在今天，我們隨便出國走一走，就會驚訝于AI技術(shù)在中國有多么普及。高鐵、機場可以人臉識別驗票，公共場所隨處可見AI安防系統(tǒng)，酒店里到處都是可以語音對話的服務機器人。

但在國外，哪怕是最發(fā)達的歐美地區(qū)，這些東西一個也見不到。對于他們來說，AI只意味著手機里的某個軟件，電腦能登錄的某個網(wǎng)站，而在現(xiàn)實世界里，AI悄無痕跡。

在討論AI時，我們始終會面對這樣的問題：中國似乎始終在追趕先進的AI技術(shù)，從未主導過核心技術(shù)突破。長此以往，中國AI不就只能淪為模仿品嗎？

這個觀點的問題在于，它只考慮了技術(shù)發(fā)展側(cè)的情況，但技術(shù)最終要有人用。在海外市場，AI與移動互聯(lián)網(wǎng)一樣，始終保持著消費者用戶主導的實用情況。但在中國，卻一直有著消費者用戶和產(chǎn)業(yè)用戶雙輪驅(qū)動的AI落地方案。后者的直接表現(xiàn)，就是我們所見到那無處不在的AI風景。

中國AI何以不同？

答案都在行業(yè)曠野里。

2017年，國內(nèi)各大云計算廠商突然開始宣傳AI這個在當時還很新穎的概念。在此之前，云計算的賣點主要還是低價、穩(wěn)定和去IOE。從這個時間開始，幫助企業(yè)實現(xiàn)智能化成為新的業(yè)務重點。

接下來，在社會公共服務層面出現(xiàn)了AI智慧紅綠燈的城市智能體項目；在企業(yè)層面則出現(xiàn)了AI質(zhì)檢、AI巡檢等應用。與此前集中于安防領(lǐng)域的AI項目相比，從這里開始，智能化走向了各個行業(yè)，并且伴隨著AI開發(fā)平臺的成熟，個人與小團隊的AI開發(fā)者也隨即涌現(xiàn)。很快，從央國企與智慧城市領(lǐng)先的解決方案式智能化項目，到個人就能完成的行業(yè)AI模型開發(fā)，智能化很快在中國經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)體系中鋪開。

AI在中國，從這個分岔口開始走出了一條“行業(yè)+AI”的差異化之路，直至今天。

回看中國的產(chǎn)業(yè)智能化進程，可以分為三個階段：

第一階段從2015年左右開始，直到2017年。這一階段的特征是算法驅(qū)動，AI的主要功能就是安防。

第二階段從2017年到2022年，這一階段是數(shù)據(jù)+模型驅(qū)動。AI的主要功能是解決那些各個行業(yè)中可復用的生產(chǎn)需求問題，比如AI質(zhì)檢、OCR識別、AGV設備等。大范圍的智能化應用還停留在生產(chǎn)體系的表層。

第三階段從2023年開始，這一階段進入了大規(guī)模AI算力+預訓練大模型驅(qū)動。業(yè)界開始追求讓AI進入行業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的核心，從根本上實現(xiàn)生產(chǎn)力變革。

客觀來看，我們正處在從第二階段向第三階段轉(zhuǎn)型的檔口。由于行業(yè)吸納AI技術(shù)的謹慎性與復雜性，第二階段的技術(shù)成果依舊有大量發(fā)展空間，同時大模型與AIGC走向產(chǎn)業(yè)已經(jīng)提上日程。產(chǎn)業(yè)智能化正處在前面的養(yǎng)分還沒有充分吸收，新營養(yǎng)物質(zhì)又跟上的關(guān)鍵周期。

為什么說以上這條“行業(yè)+AI”之路只有中國能走得出？

這里首先要看中國發(fā)展產(chǎn)業(yè)智能化的一系列獨特利好因素。

從技術(shù)和基礎(chǔ)設施層面看，中國的數(shù)字化基建長期執(zhí)行了超前投資的戰(zhàn)略。5G、千兆光網(wǎng)為代表的基礎(chǔ)設施實現(xiàn)了全球領(lǐng)先，而這些基礎(chǔ)設施又是云端獲取AI算力等方案的前提條件。數(shù)字化基礎(chǔ)設施是AI能夠走進行業(yè)的社會性保障。

另一方面，中國發(fā)展產(chǎn)業(yè)智能化的幾年，正好與大規(guī)模科技自主創(chuàng)新相結(jié)合。自主科技需要尋找價值落點，而行業(yè)智能化提供了天然的發(fā)展方向。因此，AI在中國形成了與算力、存儲、操作系統(tǒng)等自主創(chuàng)新關(guān)鍵項目的合力，讓智能化與自主化形成了相互推動的效果。

而從社會經(jīng)濟的宏觀層面看。首先中國的行業(yè)體系非常齊備，AI可以按照產(chǎn)業(yè)鏈向上下游在行業(yè)空間中進行傳導，并且有著足夠廣闊的落地空間，不會出現(xiàn)技術(shù)投入過大，實用場景卻太少的問題。足夠多的行業(yè)，足夠完善的產(chǎn)業(yè)體系，意味著AI在中國有著非常充沛的B端客戶。

其次，中國的社會經(jīng)濟形態(tài)，決定了央企、國企，以及國有銀行等社會機構(gòu)可以成為智能化的主力和先鋒。在政策驅(qū)動下率先接納AI技術(shù)，并對相關(guān)行業(yè)做出示范作用。重點行業(yè)與科技政策的緊密配合，極大提升了中國產(chǎn)業(yè)體系吸納新技術(shù)的效率。

除此之外，整個中國社會剛剛從互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起中獲得了充分的發(fā)展紅利。全社會對技術(shù)創(chuàng)新有著充分且篤定的信心。來自民心民意的支持，是產(chǎn)業(yè)智能化最抽象卻最有力的支持。

帶著這些優(yōu)勢，我們可以反觀同樣具有AI技術(shù)能力優(yōu)勢的歐美、日韓等地區(qū)。這些發(fā)達國家在基礎(chǔ)設施層面更新緩慢，施工代價過大，很難發(fā)展出與智能化相適配的數(shù)字基建。在行業(yè)層面，經(jīng)常會遇到工會把持行業(yè)的情況，對AI、無人化等關(guān)鍵詞非常敏感，不能觸碰。比如我們探訪過的一些歐洲港口項目，工會對任何形式的數(shù)字化、智能化升級都非常抵觸，導致全球知名的國際大港不能添加任何AI設備。在社會層面，發(fā)達國家一方面對個人信息等問題極度關(guān)注，對新技術(shù)采取“寧殺錯，不放過”的原則，另一方面民眾沒有從此前的科技創(chuàng)新中廣泛受益。比如在歐美國家還可以看到大量3G手機，民眾普遍認為產(chǎn)業(yè)已經(jīng)非常成熟，缺乏創(chuàng)新的社會情緒。

就這樣，AI在行業(yè)落地的廣闊空間，多年來變成了中國獨有。雖然中東、東南亞等地正成為后起之秀，但如果我們真正深入一些行業(yè)，就會發(fā)現(xiàn)中國的產(chǎn)業(yè)智能化，已經(jīng)在多個維度積累了非常關(guān)鍵的領(lǐng)先身位。

接下來，我們可以去到一些行業(yè)，去看看中國的產(chǎn)業(yè)智能化發(fā)展究竟意味著什么。

AI能夠去哪工作，可能有千萬個答案，但AI最應該去哪工作，應該有統(tǒng)一標準。那就是要去人類工作最艱辛、最危險的地方，而煤礦毫無疑問就是如此。

行業(yè)智能化在中國興起之后，業(yè)界最先聚焦的就是礦山場景。一方面礦山生產(chǎn)效率提升，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型有著巨大的經(jīng)濟價值，同時改善礦工工作環(huán)境、安全生產(chǎn)環(huán)境的社會意義更加顯著。記得多年前在探訪山西一座煤礦時，工程師對我們說煤礦一切數(shù)字化、智能化改造都是為了安全，而“礦工不下礦，就是最大的安全”。

近幾年，礦山智能化呈現(xiàn)出遍地開花的態(tài)勢。其中山東能源是我們近段時間頻繁探訪的項目，原因在于山能正不斷探索更多的礦山AI場景，這也就帶來了源源不斷的行業(yè)智能化案例。

比如說，中國煤炭行業(yè)受到地壓沖擊的影響排在世界前列。這就需要采掘工作進行鉆孔以降低地壓風險，山能采取了通過視覺大模型對鉆孔施工情況進行實時監(jiān)測的辦法，實現(xiàn)了鉆孔深度自動核驗、孔深不足及時提醒，從而降低了80%的人工核驗工作量，讓采掘這個風險最大的工作環(huán)節(jié)有了AI安全保障。

毛煤運送到井上后需要進行洗選加工，以分辨煤炭質(zhì)量。山東能源濟二煤礦選煤廠在業(yè)界首次實現(xiàn)了利用大模型智能預測重介分選密度，以此提升選煤效率，提高精煤的生產(chǎn)率。

在焦化階段，山能采取了AI配煤系統(tǒng)，將煉焦數(shù)據(jù)進行匯總，再通過AI平臺對煉焦配比進行處理、計算和建模，最終實現(xiàn)了每噸原料煤降低幾塊錢的成本，累計起來的成本降低效果非常大。

在大模型開始滲透到礦山場景之前，井下監(jiān)控、遠程采掘、無人駕駛運輸?shù)让旱V智能化已經(jīng)轟轟烈烈開展了多年。從煤礦的智能化變遷中能夠發(fā)現(xiàn)，這類行業(yè)生產(chǎn)流程復雜，作業(yè)場景眾多，且每個環(huán)節(jié)都事關(guān)生產(chǎn)安全與員工健康。這意味著其中任意環(huán)節(jié)成功進行智能化變革，都有著生產(chǎn)效率與安全保障上的巨大價值。

這樣的行業(yè)特性，讓煤礦智能化呈現(xiàn)出不斷積累場景的特點。僅僅是山東能源，就已經(jīng)積累了超過40個AI應用場景。這些AI場景的繁花，證明了即使在單一行業(yè)內(nèi)，產(chǎn)業(yè)智能化的廣度也是非常充足的。一個個具體場景主導的行業(yè)+AI融合，是中國產(chǎn)業(yè)智能化不斷推進的核心形式。

中國哪家企業(yè)的智能化最具代表性？這個問題當然仁者見仁，而我的答案是天津港。

天津港的C段碼頭，是全球首個完全實現(xiàn)無人化、零碳化的作業(yè)碼頭。它能夠被稱為中國產(chǎn)業(yè)智能化的代表，有這么幾重原因。

首先是從直接的感官沖擊。與大量內(nèi)化不顯的智能化項目相比，天津港C段碼頭從外觀上就展現(xiàn)出了足夠的未來感。碼頭上空無一人，極其安靜，同時無人塔吊和自動駕駛運輸車高速運轉(zhuǎn)，集裝箱們快速移動。相信這一幕能非常直接地讓每個人明白智能化究竟是什么。

其次是它的體系足夠龐大，涉及的技術(shù)類別與系統(tǒng)協(xié)作足夠復雜。很多我們看到的智能化場景，其實都只是單一能力、單一技術(shù)的改變，遠不能完成多技術(shù)、多系統(tǒng)的協(xié)同。

但在天津港的無人碼頭上，水平運輸車隊完全實現(xiàn)了無人駕駛。其解決方案融合了5G+L4級自動駕駛技術(shù)、北斗、高精地圖等技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)0事故運輸。同時還通過風能、光伏等新能源的運用，讓碼頭實現(xiàn)了0碳排放的環(huán)境友好型作業(yè)。

在岸橋運輸方面，塔吊和龍門吊采用了F5G網(wǎng)絡+遠程控制，實現(xiàn)了工人在辦公室遠程操控吊車，在升級工作環(huán)境的同時，極大提升了生產(chǎn)效率。在船舶入港方面，港口還采用了天籌AI求解器，實現(xiàn)用AI來排定船只出入港順序與時間。這樣可以實現(xiàn)設備利用率提高15%，船舶在港時間縮短10%。這樣的技術(shù)成熟與體系完備不是一蹴而就的，因此也讓天津港更加具有智能化案例的參考價值。

除此之外，這段無人碼頭帶來的社會經(jīng)濟價值也足夠明顯。最近大家都在討論又有幾十萬噸車厘子運往中國，“車厘子”自由終于實現(xiàn)了，但大家可能會忽略車厘子運輸其實非常困難。無人碼頭的存在，能夠讓車厘子抵達口岸之后5小時內(nèi)就運抵北京、天津等華北主要城市。智能化帶來的價值由此可以被絕大多數(shù)人體驗并認同。

天津港C段碼頭如此高水準的智能化，其實是縱向不斷疊加形成的，它開始于單一場景的驅(qū)動。最初天津港就是想要實現(xiàn)岸橋的遠程操作功能，但在邁出第一步的同時，天津港也設立了最終要實現(xiàn)全碼頭無人化的最終目標。

從簡單可實現(xiàn)的出發(fā)點開始，向終極價值出發(fā)，并讓期間的每一步的節(jié)奏與成本可控。這就是所謂的智能化戰(zhàn)略。如果說，煤礦AI場景的疊加展現(xiàn)了中國產(chǎn)業(yè)智能化的廣度，那么天津港則恰好展現(xiàn)了其可能具備的深度。

碼頭長詩，是時間和戰(zhàn)略堆疊的智能階梯。

智能化領(lǐng)域有這個說法，金融是AI最先落地的觸點，制造業(yè)則是AI最后的明珠。

在行業(yè)智能化進程開啟之后，AI與制造業(yè)的融合長時間停留在質(zhì)檢、安防等外延系統(tǒng)，很難真正走向工業(yè)系統(tǒng)的核心。

制造業(yè)智能化難做當然有很多原因，這里僅僅討論其中一個，那就是制造業(yè)本身有著極高的數(shù)字化發(fā)展水平和苛刻的生產(chǎn)效率限制。智能化想要融入其中，需要具備一系列先決條件。但我們能看到這個AI最難進入的行業(yè)，如今也有了極大突破。

比如在去年10月，長安汽車的重慶兩江數(shù)智工廠揭幕授牌。這座工廠是長安汽車投資金額最大、智能化程度最高、工藝設備最先進的新能源汽車制造基地。不但是全球最大的5G汽車工廠，還運用了44項行業(yè)先進制造技術(shù)，未來將進化成為一座關(guān)鍵部位100%無人化操作的“黑燈工廠”。

這座工廠有超過800智能化設備，1400余個機器人，650余臺智能AGV，全自動化工作站200多個，關(guān)鍵工序100%自動化，每60秒就能下線一輛汽車，并且極大程度滿足C2M柔性制造的需求。

在智能化方面，兩江工廠引入了一系列AI技術(shù)。比如說，工業(yè)AI智能平臺讓工廠能夠在虛擬環(huán)境中模擬物流和計劃過程，從而在實際執(zhí)行前發(fā)現(xiàn)問題并制定策略。物流仿真可以利用AI技術(shù)優(yōu)化運輸路線，尋找成本最低效率最高的物流線路。

而實現(xiàn)這些AI能力的前提，是工廠對工業(yè)設備進行了完整的數(shù)據(jù)采集，并且搭建了一系列敏捷開發(fā)系統(tǒng)。簡單來說，就是要讓AI技術(shù)真正融合到工廠的數(shù)據(jù)體系、IT系統(tǒng)與OT系統(tǒng)當中，而不是讓AI懸浮在工業(yè)體系的外延。

這也提醒我們，工廠的智能化破繭往往需要從數(shù)據(jù)采集、數(shù)字化架構(gòu)搭建、存算網(wǎng)基礎(chǔ)設施建設開始。把AI作為基礎(chǔ)條件來規(guī)劃整個工業(yè)系統(tǒng)。這種將工業(yè)系統(tǒng)與數(shù)字化系統(tǒng)、智能化系統(tǒng)進行融合的多元協(xié)同，也在成為中國產(chǎn)業(yè)智能化的一種獨特探索。

AI融入行業(yè)，不僅能改變某種行業(yè)，還能給地方經(jīng)濟和區(qū)域發(fā)展帶來整體性提升。在當前政策背景下，中國正有越來越多的地方抓住AI這個機會進行產(chǎn)業(yè)賦能。其操作模式通常是一手抓AI，聚合新興的AI產(chǎn)業(yè)；一手用AI賦能本地優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，推動原有產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型。

而想要實現(xiàn)這種雙管齊下的目標，在給出具有說服力的政策支持外，還需要為吸引AI企業(yè)、AI人才，以及讓其他行業(yè)了解AI技術(shù)打好基礎(chǔ)。這個基礎(chǔ)又通常分為兩種：一種是硬件基礎(chǔ)，以本地建設AI算力為實現(xiàn)方式；另一種是軟件基礎(chǔ)，需要積極引入成熟的AI開發(fā)平臺、AI算法模型，以此吸引更多生態(tài)鏈企業(yè)和同類企業(yè)參與進來。

這種在產(chǎn)業(yè)智能化大潮下，實現(xiàn)地區(qū)發(fā)展的案例有很多。其中北京門頭溝區(qū)很有代表性。提到門頭溝，人們可能原本更多想到的是農(nóng)業(yè)與旅游。但在2023年，門頭溝著手開始打造“京西智谷”人工智能計算中心，希望把AI變成門頭溝的新名片。

具體在執(zhí)行過程中，門頭溝選擇與華為合作AI硬件，即建設萬卡規(guī)模的人工智能計算中心。在基礎(chǔ)軟件層面，門頭溝與百度合作，引入了飛槳等AI開發(fā)平臺。在算法層面則與智譜等AI企業(yè)合作，引入先進的AI模型。

經(jīng)過一年多的發(fā)展，門頭溝的AI產(chǎn)業(yè)已經(jīng)初具規(guī)模，吸引了超過220家AI企業(yè)落戶，并打造了智算中心和大模型算法平臺兩大AI基礎(chǔ)服務平臺，研發(fā)了多個領(lǐng)域的垂類大模型。AI能力的建設，還幫助門頭溝實現(xiàn)了對其他產(chǎn)業(yè)的加持。比如通過AI技術(shù)的發(fā)展，門頭溝實現(xiàn)了對視聽產(chǎn)業(yè)的支持，推動了“大算力+大模型+大視頻”的發(fā)展方向。

選擇AI領(lǐng)域的頭雁企業(yè)合作，建設AI基礎(chǔ)設施，給出有誠意的AI政策。這種被驗證為有效的區(qū)域AI發(fā)展模式，正在“人工智能+”的背景下被快速復制推廣。

這種模式的內(nèi)在邏輯和發(fā)展前景，也是理解中國產(chǎn)業(yè)智能化的關(guān)鍵一環(huán)。

都說“人生不是軌道，而是曠野”。人生事大，到底是什么不太好說。但近十年來中國踐行的AI技術(shù)與行業(yè)融合，確實證明了一件事：AI可以是曠野。

我們可以觀察到，即使ChatGPT發(fā)布之后，歐美的AI行業(yè)依舊默認把這項技術(shù)停留在一個單向度的軌道上。這條軌道從互聯(lián)網(wǎng)到電腦、手機，近乎是筆直的一條線。

但如果讓AI走出手機，走向千行百業(yè)，則會突然發(fā)現(xiàn)AI還有著近乎無限的可能性。

我們探訪過規(guī)模最大的行業(yè)智能化項目，可能是銀行以AI能力進行核心系統(tǒng)改造，事關(guān)全球上百個國家的無數(shù)分行。而我們見過最小的智能化項目，是一位鐵道機務員自己用AI開發(fā)工具寫了個車輛識別應用，從策劃到落地都只由一個人完成。

所以說，中國AI走向行業(yè)是極其難以定義，方式方法極其多樣的。并且我們需要明確一個代差的概念：今天成熟的行業(yè)智能化系統(tǒng)，基本是上一代AI技術(shù)滲透的成果，而AI大模型又帶來了新的生成式AI風潮。根據(jù)IDC的調(diào)查，企業(yè)在生成式人工智能上的投資平均可獲得每投入1美元獲得3.7美元的回報，某些企業(yè)的投資回報甚至高達10.3倍。

換言之，行業(yè)+大模型只處在初級階段。行業(yè)曠野之行，才背上背包而已。

中國的產(chǎn)業(yè)智能化之路非常孤獨，但也潛力巨大

孤獨在于我們沒有參照系，沒有發(fā)達國家可以模仿。在AIGC的技術(shù)與消費者端應用上，我們依舊在模仿和追隨，但產(chǎn)業(yè)端卻是一片空白。前頭是無盡荒原，背后是自己的腳印。

并且產(chǎn)業(yè)智能化所面對的難題難以計數(shù)。生產(chǎn)環(huán)境不適配、算力稀缺、供需不匹配等問題困擾著中國AI的發(fā)展。每道題都沒有萬能公式，而未來可能面對的社會就業(yè)層面壓力更加難以處理。

好在這條路的成績顯而易見。煤礦的AI場景廣度，碼頭的AI戰(zhàn)略深度，工廠里多項技術(shù)協(xié)同的裂變效果。門頭溝為代表的很多地方，則讓我們看到了AI基礎(chǔ)設施、政策與AI產(chǎn)業(yè)、傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的聚合方案。

這些腳步，真實且清晰，構(gòu)成了智能化未來的司南。

中國AI所押注的未來，是智能化能夠帶來真正的生產(chǎn)力提升，同時能夠有效應對過度城市化、人口老齡化、中產(chǎn)階級陷阱等一系列中國經(jīng)濟發(fā)展必然會遇到的問題。或許只有采用前所未有的生產(chǎn)力革新方式，才有可能掙脫一個又一個國家掉入過的周期困境。

我們已經(jīng)能看到，AI與行業(yè)融合，能給生產(chǎn)力解放帶來連鎖反應。一個行業(yè)可能從資源密集型走向技術(shù)密集型；一個衰敗的小鎮(zhèn)因數(shù)據(jù)標注、智算中心、無人駕駛測試區(qū)而獲得重生；一個家庭把四十歲就會得上重度職業(yè)病的命運，變成了坐辦公室喝茶的舒適體面。

這些改變，就來自AI對生產(chǎn)力的解放，來自行業(yè)曠野的饋贈。

中國AI何以不同？新質(zhì)生產(chǎn)力就是答案。

審核編輯 黃宇