在工業智能化轉型的浪潮中，企業正面臨一個核心問題：高昂的智能設備是否真能替代低成本的人力？一臺售價18萬元的疊衣機器人與每小時僅需80元的熟練工人相比，究竟誰更具經濟價值？當工廠需要檢測產品缺陷時，復雜的AI視覺系統與“用電風扇吹檢”的簡易方案，哪個更高效且劃算？這些問題直指工業AI落地的核心矛盾——技術先進性與實際經濟效益的平衡。

近期，一場聚焦工業AI場景化落地的線上論壇引發行業關注?；顒訁R聚了中國工業互聯網研究院、埃夫特機器人、長亭科技、創新奇智及義柏基金的專家，從技術架構、商業模式到安全防護，深入探討工業AI如何從實驗室走向生產線。與會者普遍認為，工業AI的突破需緊扣“降本增效”這一核心，避免陷入“技術炫技”的誤區。

中國工業互聯網研究院高級工程師王驍指出，工業大模型并非從零開發，而是基于通用大模型疊加工業專屬數據微調而成，其核心價值在于解決非標準化、高復雜度的工業場景問題。調研顯示，當前工業大模型的應用多集中在研發、設計等外圍環節，而核心生產環節仍依賴傳統小模型。他提出“云邊端三級部署”架構：設備端部署輕量級模型處理實時控制；產線邊緣部署中等規模模型整合跨設備信息；企業云端部署協同大模型優化供應鏈。這種分層架構既能降低部署成本，又能提升系統靈活性。

埃夫特副總工程師李浩來坦言，工業機器人行業面臨技術融合難題：實時控制與智能技術的割裂導致開發效率低下，工程師需同時掌握編程、AI算法等多項技能。為此，埃夫特推出“通用技術底座”解決方案，包括整合AI算力與實時控制的底層操作系統OpenMind OS、支持虛擬仿真的機器人開發平臺墨斗IDE，以及覆蓋數據全流程的大衍數據平臺。通過該平臺，一名中專生僅用3天便開發出無人工作站應用，雙臂機器人也在一個月內完成“智能煮粥”等復雜任務。李浩來強調，機器人行業的未來在于開放生態，需通過技術共享降低使用門檻。

隨著AI滲透至工業控制環節，安全風險正從數字世界延伸至物理世界。長亭科技AI技術總監尹振璽披露，自動化攻擊平臺已能擊敗人類黑客，而大模型訓練數據中45%的開源漏洞代碼導致AI生成代碼存在安全隱患。一個錯誤指令可能引發設備損壞或產線停擺，其后果遠超傳統IT安全問題。長亭科技提出“AI攻防對抗”思路：在攻擊側模擬高烈度攻擊以暴露系統弱點；在防守側通過智能化分析提升應急響應能力。其開發的AI安全開發框架可實時掃描代碼漏洞，將安全檢查嵌入開發流程，顯著提升效率與安全性。

創新奇智技術副總裁郭江亮分享了一個鋼鐵行業的實踐案例：某全球鋼鐵龍頭企業在卸船環節應用大模型技術，整合礦石監測、潮汐氣象等數據，通過預判船艙塌料優化作業路徑。該方案不僅提升了碼頭通航能力（相當于新增一條“隱形航道”），還降低人力成本，年經濟效益超600萬元。針對工業CAD數據缺失問題，郭江亮提出利用多模態數據合成技術彌補真實數據不足，實現設計圖的自動生成與優化。

義柏基金合伙人黎竹巖從投資視角指出，工業AI落地的關鍵在于“問題驅動”而非“技術找場景”。他以煉鋼廠鋼包熱修為例：傳統作業環境惡劣，但鋼廠不知如何應用AI，而AI團隊也不了解工藝細節。此時，跨界團隊的價值凸顯——一款工作站設備成功緩解問題，單臺售價超千萬元。黎竹巖認為，傳統行業存在大量“可改良地段”，管理者有意愿也有資金支持技術升級，但缺乏技術方與產業方的“翻譯者”。他強調，能解決實際問題并帶來明確商業回報的項目，才是真正的“落地為王”。

此次論壇還發布了2025年度大鯨榜·GenAI最強落地公司榜單評選計劃，旨在挖掘通過實際應用提升ROI的企業與技術方案。無論技術積累深厚的大型企業，還是新興AI公司，只要案例具備真實落地效果與可驗證的ROI，均可參與評選。該榜單將為行業提供技術落地參考，推動工業AI從“概念驗證”邁向“規模商用”。