備、家電、能源等產業密集分布，提供著真實而復雜的應用需求。

第一道考題，怎樣把海量數據變成可用的工業語料。

工業現場每天都在產生數據。設備參數、工藝記錄、操作視頻、故障日志……數量龐大，卻往往格式不一、標准不一、質量參差，有些還涉及商業秘密和生產安全。隻有經過採集、清洗、對齊、標注、脫敏、確權和驗証，才能成為模型真正“吃得下”的高質量語料。

在浪潮海若詞元工廠，一家石化鏈主企業交來5萬多條數據，希望開發管道設備防腐蝕模型。技術人員經過安全審查、信息脫敏和特征分析，發現設備類信息佔比過高，樣本分布不均。如果直接用於訓練，模型很容易“偏科”。

於是，團隊補充行業數據、生成輔助樣本，形成58萬條訓練材料。人工先精細標注6000條，再由多個模型分別標注其余數據﹔結果一致的通過，存在分歧的交給人工裁決。11道工序、60套工具跑下來，數據准備被壓縮到兩周以內。

2025年，山東啟動重點行業語料庫“揭榜挂帥”行動，讓產業一線的“行家”牽頭，把車間裡沉睡的工業數據整理成大模型可用的行業語料。截至目前，山東已累計遴選建設35個重點行業語料庫，覆蓋鋼鐵、化工、汽車、醫藥、裝備等31個制造業大類，是全國唯一一個語料庫范圍覆蓋全部制造業大類的省份。

完成不是重點，用起來才是關鍵。在鋼鐵領域，中國移動山東公司牽頭建設的鋼鐵行業語料庫，把工藝手冊、設備檔案、檢修案例、行業標准、專家經驗等多源數據匯成行業專屬知識圖譜，知識檢索效率提升30%，讓老師傅的隱性經驗可沉澱、可復用、可傳承，並在此基礎上孵化出日照鋼鐵智擎大模型。

在輸變電裝備領域，山東雲電鏈產業發展有限公司採用“分布式存儲+智能治理”的技術架構，集成自然語言處理、計算機視覺與大模型技術，對多模態數據進行自動化解析、深度清洗、智能標注與高質量去噪。目前庫內已匯聚文本8.2萬條、圖像3.5萬張、音視頻520小時，多模態關聯數據佔比32%，為設備預測性維護、智能排程等場景提供了扎實的數據底座。

第二道考題，是模型如何可信。

工業大模型面對的一個深層矛盾，是模型輸出具有概率性，而工業生產強調確定性。聊天框裡答錯一道題，用戶可以重新提問﹔化工裝置旁算錯一個參數，可能導致整條產線停擺﹔礦井深處漏掉一個危險信號，代價更難承受。

因此，工業AI的可信，靠一整套工程機制來保障：機理模型劃出邊界，知識圖譜補充行業關系，專業小模型承擔實時感知，數字孿生提前仿真驗証，安全規則、權限體系和人工確認則把住最后一道關。

在鋼鐵行業，“看火色”曾是爐長判斷冶煉狀態的重要本領。山東鋼鐵的尚智冶金大模型把煙氣、視頻、音頻和工藝數據關聯起來，讓不同形式的現場信息共同參與判斷。終點溫度命中率穩定在95%以上，單爐冶煉周期縮短兩三分鐘，噸鋼成本降低3至6元，全部場景一年創效超1億元。

能煉出上億元效益，靠的是山東鋼鐵四十多年的經驗。開發團隊把老師傅的火色功夫逐句梳理成知識庫，自建出冶金工業知識圖譜提供工藝依據。再有專業小模型負責實時感知，安全規則限定操作邊界，關鍵環節仍由人工審核把關。

這也正是垂域大模型的含金量所在：它的價值不取決於參數規模，而取決於對一個行業的理解有多深。

當開發者完全理解設備、工藝和責任邊界，再用算法重構這些知識，信任便有了生長的土壤。企業敢把產線交給它，工人願意照著它的提示操作，AI才算真正拿到了“上崗証”。

第三道考題，則是行業如何協同。

工業企業握著數據，卻很難獨自扛下基礎模型、數據治理和安全驗証的全部成本﹔AI企業握著算法，又拿不到完整的工藝數據﹔中小企業最需要公共能力，卻往往最承擔不起試錯成本。

三者各有所長，也各有所難。規模化落地，需要把這些能力組織起來。

今年5月15日，“齊魯制造會客廳”首期活動上，浪潮、卡奧斯、國工智能三家企業一拍即合。7月24日，以浪潮海若石化通用模型為基座的山東石化行業通用模型正式發布，“化育天工”人工智能創新生態共建計劃集結起100家伙伴，前后隻用了七十天。

這件事的意義不隻在多發布一個模型。它相當於給萬億級的山東化工產業修建了一套智能化的公共基礎設施：安全規范、通用工藝、共性算法沉澱在公共層，企業的配方、關鍵參數的商業數據留在私有層，過去每家重復投入的成本，變成整個行業共同分擔。

公共能力建設得越扎實，企業的個性化創新就越有支撐。

石化行業只是其中一塊樣板。山東“一行業一模型”的揭榜挂帥已鋪開122個行業大模型，實現41個工業大類全覆蓋﹔遴選100個重點推廣的垂直領域大模型，覆蓋產業、民生、政務、科研等13個重點領域。其背后的思路很明確：不僅要讓龍頭企業率先突破，還要把龍頭企業沉澱的能力轉化為行業可以共享的工具。

這也點出了山東發展人工智能的另一個重要角色：產業協同的組織者。

開放應用場景，連接供需兩端，推動標准建設，支持中試驗証，讓工業企業、技術企業、科研機構和服務商找到合作接口。政府“搭台”“攢局”，企業各展所長、互利共贏，才能降低工業AI的落地門檻。

截至目前，“人工智能賦能新型工業化齊魯行”已舉辦11場，摸排1200余項人工智能應用需求，推動116個智能化項目現場簽約，簽約金額14.56億元。近兩年，山東整合財政資金1.25億元，實施“模型券”“語料券”“場景券”等獎補政策﹔未來三年，還將引導超過100億元資金投向人工智能賦能制造業領域。

按照規劃，到2030年，山東人工智能核心產業產值要突破3000億元，規上制造業企業人工智能應用普及率要達到70%。

實現這個目標，意味著AI要走進更多基礎薄弱、規模較小、需求各異的企業。這個過程，需要輕量化的產品、可靠的服務，也需要技能培訓和崗位轉型支持，讓一線勞動者有能力參與技術進步、分享發展成果。

一家工廠的成功，是一道題的突破﹔更多企業用得起、用得好、用得久，才是一張更有分量的成績單。

放眼全國，山東這場探索的價值也正在這裡。

人工智能的發展，既需要高端芯片、基礎軟件、基礎模型持續突破，也需要在廣闊的產業現場不斷驗証、完善。而山東擁有全國全部41個工業大類，這裡跑得通的方案，更容易向其他地區復制﹔這裡暴露出來的問題，也能為其他地方提供有價值的借鑒。

大會選擇山東，看中的是雄厚的工業家底，更看中這裡把產業縱深轉化為人工智能應用縱深的可能。

《考工記》有言：“天有時，地有氣，材有美，工有巧，合此四者，然后可以為良。”

天時，是AI走出對話框、走向產業端的歷史關口，是國家“人工智能+”行動的全面鋪開﹔地氣，是41個工業大類、4萬余家規上工業企業托起的產業厚土﹔材美，是沉睡在機器裡的數據正被喚醒﹔工巧，是齊魯眾多垂域大模型一門心思鑽進生產現場的專精勁兒。

但最難、也最關鍵的，還是最后一個“合”字。

場景、數據、機理、工程和生態，不是簡單堆疊在一起，而要嵌入同一套生產邏輯﹔技術、產業、人才、資本和制度，也隻有彼此銜接、相互成就，才能形成真正的工業智能。（王瑛琪）

來源：大眾新聞客戶端