魏臻代表談行業大模型：在真實場景中解決具體問題，創造可量化價值

2026-03-28 07:48:43

中國冶金報社兩會報道組

記者樊三彩報道

記者顧學超攝影

（康瑞鑫對本文亦有貢獻）

魏臻代表接受本報兩會報道組記者專訪

　　“政府工作報告已連續3年提到‘人工智能+’，而今年強調‘深化拓展’，我認為有兩個含義，一是要進一步強化工業垂直大模型的能力，二是在行業內進行全麵應用推廣。”3月7日，全國人大代表、工大高科董事長魏臻在接受《中國冶金報》記者采訪時，結合自身深耕工業智能領域多年的實踐經驗，暢談人工智能與製造業融合發展的路徑與思考。

　　在人工智能飛速發展的今天，加快推動人工智能技術與製造業應用融合發展，尤其是“AI+場景”的夯實，讓技術真正從“概念落地”走向“價值創造”，已成為推進新型工業化、搶占全球製造業智能化戰略高地的關鍵抓手，這是魏臻多年來持續關注並深耕的核心領域。

　　“從產業鏈角度看，行業大模型位於承上啟下的技術層，與‘大而全’的通用大模型不同，它能將AI模型、算法與具體行業知識、業務流程及用戶需求深度綁定，在真實工業場景中解決具體問題、創造可量化價值。”魏臻進一步闡釋，作為技術落地的核心載體，行業大模型一旦缺失，行業智能體及相關AI應用便會失去支撐，海量工業數據與算力資源也難以轉化為實實在在的生產力，這也是“AI+製造”落地過程中必須突破的關鍵節點。

　　而在具體工業應用中，通用人工智能的局限性愈發凸顯，尤其在鋼鐵等流程複雜、安全要求極高的行業，這種不確定性更為突出。“一個是實時性無法滿足工業需求，通用人工智能的反應時間多為秒級，而工業場景往往需要毫秒級響應；加之在安全生產關鍵環節，任何微小偏差都可能引發嚴重事故，這就對模型的精度與穩定性也提出了更高要求。”魏臻補充道，此外，製造業門類繁雜、工藝流程千差萬別，單一通用模型的泛化能力有限，需針對不同場景開發適配模型，而數據采集、模型微調與驗證的高投入，也成為製約技術深度應用的重要因素。

　　基於對行業痛點的深刻洞察，魏臻預言，未來行業大模型研發市場將形成兩大力量：一類是具備資金、人才優勢的大型企業，但這類企業往往對製造業複雜業務場景理解不深，難以觸及行業核心痛點；另一類則是長期紮根細分領域的專精特新團隊，這類團隊依托多年行業積累，既能精準把握場景需求，又能實現AI技術與場景的深度融合，在數據積累與獲取上也具備天然優勢，正是推動“AI+場景”落地的核心力量。

　　作為深耕工業智能領域的從業者，魏臻帶領工大高科的實踐，正是專精特新企業賦能製造業智能化轉型的生動縮影。早在2013nianzuoyou，gongdagaokebianlvxianbujukuangjingjingxiawurenjiashijishudeyanfayuyingyong，zhubuxingchengzhuyingchanpinbingshixianguimohualuodi，weihouxugongyechuizhidamoxingdeyanfajileilebaoguidechangjingjingyanyujishujichu。

　　“目前，工大高科在工業垂直大模型領域已具備一定技術儲備和行業認可度。”魏臻介紹，2025年，公司自主研發的“盛視工業視覺大模型”以第一名的成績入選安徽省首批工業大模型名單。以此為核心支撐，工大高科進一步針對礦山、鋼鐵、石化、港口、電力等細分領域優化模型能力，逐步提升主營業務產品中人工智能技術的應用占比，持續強化產品功能性與技術先進性，讓“AI+場景”真正落地見效。

　　盡管取得了一定進展，但魏臻也清醒地認識到，行業大模型落地仍麵臨諸多挑戰：核心場景滲透不足、數據要素流通受阻、製造業場景高安全門檻與產研能力錯配等問題，仍製約著“AI+製造”的深度融合。

　　針對這些痛點，魏臻結合行業實踐提出建議：一方麵，要精準扶持行業大模型研發企業，重點支持既紮根細分領域、又具備AI技術積累的市場主體；另一方麵，要加強應用示範場景建設，優先選取重點領域中具備基礎優勢、兼具跨行業共性特征的“小切口”啟動試點，同時鼓勵各地區結合自身產業特色申報差異化場景，避免同質化競爭，推動形成“場景牽引、技術賦能、產業升級”的良性循環。

來源：中國冶金報-中國鋼鐵新聞網

編輯：張雨恬

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