从“数字化可见”到“生产可计算” 专家建言布局工业AI基础设施
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中新网北京7月18日电 题：从“数字化可见”到“生产可计算” 专家建言布局工业AI基础设施
记者 张素
人工智能(AI)和工业大模型正在进入真实生产环境。
7月17日，“AI原生驱动工业全域升级”2026新型工业化应用实践研讨会举行。与会专家表示，AI+工业互联网，不是一次技术叠加，而是一次工业决策范式的重构，最终指向新型工业化的本质，驱动工业从连接、智能走向自治。
“此前，中国制造业的数字化路径，一条是企业信息化，解决‘流程在线’；另一条是工业互联网，解决‘设备在线’。这两条路径有一个共同问题，它们让系统‘可见’，但没有让系统‘可理解’。”友机技术相关负责人在受访时说。
有观察认为，工业AI的核心竞争逻辑从“模型能力”转向“系统嵌入能力”。谁能进入生产系统的最底层，谁将真正拥有工业智能的未来。
打通“认知决策层入口”
在2026新型工业化应用实践研讨会上，与会专家表示，AI+工业互联网，不是把AI放进工厂，而是让工业形成持续感知、科学决策和自主优化的新能力。
业内将工业系统拆解为四层结构，即：感知层，设备与传感器；网络层，5G与工业互联网；算力层，云与边缘计算；认知层，工业AI与工艺系统。
“我们的位置是在网络层与认知层之间的‘工业语义接口’。”友机技术相关负责人说，所要解决的不是“数据有没有”，而是三个更底层的问题，包括将机床状态转化为可计算的工业语义、将工艺经验转化为可训练的知识体系、让AI从“建议系统”进入“执行系统”的决策闭环。
有评论称，AI到来正加速改变工业母机的生态卡位。换言之，工业母机正在经历从“机械资产”变成“智能节点”的本质变化。
做精密加工系统“决策大脑”
今年4月，在第十四届中国数控机床展览会上，UJ-Ucut优切仿真系统荣膺CCMT2026“春燕奖”，彰显行业对自主创新成果的权威认可。
研发代表介绍，该系统实现从传统几何仿真到“物理仿真+AI”的突破，融合多物理场仿真与AI算法，可精准模拟加工参数、动态优化进给率，帮助用户降低试切成本、提升加工效率。
专家认为，新型工业化的底层变革，是用AI重新定义工业决策逻辑——从“人驱动机器”转向“数据驱动智能”，从“单纯连接万物”升级为“AI赋能全链路自主决策”。企业比拼的不再是谁的产线更多、规模更大，而是谁能把全域数据转化为持续迭代的智能决策能力。
“我们已在‘机床状态感知学习及实时反馈执行’的闭环上提前多年持续攻坚，愿景就是做精密加工系统的‘决策大脑’。”友机技术相关负责人说。
走向“可计算工业系统”
在今年的美国消费型电子展(CES)上，英伟达CEO黄仁勋把“物理AI”确立为下一个技术制高点。他认为AI将“全面落地现实物理世界”，覆盖人形机器人、工业智能设备等终端。
一场关于制造业底层逻辑的重写正在全球竞速上演。其中，西门子与英伟达宣布联手打造“全球首个完全由AI驱动、可自适应的制造基地”；宝马正以“AI先行”理念重构匈牙利工厂，从数字孪生建厂到全流程AI质检；洛克希德·马丁、波音等美国巨头与英伟达、Palantir等科技公司联手，探索“AI原生制造”……
此次，中国移动进入工业AI，提供工业系统的“神经网络”，而友机技术提供“工业认知决策闭环能力”。两者结合，旨在助力中国制造业从“工业系统”走向“可计算工业系统”。
专家指出，工业母机是制造业的“物理根基系统”，无论是汽车、航空还是半导体，其底层都是机床系统。AI时代来临，让工业母机在从“执行工具”变成“计算系统的一部分”，这也有望成为工业AI发展的新起点。(完)
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穆荣平认为，科研资助模式应该是一个“喇叭口形”，在“入口”处，应尽可能资助数量足够多的高风险、探索型小项目。随着对某个科学问题的认知越来越清晰，逐步聚焦到一个相对明确的方向，资助项目数量逐步减少和资助强度同步提升。当研究开发聚焦到重大应用目标并有相当积累时，需要更加系统性、高强度资助，此时科技领军企业实质性参与至关重要。越往后端越聚焦，企业参与积极性越高，到“出口”处，企业自身就有动力出钱资助，不需要政府资助。
