8月6日消息（颜翊）在人工智能技术迅猛发展的今天，如何将大模型真正融入工业场景，实现从“感知”到“决策”的跨越，成为制造业智能化升级的关键命题。
7月28日，在2025世界人工智能大会WAIC期间举办的“大模型智塑全球产业新秩序论坛”上，中国联通装备制造军团高级副总裁、上海联通智能制造研究院院长黄璿发表了题为《AI大模型赋能工业智能升级》的演讲，系统阐述了大模型在工业领域的应用逻辑、现实挑战与落地路径。
当前，工业AI模型应用正加速向生产核心环节渗透，数据显示，今年工业AI模型复合增长率已超30%。然而，工业场景的复杂性决定了其对AI能力的多元需求——不仅需要语言理解，还需融合视觉识别、专用模型、多模态融合等多种技术。
破解“不可能三角”：大小模型协同是必由之路
黄璿指出，工业现场一个典型的“不可能三角”：模型的实时性、参数规模与模型能力三者难以兼得。高实时响应往往需牺牲模型能力，而大模型又易带来延迟增加和算力消耗过大等问题。
基于这一现实，黄璿坚定认为：大小模型协同，才是构建“工业大脑”的必由之路。
小模型（包括机理建模、数据驱动模型）在精度要求高、响应速度快、算力受限的场景中具有不可替代优势；而大模型则擅长处理非结构化知识、跨模态对齐与复杂推理。
更重要的是，工业决策需要建立跨模态的因果链——文本、图像、传感器信号等多源信息必须实现跨模态识别与推理，才能实现发挥“工业之眼”与“工业之耳”的作用。
迈向智能体时代：需要统一的技术标准和协作机制
未来工业AI的终极形态是“智能体”（Agent）。智能体要从“感知”走向“生成”，最终实现自主判断、自主执行、自主决策的能力。
而智能体的协同，离不开协议的支撑。与通信行业从一开始就追求标准化不同的是，工业领域长期以价值实现为导向，形成大量封闭、专用的标准与协议。
当前，A2A（Agent-to-Agent）协议、MCP（Model Control Protocol）等新协议正在兴起，其核心目标都是解决南向控制与北向协同的互通问题。
但这是一条漫长的路径。若缺乏统一标准与协同机制，未来每一个智能体、每一个具身智能设备都可能成为孤立个体，难以实现集群调度与可靠决策。
因此，构建一个开放、互通、可协同的智能体生态，已成为工业智能化的关键基础问题。
具身智能的落地挑战：从自动化到现场可执行
黄璿指出，从小模型、到智能体的工具调用能力，最终都要落脚到可执行性。对工业用户而言，最重要的不是模型多先进，而是能不能真正执行任务。
当前，具身智能在工厂落地面临多重挑战：多元异构数据融合难、复杂动作执行难、环境适应性弱、精度与节拍难以兼顾。
正如在今年的人工智能大会上，外场展示了超过100家机器人企业的成果，但大多数仍停留在单一动作演示阶段。要真正适应复杂的工业环境，实现多机协同、高精度、高效率作业，还有很长的路要走。
为突破这一瓶颈，中国联通联合复旦大学具身智能研究院成立“可信多模态人工智能联合创新实验室”，聚焦研发面向边缘协同的新一代具身智能基础模型，构建跨行业的虚实融合训练场与测试平台，积累跨类型和品牌机器人的协同原始数据，为未来规模化部署打下基础。
大模型落地的四大现实挑战
尽管前景广阔，黄璿仍强调，大模型在工业真正落地仍面临四大核心难题：
首先是典型场景的提炼问题。场景边界模糊影响数据质量，又直接影响模型训练效果，导致数据闭环难以形成。
其次是高质量数据集与专业知识库缺失。中国联通已经与库帕思共同发起了语料知识库建设计划，旨在积累行业共性模型，并推动开放共享。虽然每家企业都有核心私有数据，但约60%的行业共性知识是可以标准化、可共享的。
三是本地化推理的可信性与可靠性保障不足。工业领域对“可信AI”的要求远高于其他行业——不仅是准确性，还包括可解释性、稳定性、安全性。一旦模型出错，可能导致停产甚至安全事故。
此外，当前工业领域普遍存在工具集和能力开放共享不足、应用场景提炼缺乏标准化、知识体系碎片化等问题。
为此，黄璿呼吁共建开放协作的公共服务平台，推动工业大模型的大规模落地。据悉，在上海市经信委的指导下，中国联通正与中国信通院合作，整合全产业链资源，打造工业企业的智算云公共服务平台。该项目已在推进中，未来将服务于上海的标杆企业及1000余家中小企业。
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