中国冶金报社两会报道组
记者 樊三彩 报道
记者 顾学超 摄影
（康瑞鑫对本文亦有贡献）
魏臻代表接受本报两会报道组记者专访
“政府工作报告已连续3年提到‘人工智能+’，而今年强调‘深化拓展’，我认为有两个含义，一是要进一步强化工业垂直大模型的能力，二是在行业内进行全面应用推广。”3月7日，全国人大代表、工大高科董事长魏臻在接受《中国冶金报》记者采访时，结合自身深耕工业智能领域多年的实践经验，畅谈人工智能与制造业融合发展的路径与思考。
在人工智能飞速发展的今天，加快推动人工智能技术与制造业应用融合发展，尤其是“AI+场景”的夯实，让技术真正从“概念落地”走向“价值创造”，已成为推进新型工业化、抢占全球制造业智能化战略高地的关键抓手，这是魏臻多年来持续关注并深耕的核心领域。
“从产业链角度看，行业大模型位于承上启下的技术层，与‘大而全’的通用大模型不同，它能将AI模型、算法与具体行业知识、业务流程及用户需求深度绑定，在真实工业场景中解决具体问题、创造可量化价值。”魏臻进一步阐释，作为技术落地的核心载体，行业大模型一旦缺失，行业智能体及相关AI应用便会失去支撑，海量工业数据与算力资源也难以转化为实实在在的生产力，这也是“AI+制造”落地过程中必须突破的关键节点。
而在具体工业应用中，通用人工智能的局限性愈发凸显，尤其在钢铁等流程复杂、安全要求极高的行业，这种不确定性更为突出。“一个是实时性无法满足工业需求，通用人工智能的反应时间多为秒级，而工业场景往往需要毫秒级响应；加之在安全生产关键环节，任何微小偏差都可能引发严重事故，这就对模型的精度与稳定性也提出了更高要求。”魏臻补充道，此外，制造业门类繁杂、工艺流程千差万别，单一通用模型的泛化能力有限，需针对不同场景开发适配模型，而数据采集、模型微调与验证的高投入，也成为制约技术深度应用的重要因素。
基于对行业痛点的深刻洞察，魏臻预言，未来行业大模型研发市场将形成两大力量：一类是具备资金、人才优势的大型企业，但这类企业往往对制造业复杂业务场景理解不深，难以触及行业核心痛点；另一类则是长期扎根细分领域的专精特新团队，这类团队依托多年行业积累，既能精准把握场景需求，又能实现AI技术与场景的深度融合，在数据积累与获取上也具备天然优势，正是推动“AI+场景”落地的核心力量。
作为深耕工业智能领域的从业者，魏臻带领工大高科的实践，正是专精特新企业赋能制造业智能化转型的生动缩影。早在2013年左右，工大高科便率先布局矿井井下无人驾驶技术的研发与应用，逐步形成主营产品并实现规模化落地，为后续工业垂直大模型的研发积累了宝贵的场景经验与技术基础。
“目前，工大高科在工业垂直大模型领域已具备一定技术储备和行业认可度。”魏臻介绍，2025年，公司自主研发的“盛视工业视觉大模型”以第一名的成绩入选安徽省首批工业大模型名单。以此为核心支撑，工大高科进一步针对矿山、钢铁、石化、港口、电力等细分领域优化模型能力，逐步提升主营业务产品中人工智能技术的应用占比，持续强化产品功能性与技术先进性，让“AI+场景”真正落地见效。
尽管取得了一定进展，但魏臻也清醒地认识到，行业大模型落地仍面临诸多挑战：核心场景渗透不足、数据要素流通受阻、制造业场景高安全门槛与产研能力错配等问题，仍制约着“AI+制造”的深度融合。
针对这些痛点，魏臻结合行业实践提出建议：一方面，要精准扶持行业大模型研发企业，重点支持既扎根细分领域、又具备AI技术积累的市场主体；另一方面，要加强应用示范场景建设，优先选取重点领域中具备基础优势、兼具跨行业共性特征的“小切口”启动试点，同时鼓励各地区结合自身产业特色申报差异化场景，避免同质化竞争，推动形成“场景牵引、技术赋能、产业升级”的良性循环。
