AI行业现状与悖论 - 2025年AI行业处于技术高烧状态，大模型发布会密集，参数规模从千亿飙升至万亿，推理能力不断刷新[2][3] - 技术热潮下，企业端投入激增，但常面临产出落空，“AI技术空转”和“算力浪费”成为高频词，体验曲线提升缓慢[4][5] - 行业面临悖论：模型越强，实业界越焦虑，陷入是否继续加码投入、算力成本可持续性及落地场景何在的困惑[5] - 技术瓶颈往往出现在缺乏与真实世界的触点，AI正处於类似节点，需进入容错率极低、流程极长、变量极多的产业现场才能实现真实价值[6] 技术价值源于场景 - 科技史规律表明，技术价值诞生于真实使用场景而非实验室“真空环境”，基础研究提供可能性，但需由离市场更近的应用者将其与具体场景匹配[8][10] - 当前AI技术突破集中於少数大模型公司，但模型越大适配成本越高，企业接入后需补足接口、知识库、流程改造等大量工程，价值不会自动释放[11] - 大模型行业来到拐点，参数竞赛难以维持领先，找到“用起来”的路径才有资格继续向前[12] - 制造业成为检验AI的终极关卡，因其容错率极低、流程链条长、场景碎片化，通用模型难以直接驾驭[14] - 通用模型与产业场景间存在差距，需要复杂的产业适配，将行业知识、实时数据、可靠性工程等整合，才能将AI转化为生产力[15] - 在制造业应用AI既繁琐又复杂，只有像TCL这样在产业链扎根深、拥有真实场景和长期数据的企业才具备承载条件[17] - 下一轮AI竞争中，构建产业适配能力比模型能力本身更重要[18] TCL的产业基础与AI路径 - TCL的底气源於数十年对显示与光伏技术的深度投入及全球化研发布局[20] - 公司通过TCL实业和TCL科技两大产业集团，在全球布局47个研发中心，拥有近2万名研发人员[21] - 2019年至2024年累计研发投入超过600亿元人民币，预计2025年将达到150亿元[21] - 持续投入构建了横跨智能终端、半导体显示、新能源光伏的复杂产业链，为AI落地提供了稀缺试验场景[22] - 产业链一端是覆盖全球的智能终端，海量使用场景数据为AI提供真实、全球化学习样本；另一端是半导体显示，工艺复杂、数据密度与难度高；还有一端是新能源光伏，包含高度结构化数据和耦合的工艺变量[22] - TCL未参与通用模型军备竞赛，而是选择基于自身工业数据和真实场景，与生态伙伴协作打造垂域模型，再嵌入具体工艺、设备和产品中[23] - 公司构建了从AI到工厂、产品，再到用户的完整通路[25] - 在底层，训练出面向显示行业的星智大模型（3.0版本能力“相当於从业三年的博士和全科目专家”）及光伏业务的深蓝AI模型，专门解决具体工艺问题[27] - 在中间层，用模型与产线打交道，进行工艺参数建模、AI仿真和数字孪生，优化生产参数[27] - 在上层，能力通过产品表达，如电视中的“大智能体”可实时理解画面，空调通过毫米波雷达感知睡眠状态[27] - TCL的真正优势在於其掌握的、模型无法自发获得的真实世界的复杂性[28] AI应用的具体案例与效益 - 面板工厂案例：TCL华星联手阿里云打造星智大模型，具备“隔空诊断”屏幕缺陷的能力，提升约20%问题解析效率和30%材料开发效率，将生产线决策从“凭手感”变为“看系统”[31] - 光伏工厂案例：TCL中环的单晶炉车间利用AI时序数据建模，实现“一炉一策”个性化控制，使单一操作员管理的单晶炉数量提升到300多台，开炉成本较2024年底降低约21%，整体劳动生产率提升300%[32][34] - 研发效率提升：AI与仿真结合提升了预研效率，TCL华星在产品开发、量产验证等环节缩短人均项目周期1-2个月，通过“研产一体”减少42%的实验投产次数[36] - 制造良率与成本：面板良率提升0.2个百分点在万片级生产规模下可实现可观成本节约，使高端显示技术能以更亲民价格进入市场[38] - 产品智能化与体验升级：电视搭载行业首个超级大智能体，从四大维度提升影音体验；雷鸟X3 Pro AR眼镜具备图像识别、知识解析功能，入选《时代》2025最佳发明；空调采用毫米波雷达感知与AI遗传算法，可提升深睡时长25%[39] - 市场表现：雷鸟眼镜市场份额连续三年半稳居行业第一；2024年TCL电视整体出货量达2900万台，居全球第二；TCL空调产销量突破2000万套，出口位於行业前二[41] - 综合效益：2025年，通过AI在研发、制造中的应用，TCL大约创造了10亿元的综合效益，部分体现为利润，部分转化为消费者享有的价格优势[43] 行业未来展望 - 未来几年，大模型将继续迭代，但缺乏场景的企业仍难进入产业，同时制造业面临市场需求波动和绿色能源转型的压力[45][46] - AI的介入既是机会也是压力，业界需将注意力放回效率、良率和体验上，关注工厂和客厅的具体变化[48] - 未来可能实现工厂机器通过AI自我感知、决策的“黑灯生产”，以及家庭设备成为主动服务的智能体[48] - AI未来将如同水和空气一样，成为无处不在的基础设施[49] - AI的演化将经历筛选，只有能让模型融入复杂实体产业的企业才能在下一阶段站稳脚跟[49] - 技术改变世界的力量会经历从显眼到隐形的过程，当人们不再讨论模型参数而是关注工厂良率、供应链稳定性和产品体验时，AI才算真正长大[49] - 中国制造业给出的答案是“AI向实”，即把技术归位於真实世界，将智能嵌入实体产业，在用户体验里兑现价值[49]