指南由华为联合中国信通院、清华大学等单位编制，系统梳理工业与AI融合的技术趋势、行业实践与落地方法论，为企业智能化转型提供全景式指引，核心聚焦“技术赋能产业、智能普惠全行业”目标。

AI技术演进推动工业从自动化向智能化跃升，当前正从生成式AI向Agentic AI（自主智能体）、Physical AI（物理交互AI）迈进。工业与AI融合呈现“双曲线”特征：小模型凭借精准性、实时性优势，在生产制造场景率先落地；大模型则在研发、营销服务等创新类场景快速渗透，二者长期协同共存。融合过程中仍面临多重挑战，包括AI可靠性与泛化能力不足、技术迭代与工业稳定性矛盾、数据孤岛突出、场景碎片化及投资回报率难量化等问题。

七大典型行业的融合应用成效显著。汽车行业聚焦智驾大模型、生成式设计等场景，乾崑智驾ADS3.0实现“有路就能开”；半导体行业通过AI辅助芯片设计与良率优化，英伟达ChipNeMo模型使EDA脚本生成正确率超70%；机械装备行业发力具身智能，华为CloudRobo平台支撑多类型机器人协同作业；制药行业借助AI加速药物研发，盘古药物分子大模型将先导药研发周期缩短至月级；钢铁行业通过高炉参数调优模型，铁水质量合格率稳定在90%以上；石化行业落地地震数据处理、工艺实时调优场景，中国石油反演成像效率提升10倍；煤矿行业聚焦安全监管与效率提升，山东能源配煤效率从1天压缩至分钟级。

落地方法论方面，指南提出“三层五阶八步”体系。三层涵盖重新定义智能业务、AI开发交付、持续运营；五阶围绕业务、流程、组织、数据、IT推进；八步包括明确目标、场景识别、流程重塑、数据知识工程、AI建模发布、业务融合、持续运营、组织变革。核心逻辑是先通过“AI场景十二问”筛选高价值场景，再以“3R1F”（优化、替代、重构、反馈）实现AI与业务深度融合，最后通过分层运营与治理保障可持续性。

未来工业数智化呈现“新六化”趋势，新增工控系统开放化与工业智能普惠化。工控系统从封闭架构走向云边端网协同，AI更易融入核心控制环节；工业智能普惠化依托算力平权、数据就绪、知识升华与生态成熟，让中小企业低成本享受智能化红利。指南倡议行业共建数据标准、树立示范项目、培育“行业运营商”生态，推动工业与AI融合从头部企业试点走向全行业普及。

工业与AI融合不仅是技术升级，更是流程、组织、文化的全方位变革。随着技术持续迭代与生态不断完善，AI将成为工业提质增效、绿色低碳、创新发展的核心引擎，推动新型工业化迈向更高质量发展阶段。

免责声明：我们尊重知识产权、数据隐私，只做内容的收集、整理及分享，报告内容来源于网络,报告版权归原撰写发布机构所有，通过公开合法渠道获得，如涉及侵权，请及时联系我们删除，如对报告内容存疑，请与撰写、发布机构联系