以往车间里，工艺调试、设备运维离不开老师傅的经验判断。如今集控大屏参数实时跳动，智能仪表全天候监测设备状态，一场AI变革正在传统制造车间悄然发生。经过持续数字化改造，大批工厂完成设备联网、数据归集，冶金、装备、化工等多条赛道的工业垂类AI模型陆续落地，应用场景正从质检、故障预警向工艺优化、生产决策纵深拓展。受访人士认为，随着国产大模型迎来发展风口，打通数据、模型、算力关键环节，深化产学研协同，能够有效激活制造业数字化沉淀，跑出新一代智能制造升级加速度。
数字化基础不断夯实
走进本钢板材冷轧总厂第三冷轧厂，集控中心大屏上，各条生产线的工艺参数、检测数据实时更新，核心生产环节已实现稳定自动化运行，智能化改造成效持续显现。
“现在钢板切割工序已实现系统自动筛查核验，后续结合人工智能技术，可进一步提升极端复杂工况下的精准控制水平。”本钢板材冷轧总厂首席工程师王平表示。钢铁产业工序链条长、工况变量多，设备状态、原料属性、工艺参数与成品质量高度耦合，长期以来，生产微调、故障处置、工艺优化高度依赖资深工程师和一线技工的经验积累。随着数字化改造持续落地，行业正加速将沉淀多年的“人脑经验”转化为标准化、可追溯、可复用的工业数据与知识体系，为人工智能落地筑牢底层基础。
深耕工业智能化服务领域的大连坤达自动化有限公司，聚焦生产环节精细化管控，布局机床刀具智能管理全流程体系，搭建覆盖刀具使用、损耗监测、维保调度、寿命管理的一体化智能平台。企业负责人陈英伟表示，工业制造领域蕴藏大量沉淀在人工经验、纸质台账、零散记录中的隐性知识，通过系统梳理、数据萃取、模型训练，能够转化为工业AI迭代升级的核心资源，而标准化的数据治理、业务梳理，是工业智能化落地的前置关键环节。
当前，制造业数字化建设已跨过单纯追求设备联网、数据采集的初级阶段，更加聚焦数据价值挖掘与场景落地，通过数据赋能质量管控、设备运维、能耗优化、生产调度，实现降本提质增效。
国内知名软件企业信华信技术股份有限公司深耕工业大模型落地应用。公司副总裁孙伟宏认为，通用大模型如同掌握通识的“通才”，适配全领域基础问答与逻辑处理，而制造业转型升级的核心，是基于细分行业海量专属数据训练垂直模型，打造深耕产业、适配工艺、贴合厂区实际的“行业专家”“企业专属AI”。工业大模型落地生产现场，核心前提是搭建精准、完备、专业的工业知识库，不同行业、不同产线的设备体系、工艺逻辑、生产标准差异显著，唯有经过长期数据治理、场景磨合、模型迭代，才能让人工智能真正读懂工业生产的复杂逻辑，适配真实生产需求。
经过多年迭代建设，传统制造业自动化、数字化底座持续夯实，为AI深度渗透生产场景创造了坚实条件。行业智能化应用边界持续拓宽，逐步从单点质检、故障预警、数据分析，延伸至全流程工艺优化、设备全生命周期管理、生产协同智能决策等核心场景，新一代智能制造应用体系加速成形。
AI应用愈发贴近生产
大模型技术快速普及，正在悄悄改写传统工厂的智能化逻辑。几年前，制造企业拼的是“有没有智能系统、能不能上云上网”；如今行业比拼的是AI能不能进产线、能不能解难题、能不能提效益。从“装设备、建系统”的硬件建设，转向“用数据、训模型、优生产”的软性升级，工业智能化正在走进真正的深水区。
工厂里每天跳动的上万条参数、设备运行记录、质量检测数据，过去大多静静躺在系统后台，很少真正被利用。制造场景工况复杂、设备型号繁杂、工艺路径各异，数据标准不统一、系统不互通，大量宝贵生产经验长期靠老师傅口口相传。如今，行业正在把这些沉睡的数据、零散的经验“唤醒”，通过治理、建模、训练，变成可以实时指导生产的工业智能能力。
在通用技术沈阳机床有限责任公司，企业凭借多年数控技术积累，依托自研数控系统、5G专网和工业互联网平台，机床加工不再依靠人工反复调试参数，AI可以根据材质变化、刀具损耗、设备震动实时微调工艺，实现加工误差自动修正、设备隐患提前预警。曾经高度依赖技师手感和经验的精密加工环节，如今实现标准化、智能化、柔性化生产，大批量、高精度零部件加工效率显著提升，为国内工业母机智能化升级树立了可复制样本。
沈鼓集团股份有限公司把数十年装备研发、试验、运维积累的五万余份工程数据充分盘活，训练专属装备制造垂直大模型。以往新产品研发、故障排查依赖资深工程师反复推演，周期长、成本高。如今AI可以快速调取历史工况、比对同类案例、辅助优化设计，大幅压缩新品研发周期，提升设备运行稳定性，让传统重工企业的技术积淀变成了可持续迭代的智能生产力。
工业AI不再是摆在展厅的“展示技术”，而是要落在生产线、算得出收益、看得见提升。能否真正减少停机、稳定品质、降低能耗、压缩工期，已经成为企业判断智能化投入价值的核心标准，也倒逼整个行业的AI应用愈发务实、愈发贴近真实生产。
更多工厂焕发新活力
单点设备改造、单一模型落地，是智能制造迈出的关键一步；依托完备的工业家底，系统布局、串珠成链、生态共建，则是辽宁推动AI赋能制造业交出的一份厚重成绩单。凭借门类齐全的产业基础、海量真实工业场景，辽宁坚持场景牵引、龙头带动、平台托举、产教联动，一批钢铁、装备、石化领域的工业垂类模型先后投产，一批智能工厂、数字化车间接连建成，老工业基地的智能化图景正一步步变为现实。
数据底座建设蹄疾步稳，一批标志性项目落地生根。鞍钢数智科技（辽宁）有限公司牵头打造的钢铁企业产数双链融合可信数据空间入选国家级试点，围绕供应链协同、工艺优化开展数据安全流通探索，为钢铁行业打通产业链的数据堵点蹚出一条新路。辽宁统筹推进沈阳国家级数据标注基地建设，形成上百个行业高质量数据集，为冶金、机床、装备等领域垂直模型训练源源不断输送高质量工业数据，让沉睡的生产数据真正流动起来、价值释放出来。
龙头企业打头阵，一批可复制的智能化样板加速涌现。沈鼓集团、沈阳机床、本钢等行业龙头企业和一批本土软件服务商多方联手深耕装备故障预判、加工工艺自适应优化、钢铁质量智能管控等细分赛道，开发一批接地气、可落地的行业AI模型。以石化产业为例，依托大连化物所科研力量，当地联合行业龙头和科技企业组建智能化工联合创新实验室，化工垂直大模型攻关取得实质性进展，瞄准化工工艺仿真、安全预警等行业共性难题集中突破，形成“龙头出场景、科研出方案、企业抓落地”的协同创新模式，一批标杆项目正在石化产业园区加快落地应用。
算力平台多点布局，普惠算力为中小企业松绑减负。沈阳、大连两个人工智能计算中心持续扩容提质，面向装备制造、精细化工等产业开放端边云协同算力服务。一些受访企业说，过去无力自建算力的中小制造企业，如今可以按需租用算力资源，低成本开展数据治理、模型调试、产线智能升级，工业智能化的门槛正在不断降低，越来越多专精特新企业搭上AI快车，分享数字红利。
从人工调参到智能适配、从设备自动到全域协同、从单点智能到体系升级，传统制造业的智能化转型已经进入全新阶段。随着工业数据持续盘活、垂直模型持续成熟、算力服务持续普惠、产业生态持续完善，人工智能将深度激活传统制造业的存量优势，让更多工厂焕发新活力。
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