文章核心观点 - AI发展的关键已从模型本身的参数竞赛转向与实体经济复杂场景的深度融合，其价值在于实际应用而非单纯发明 [1][3] - 产业AI落地面临场景极端碎片化、流程复杂高风险、知识隐性专业化三大核心难题，需要构建连接通用大模型与具体产业的“适配网络” [4][5][7] - 通过“平台+生态”模式及“L0通用大模型+L1行业大模型+L2场景模型”的分层架构，能够实现产业知识的数字化沉淀与规模化创新，催生全新的人机协同关系 [11][12][14][15] 技术的价值在于落地 - 颠覆性技术的价值由其应用场景定义，历史表明如施乐的图形界面和鼠标直到被乔布斯用于个人电脑才开启时代 [4] - 当前AI处于类似十字路口，产业场景（如工业制造、能源开采）需要的不仅是通用大模型这类“发电厂”，更需要一套复杂的“适配网络”进行稳压、适配和传输 [4][5] - AI产业落地需解决三大难题：1) 场景极端性与碎片化，如地下500米矿井的环境或面板产线上百种微米级缺陷；2) 流程复杂与高风险，如炼钢工序环环相扣，AI决策“幻觉”可能导致数百万经济损失；3) 知识隐性与专业化，如资深工程师的隐性经验难以数据化 [7] - 解决这些难题决定了AI是昂贵玩具还是真正生产力工具，需要既懂AI又懂产业的新角色搭建连接两者的“神经网络” [7] 产业实践案例：伊敏煤矿无人驾驶 - 呼伦贝尔伊敏露天煤矿年产3000万吨，长期受安全风险、高燃油成本及司机短缺困扰，且极寒、富水、软岩等复杂地质条件对无人驾驶极不友好 [8] - 2024年5月15日，100台纯电动无人驾驶矿用卡车正式投运，成为全球率先实现极寒地区百台规模无人电动矿卡集群、中国率先取消驾驶室的无人矿卡项目 [8] - 项目由华能蒙东公司联合徐工集团、华为、国网公司、北科大等共同研发，基于华为5G-A技术，实现车—云—网协同调度，平台管控能力超过1000台，并创新工作面混编模式 [10] - 实践表明产业需要在标准化数字基础设施上培育专属模型与应用，核心思路是构建分层架构而非追求通用能力无限泛化 [11] 分层架构与生态模式 - 提出“L0通用大模型+L1行业大模型+L2场景模型”分层架构：L0层（如华为提供语言、视觉等通用AI能力）、L1层（行业伙伴注入数据训练出煤矿、政务等行业大模型）、L2层（解决方案伙伴开发具体场景应用） [11] - 该架构让懂AI者（提供连接、算力、平台的“建筑商”）与懂行者（如华能、国网等行业龙头企业作为“设计师”和“施工队”）各司其职、协同创新 [11] - “平台+生态”模式深刻改变产业知识传承与创新，将老师傅零散、隐性、非结构化的专家经验与生产数据结合，固化为可调用、可迭代的“行业知识模型”，使个人技能转变为行业数字资产 [12] - 该模式将智能化创新从项目制（成本高、周期长、难复制）转向平台化，L1行业大模型如同预制“发动机毛坯”，伙伴可基于其快速低成本开发L2场景应用，实现能力复用与规模化 [14] - 例如在矿山领域，基于盘古矿山大模型开发的皮带机异物识别应用，其核心视觉能力可快速被另一矿区的无人机巡检应用复用 [14] 产业智能的深层变革 - AI最终催生全新“人机协同”关系，目标是将人从重复、危险、低效劳动中解放，使其成为处理1%极端异常和进行优化创新的决策者与创造者 [15] - 深入产业的AI实践核心价值在于建立了一套全新的知识生产、复用和传承机制，让行业Know-How得以永续，降低创新门槛，体现人的价值 [15] - 技术发展的终极状态是从显眼到隐形，如同电力变成墙上插座，未来AI争论将聚焦于赋能工厂良率提升、供应链稳定等实际价值 [17] - 中国制造业指明方向：AI向实，让技术在真实世界中归位，把智能嵌入实体产业，在实际用户体验中兑现价值 [17]