近日，全國工業和信息化主管部門負責同志齊聚北京，共商下半年工作大計。其中，“推動‘人工智能+制造’行動走深走實”成為熱議焦點，旨在強化底座技術攻關與重點場景應用。與此同時，WAIC2025展會現場展示了多項“AI+制造”創新成果，如“星辰紡織智能體”和“工業+AI智算一體化服務平臺”，這些實例為AI在工業領域的落地路徑提供了生動注解。

當前，工業行業正邁入AI2.0時代，以DeepSeek為代表的國產大模型與Manus等智能體應用的興起，標志著“人工智能+”在工業領域的廣泛應用已成趨勢。領馭科技數字化技術咨詢總監顏少林指出，工業AI正經歷從技術突破到應用爆發、從成本節約到價值創造的轉變，整個行業正向更高層次的智能升級邁進。中國電信憑借其深厚的通信技術積累，正積極助力制造業的智能化轉型。

在福建德奧針織，中國電信引入的AI驗布機以每分鐘60米的檢測速度，將檢測效率提升50%，缺陷識別率高達90%，引領針織行業進入智能化新階段。在浙江，通過整合DeepSeek-R1通用模型能力，中國電信幫助逸達科技有限公司實現“云化版”大模型知識庫部署，使工廠日產值提升10%以上。山西的一道新能源科技公司則借助5G+AI技術，通過中國電信天翼云的私有云解決方案，實現光伏電池質量的智能檢測，確保產品良品率提升。

然而，AI在制造業的落地并非一帆風順。盡管國產工業大模型取得一定進展，但工業規律的復雜性、數據質量的參差不齊、專業細分場景的應用模式零散以及高昂的成本投入，都是AI工業應用面臨的挑戰。高質量數據是模型能否成功落地的關鍵，而國內規模以上工業企業數據結構多樣，數據清洗、預處理和校驗工作量大，增加了模型構建的難度。

企業智能化基礎差異大，生產過程多樣，模型在不同場景下的應用需結合行業特性進行定制開發，導致成本上升，不利于快速推廣。數據孤島和信息系統碎片化問題也阻礙了AI模型在企業運營流程中的成熟應用。同時，AI模型的“幻覺”現象及可靠性和可解釋性問題，在安全性要求極高的工業領域，如礦業、核電、航空航天等，可能引發嚴重后果。

針對這些問題，行業專家建議進一步完善行業語料庫，深入研究不同場景下語料匯聚技術，并探索大小模型協同進化路徑，推動端側化發展，以實現大模型在工業領域的廣泛應用。中國電信在算力基礎設施方面積極布局，規劃并建設了全國“2+3+7+X”公共智算云池，為數字化轉型提供強大算力支持。

為了優化算力資源配置，中國電信自研“息壤”智算平臺，實現了跨服務商、跨架構、跨地域的算力資源統一調度管理。同時，中國電信還推出了“靈澤2.0數據要素平臺”，聚焦數據集約共享與安全可信流通問題，為數據要素的合規、高效流通與價值釋放提供保障。

在2025世界人工智能大會上，中國電信聯合中國工業互聯網研究院發布了“工業+AI”智算一體化服務平臺，依托電信云算力優勢，為企業提供多樣化算力服務。該平臺還在全國裝備制造業數字供應鏈基礎上，開展高質量數據集建設，打造工業數據智能模型訓練中心，匯聚多方力量，提供從數據標注到場景應用的全流程智能化服務，以“智”“算”之力，加速推進制造業智能化升級，賦能制造業高質量發展。