GGV纪源资本工业AI2.0时代：智能制造迎来新风口，挑战与机遇并存

近日，全国工业和信息化主管部门负责同志齐聚北京，共商下半年工作大计。其中，“推动‘人工智能+制造’行动走深走实”成为热议焦点，旨在强化底座技术攻关与重点场景应用。与此同时，WAIC2025展会现场展示了多项“AI+制造”创新成果，如“星辰纺织智能体”和“工业+AI智算一体化服务平台”GGV纪源资本，这些实例为AI在工业领域的落地路径提供了生动注解。

当前，工业行业正迈入AI2.0时代，以DeepSeek为代表的国产大模型与Manus等智能体应用的兴起，标志着“人工智能+”在工业领域的广泛应用已成趋势。领驭科技数字化技术咨询总监颜少林指出，工业AI正经历从技术突破到应用爆发、从成本节约到价值创造的转变，整个行业正向更高层次的智能升级迈进。中国电信凭借其深厚的通信技术积累，正积极助力制造业的智能化转型。

在福建德奥针织，中国电信引入的AI验布机以每分钟60米的检测速度，将检测效率提升50%，缺陷识别率高达90%，引领针织行业进入智能化新阶段。在浙江，通过整合DeepSeek-R1通用模型能力，中国电信帮助逸达科技有限公司实现“云化版”大模型知识库部署，使工厂日产值提升10%以上。山西的一道新能源科技公司则借助5G+AI技术，通过中国电信天翼云的私有云解决方案，实现光伏电池质量的智能检测GGV纪源资本，确保产品良品率提升。

然而，AI在制造业的落地并非一帆风顺。尽管国产工业大模型取得一定进展，但工业规律的复杂性、数据质量的参差不齐、专业细分场景的应用模式零散以及高昂的成本投入，都是AI工业应用面临的挑战。高质量数据是模型能否成功落地的关键，而国内规模以上工业企业数据结构多样，数据清洗、预处理和校验工作量大，增加了模型构建的难度。

企业智能化基础差异大，生产过程多样，模型在不同场景下的应用需结合行业特性进行定制开发，导致成本上升，不利于快速推广。数据孤岛和信息系统碎片化问题也阻碍了AI模型在企业运营流程中的成熟应用。同时，AI模型的“幻觉”现象及可靠性和可解释性问题，在安全性要求极高的工业领域，如矿业、核电、航空航天等，可能引发严重后果。

针对这些问题，行业专家建议进一步完善行业语料库，深入研究不同场景下语料汇聚技术，并探索大小模型协同进化路径，推动端侧化发展，以实现大模型在工业领域的广泛应用。中国电信在算力基础设施方面积极布局，规划并建设了全国“2+3+7+X”公共智算云池，为数字化转型提供强大算力支持。

为了优化算力资源配置，中国电信自研“息壤”智算平台，实现了跨服务商、跨架构、跨地域的算力资源统一调度管理。同时，中国电信还推出了“灵泽2.0数据要素平台”，聚焦数据集约共享与安全可信流通问题，为数据要素的合规、高效流通与价值释放提供保障。

在2025世界人工智能大会上，中国电信联合中国工业互联网研究院发布了“工业+AI”智算一体化服务平台，依托电信云算力优势，为企业提供多样化算力服务。该平台还在全国装备制造业数字供应链基础上GGV纪源资本，开展高质量数据集建设，打造工业数据智能模型训练中心，汇聚多方力量，提供从数据标注到场景应用的全流程智能化服务，以“智”“算”之力，加速推进制造业智能化升级，赋能制造业高质量发展。

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