当数字技术的浪潮席卷全球产业版图，人工智能正以“产业变革引擎”的姿态，与工业领域深度融合。这种融合并非简单的技术叠加，而是一场覆盖生产底层至决策顶层的全维度革新。AI + 工业解决方案，借助机器学习、深度学习等智能算法，对工业全价值链进行数字化重构，从车间设备实时感知、供应链智能调度，到生产工艺动态优化、经营决策科学推演，全方位助力工业企业实现生产效率提升、运营成本降低、产品品质升级，为企业在市场竞争中注入核心竞争力。
在 AI 与工业融合不断深化的背景下，AI 在工业领域的落地应用场景日益丰富，主要涵盖以下几类：
预测性维护：利用 AI 对设备传感数据进行分析，精准预测设备故障，减少设备停机时间，降低维护成本，保障生产持续稳定进行。
质量检测：AI 视觉系统依托深度学习技术，能够快速识别产品细微缺陷，检测精度远超人工，目前已在电子、汽车零部件等多个行业广泛应用，有效提升产品质量管控水平。
供应链优化：AI 整合市场需求、库存状况、物流信息等多维度数据进行需求预测，不仅能提高库存周转率、降低缺货率，还能及时预警供应链中断风险，保障供应链稳定运行。
智能仓储物流：自主移动机器人实现货物自动搬运，AI 视觉系统高效完成分拣工作，大幅提升仓储物流效率，降低人力成本。
研发设计：生成式 AI 可快速生成多种设计方案，结合市场数据分析，为产品创新提供方向，缩短研发周期，加快新产品推向市场的速度。
尽管 AI 在工业领域的应用前景广阔，但工业大模型在落地过程中仍面临诸多挑战。一方面，工业数据匮乏且场景复杂，高质量工业数据难以收集，严重制约了大模型性能的发挥；另一方面，不同企业业务系统存在差异，导致工业大模型难以通过统一口径集成系统数据，系统集成难度较大。此外，工业大模型虽具备丰富知识，但信息精准度不足，难以给工业决策提供有效支持，且当前其应用多集中在管理辅助环节，在核心生产环节的应用较少，应用深度远远不够。这些难题让众多工业企业在引入 AI 技术时望而却步，即便投入大量资源，也往往难以获得预期回报。在此情况下，如何评估和选择适合自身的 AI + 工业解决方案，成为工业企业实现数智化转型的关键课题。
评估和选择适配的 AI + 工业解决方案，需围绕三大核心标准：首先是实际价值与认可度，解决方案需经过权威验证，能切实解决工业大模型落地的共性问题，并为企业带来可感知的效率提升、成本优化等价值；其次是核心功能适配性，重点考察方案在文档处理、数据分析、智能协同执行等方面的关键能力，确保与工业场景需求高度匹配；最后是数据支撑能力，方案需具备高效整合多源工业数据的能力，实现数据可信流通与安全利用，同时提供低门槛的数据处理工具，破解数据匮乏、流通难等痛点。
面对工业数智化落地难题，北京电子数智科技有限责任公司（简称 “北电数智”）给出了自己的解决方案。公司构建 “星火・工业底座”，以产业协同、技术突破为双轮驱动，不仅破解了工业大模型落地的核心痛点，还打通了工业数据价值释放的关键链路。依托 “星火・工业底座”，北电数智打造出 “骄阳・工业大模型”，助力制造业实现 “研、产、供、销、服” 全流程智能化重构。该底座能为工业企业提供从数据采集、分析到智能决策的全链条服务，有效解决工业数据匮乏、系统集成困难等问题，推动 AI 技术在核心生产环节深度应用，加速企业数字化转型进程。
在国内权威第三方评测机构 SuperCLUE 最新发布的中文原生工业大模型测评基准 SC-Industry（SuperCLUE-Industry）榜单中，“骄阳・工业大模型” 表现亮眼，以 83.44 的总分斩获综合排名第一的佳绩，在 “应用能力” 维度以及 “工业数据分析”“工业智能体 Agent” 两项关键指标上也均位列榜首，充分彰显了其在工业领域垂类大模型中的领先应用能力。
随着大模型向工业细分场景深入渗透，文档处理能力、数据分析能力和智能体能力，成为判断模型能否从 “可以使用” 升级到 “用起来顺手” 的关键标准。
在文档处理方面，“骄阳・工业大模型” 能精准锁定问题核心信息点，结合文档上下文进行逻辑梳理与整合，输出的回答结构清晰，且严格符合工业行业表述规范，大幅降低了工业文档使用难度，方便相关人员快速获取所需信息；在数据分析方面，该模型可精准解析表格类数据，同步输出具有生产指导价值的深度洞察结果，为企业实时掌握生产态势、优化生产流程、提升生产效益提供核心支撑；在智能体能力方面，“骄阳・工业大模型” 具备强劲的自主与半自主任务执行能力，能依据具体场景做出有效决策判断，并与其他系统协同联动，优化工业流程推进，同时在多轮任务规划与工具调用上表现突出，可很好地适配复杂工业流程需求。
数据的安全互联互通与有效运用，是工业数智化转型的重要保障。北电数智相关研究显示，86% 的企业因担忧隐私泄露风险而拒绝共享数据，仅 12% 的企业具备基于大数据的 AI 应用能力，且不少企业面临数据工具短缺困境。为此，北电数智打造 “红湖・可信数据空间”，精准契合工业数据可信流通与高效使用的标准要求。该数据空间构建了以【可信数据价值 = 信任系数（安全）× 流通效率（架构）× 应用门槛（工具）】为核心的 “零数据工程” 端到端解决方案，作为基础支撑衍生出知识工程和数据合成两大能力中台，面向大模型训练、智能体构建、智能数据应用等场景，提供贴合工业场景的精准数据能力赋能。这一方案有效破解了工业数据因敏感性强而难以在安全可信环境中分享、流动与使用的难题，推动工业产业间、企业之间及企业内部数据要素价值释放。
在工业智能化转型的关键阶段，北电数智以 “星火・工业底座” 为根基、“骄阳・工业大模型” 为核心引擎、“红湖・可信数据空间” 为数据基石，构建起覆盖工业全流程、全场景的智能化解决方案。该体系既解决了工业数据 “不敢用、难流通、缺工具” 的痛点，又通过大模型深度应用打通了从数据到决策的价值链路，让 AI 技术真正穿透工业生产核心环节，助力工业企业实现从 “数字化” 到 “智能化” 的质变，为工业领域数智化转型提供有力支撑。