業(yè)界將AI技術(shù)的演進(jìn)歷程大致劃分為Perception AI、Generative AI、Agentic AI、Physical AI四個(gè)階段。當(dāng)前，AI技術(shù)正從Generative AI向Agentic AI和Physical AI 邁進(jìn)。工業(yè)也在積極擁抱AI，我們看到AI技術(shù)發(fā)展與其在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用間的時(shí)差正在縮短。從當(dāng)前看，Perception AI在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用已相對成熟；Generative AI發(fā)展時(shí)間較短，但在工業(yè)領(lǐng)域也形成了一批高潛力的應(yīng)用，如創(chuàng)成式設(shè)計(jì)、生產(chǎn)計(jì)劃排程、PLC編程輔助等；而更加前瞻性的Agentic AI和Physical AI 在工業(yè)的應(yīng)用仍處于探索階段，受制于模型幻覺、安全和可靠性等關(guān)鍵因素，工程化落地仍需一段時(shí)間。
AI在工業(yè)研/產(chǎn)/供/銷/服等不同業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的落地速度不同，呈現(xiàn)明顯的“雙曲線”特征——小模型率先在制造場景落地，這是由于小模型在準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性以及可解釋性等方面具有顯著優(yōu)勢；大模型率先在研發(fā)和銷售服務(wù)場景落地，這是由于大模型更適合開放、創(chuàng)新性的生成泛化類場景，例如代碼生成、知識問答、智能客服等。基于大小模型各自的技術(shù)特性和適用場景的互補(bǔ)性，我們預(yù)判二者將在工業(yè)領(lǐng)域長期共存、相互促進(jìn)。
憧憬2035年，我們預(yù)見工業(yè)智能將在 與人類對齊（人）、與機(jī)器共融（機(jī)）、與生產(chǎn)協(xié)同優(yōu)化（料）、與工業(yè)知識共智（法）、與物理世界交互（環(huán)）等五個(gè)方面將取得長足的進(jìn)步。在AI的幫助下，工業(yè)軟件等生產(chǎn)工具將從計(jì)算機(jī)輔助人模式（CAx）向人輔助計(jì)算機(jī)模式（HAx）轉(zhuǎn)變。未來的商業(yè)模式將是AI解決方案提供商直接向工業(yè)企業(yè)交付結(jié)果、創(chuàng)造價(jià)值，實(shí)現(xiàn)Result as a Service。在這一變革中，人類與技術(shù)的角色關(guān)系將重新定義，人類角色向更高階的提出問題和監(jiān)督執(zhí)行轉(zhuǎn)變，大多數(shù)體力和腦力勞動將由Physical AI和Agentic AI完成。此外，從更大范圍看，工業(yè)與AI的融合還將通過重塑未來工業(yè)，改變消費(fèi)者的生活方式和社會組織形態(tài)，將人類帶向更美好的生活。
然而，前路并非坦途。工業(yè)與AI的融合過程中還面臨重重挑戰(zhàn)。一是AI可靠性與泛化的瓶頸；二是AI技術(shù)更新快與工業(yè)穩(wěn)定性的矛盾；三是工業(yè)企業(yè)在數(shù)據(jù)、技術(shù)上的就緒度不足；四是工業(yè)know-how門檻高、場景碎片化制約項(xiàng)目復(fù)制擴(kuò)展；五是由以上因素綜合導(dǎo)致的嚴(yán)峻的ROI（投資回報(bào)率）挑戰(zhàn)。
在本指南中，我們沿著7個(gè)工業(yè)細(xì)分行業(yè)的業(yè)務(wù)流程，梳理了當(dāng)前行業(yè)的挑戰(zhàn)與痛點(diǎn)，并從行業(yè)的業(yè)務(wù)流程出發(fā)，系統(tǒng)梳理出7大行業(yè)與AI融合的高價(jià)值場景、業(yè)內(nèi)最佳實(shí)踐，給讀者以啟發(fā)和借鑒。