文 | 朗坤智慧科技股份有限公司创始人、董事长 武爱斌

当前，我国加快推进新型工业化，智能化、绿色化、融合化成为先进制造业转型升级的核心主线。工业互联网作为新型基础设施，已从简单的设备联网、数据采集阶段迈向认知推理、闭环调控、价值持续运营的新阶段，而人工智能（AI）也逐渐进化为具备自主认知、全域决策、全域进化的超级智能（SI, Super Intelligence）。AI+互联网的深度融合，正在系统性重构工业制造体系的生产要素、生产关系与价值创造方式。

一是重构生产要素，将设备、工艺、规程、专家经验等隐性工业知识转化为可计算、可调用的数字要素，让数据真正成为核心生产资料；二是重构生产关系，打破岗位、车间、厂站、集团之间的信息壁垒，依托云边端架构实现能力跨主体流动，推动组织模式由层级管控向协同自治转变；三是重构价值创造方式，数字化能力从车间生产延伸至安全运维、节能降碳、产业链协同等综合价值挖掘，催生预测性维护、智能工艺寻优、碳排精细化管控等新型服务模式。

扎根产业现场：朗坤智慧落实先进制造“三化”实践

智能化是核心引擎、绿色化是价值标尺、融合化是实现路径，三化协同，形成互为支撑的转型体系。朗坤智慧以“AI+工业互联网”为底座支撑，打通数据接入、治理、智能推理、决策输出、工控干预、迭代优化全链路，将三化要求贯穿产品研发与项目实施全过程，在电力、煤炭、钢铁、化工等流程工业落地大批标杆项目，推动技术能力持续转化为产业价值与社会价值。

（一）深耕智能化：大小模型协同，以智能体激活生产全链条

智能化转型的核心，是实现生产、设备、安全、经营全场景自主感知、分析与决策。

朗坤智慧构建云边端一体化底座、工业AI操作系统、瑶光垂类工业大模型、A2A多智能体集群、高质量工业数据集“五位一体”技术体系，打破过往AI应用零散外挂的建设模式，将时序数据底座、数字孪生、机理模型库、智能体编排工具、模型全生命周期管理能力平台化，使AI成为工业互联网平台原生可调度、可复用的管控能力。平台批量孵化覆盖安全管理、设备运维、生产运行、经营决策8大领域共155个工业智能体，让一批“数字工匠”走进电厂、煤矿的日常工作，将专家隐性经验固化为系统能力，缓解行业高端人才短缺难题。

如AI+运维场景，智能监盘智能体覆盖锅炉、汽机、电气、环保、综合5大专业，能先于人、能于人发现异常；故障预警智能体根据设备实时状态推送检修清单，实现全流程闭环管理，提升设备可靠与安全水平，预警准确率超95%；智能控制智能体基于ICS系统搭建预测前馈+PID闭环控制机制，达成脱硝无人化运行；运行优化智能体精细优化机组运行工况，输出磨煤机、风机的运行监控区间及操作调整建议，保障机组燃烧快、省、稳、优。

（二）聚力绿色化：AI赋能工艺寻优，打通节能降碳闭环路径

绿色化是先进制造业高质量发展的底色。朗坤智慧将AI能力深度嵌入生产工艺优化全流程，以模型驱动打通分析诊断到自动控制闭环，兼顾生产稳定、环保达标与低碳目标。

钢铁行业，昆钢、马钢、宁钢、太钢等钢厂落地能耗优化智能体。AI寻优算法结合工艺机理，直接向PLC下发调控指令，在满足环保排放前提下实现设备5%15%节能，单台风机年节电数十万度；在火电领域，冷端优化、锅炉燃烧优化智能体动态调节机组运行工况，华能铜川照金电厂项目每年节约燃煤成本数百万元；矿山场景，招金矿业排水调度智能模型结合涌水预测与峰谷电价，在保障井下安全的同时压低排水电耗。

不止设备级优化，朗坤智慧AI平台底座搭建集团级能源管理体系，汇聚全集团能耗、物耗、碳排放数据，实现能耗异常识别、能效对标、碳排核算，支撑集团统筹推进绿色工厂、零碳园区建设，把“双碳”目标落到每一套设备、每一道工序。

（三）推进融合化：云边协同打通要素壁垒，促进产业链生态融通

融合化是实现智能化、绿色化能力规模化推广的关键。朗坤智慧依托云边协同工业AI操作系统，推进多层次融合落地。

一是推进IT与OT深度技术融合。平台打通管理大区与生产控制大区安全交互链路，自研ICS智能发电控制平台，模型部署于安全I区，优化指令单向安全下发DCS，兼顾工控安全与工艺调控；搭配自研采集终端、无线传感器补齐现场数据采集短板，实现软硬一体化。

二是推进集团与下属厂站业务融合。打造“集团工业大脑+工厂数字孪生体+生产控制区”三级云边协同架构。集团侧统一管理模型、案例、数据集，评估后向下分发；工厂复用成熟模型并基于本地数据迭代；生产控制区承载低时延实时优化。大唐、华电煤业、国家能源等项目实现模型跨厂跨矿复用，通过模型创新大赛沉淀推广先进经验，避免重复建设，实现“集中赋能，就地执行”。

三是推进产业生态融合。面向大型央企的同时输出轻量化SaaS工业应用，中小企业无需大额投入，即可获得设备监测、采购协同等数智服务，践行“大企业共建、中小企业共享”生态合作模式。

破局前行：对AI+工业互联网赋能先进制造的建议

面向通用大模型与工业确定性需求存在矛盾，工业高质量数据集供给不足，OTIT融合集成难度高、复制推广成本高，标准与生态体系尚不完善等现实挑战，朗坤智慧结合流程工业落地经验，提出四点产业判断与发展建议：

第一，坚持价值导向，项目建设从“交付落地”转向“持续运营”。产业评价要弱化平台规模、模型参数等虚指标，强化可量化业务成效。优先选择安全生产、设备运维、能耗优化等高价值场景，坚持小切口、深落地；探索联合运营新模式，建立AI应用效果评估机制，推动项目从短期试点转向常态化生产运行。

第二，多方共建工业AI公共底座，补齐高质量数据集短板。鼓励龙头企业、科研机构、平台服务商联合共建行业数据集，建立合规安全的数据共享流转机制；加快完善工业智能体、模型评估、安全风控等相关标准，破除生态壁垒。同步完善平台原生AI能力，降低工业AI开发门槛，惠及广大中小企业。

第三，坚持机理与数据双轮驱动，走好大小模型、云边端协同技术路线。工业场景必须扎根工艺机理，大模型承担知识理解与复杂推理，小模型负责实时感知预警；云侧开展模型训练、知识沉淀，边缘侧保障低时延现场控制。建立模型校验、结果追溯机制，抑制大模型幻觉，筑牢工业安全屏障。

第四，深化生态协同，推动国民共进，培育复合型产业人才。发挥国企场景优势与民营科技企业创新活力，优势互补加速规模化推广，形成“打造一例、成熟一批、辐射一片”的复制路径。推动高校与产业联合培养既懂工艺又懂AI的复合型人才，持续推进算力、数据库、工业软件国产化全栈适配，构建自主可控、安全可信的工业智能化体系。

面向新型工业化时代使命，朗坤智慧将持续立足工业一线，落实All in AI战略，联合产业链伙伴共建务实可信的工业AI生态，以技术创新破解产业痛点，携手各方做大做强先进制造业，为发展新质生产力贡献数智力量。