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在全球AI技術蓬勃發展的浪潮中，中國AI走出了一條獨特的“行業+AI”之路。本文深入剖析了中國AI產業化的三個階段，探討了中國在數字化基建、自主創新、產業體系完備性等方面的優勢，以及AI在各個領域的落地實踐，供大家參考。

在今天，我們隨便出國走一走，就會驚訝于AI技術在中國有多么普及。高鐵、機場可以人臉識別驗票，公共場所隨處可見AI安防系統，酒店里到處都是可以語音對話的服務機器人。

但在國外，哪怕是最發達的歐美地區，這些東西一個也見不到。對于他們來說，AI只意味著手機里的某個軟件，電腦能登錄的某個網站，而在現實世界里，AI悄無痕跡。

在討論AI時，我們始終會面對這樣的問題：中國似乎始終在追趕先進的AI技術，從未主導過核心技術突破。長此以往，中國AI不就只能淪為模仿品嗎？

這個觀點的問題在于，它只考慮了技術發展側的情況，但技術最終要有人用。在海外市場，AI與移動互聯網一樣，始終保持著消費者用戶主導的實用情況。但在中國，卻一直有著消費者用戶和產業用戶雙輪驅動的AI落地方案。后者的直接表現，就是我們所見到那無處不在的AI風景。

中國AI何以不同？

答案都在行業曠野里。

一、AI在中國：產業智能化的差異之路

2017年，國內各大云計算廠商突然開始宣傳AI這個在當時還很新穎的概念。在此之前，云計算的賣點主要還是低價、穩定和去IOE。從這個時間開始，幫助企業實現智能化成為新的業務重點。

接下來，在社會公共服務層面出現了AI智慧紅綠燈的城市智能體項目；在企業層面則出現了AI質檢、AI巡檢等應用。與此前集中于安防領域的AI項目相比，從這里開始，智能化走向了各個行業，并且伴隨著AI開發平臺的成熟，個人與小團隊的AI開發者也隨即涌現。很快，從央國企與智慧城市領先的解決方案式智能化項目，到個人就能完成的行業AI模型開發，智能化很快在中國經濟的產業體系中鋪開。

AI在中國，從這個分岔口開始走出了一條“行業+AI”的差異化之路，直至今天。

回看中國的產業智能化進程，可以分為三個階段：

第一階段從2015年左右開始，直到2017年。這一階段的特征是算法驅動，AI的主要功能就是安防。

第二階段從2017年到2022年，這一階段是數據+模型驅動。AI的主要功能是解決那些各個行業中可復用的生產需求問題，比如AI質檢、OCR識別、AGV設備等。大范圍的智能化應用還停留在生產體系的表層。

第三階段從2023年開始，這一階段進入了大規模AI算力+預訓練大模型驅動。業界開始追求讓AI進入行業生產系統的核心，從根本上實現生產力變革。

客觀來看，我們正處在從第二階段向第三階段轉型的檔口。由于行業吸納AI技術的謹慎性與復雜性，第二階段的技術成果依舊有大量發展空間，同時大模型與AIGC走向產業已經提上日程。產業智能化正處在前面的養分還沒有充分吸收，新營養物質又跟上的關鍵周期。

為什么說以上這條“行業+AI”之路只有中國能走得出？

這里首先要看中國發展產業智能化的一系列獨特利好因素。

從技術和基礎設施層面看，中國的數字化基建長期執行了超前投資的戰略。5G、千兆光網為代表的基礎設施實現了全球領先，而這些基礎設施又是云端獲取AI算力等方案的前提條件。數字化基礎設施是AI能夠走進行業的社會性保障。

另一方面，中國發展產業智能化的幾年，正好與大規?？萍甲灾鲃撔孪嘟Y合。自主科技需要尋找價值落點，而行業智能化提供了天然的發展方向。因此，AI在中國形成了與算力、存儲、操作系統等自主創新關鍵項目的合力，讓智能化與自主化形成了相互推動的效果。

而從社會經濟的宏觀層面看。首先中國的行業體系非常齊備，AI可以按照產業鏈向上下游在行業空間中進行傳導，并且有著足夠廣闊的落地空間，不會出現技術投入過大，實用場景卻太少的問題。足夠多的行業，足夠完善的產業體系，意味著AI在中國有著非常充沛的B端客戶。

其次，中國的社會經濟形態，決定了央企、國企，以及國有銀行等社會機構可以成為智能化的主力和先鋒。在政策驅動下率先接納AI技術，并對相關行業做出示范作用。重點行業與科技政策的緊密配合，極大提升了中國產業體系吸納新技術的效率。

除此之外，整個中國社會剛剛從互聯網、移動互聯網的崛起中獲得了充分的發展紅利。全社會對技術創新有著充分且篤定的信心。來自民心民意的支持，是產業智能化最抽象卻最有力的支持。

帶著這些優勢，我們可以反觀同樣具有AI技術能力優勢的歐美、日韓等地區。這些發達國家在基礎設施層面更新緩慢，施工代價過大，很難發展出與智能化相適配的數字基建。在行業層面，經常會遇到工會把持行業的情況，對AI、無人化等關鍵詞非常敏感，不能觸碰。比如我們探訪過的一些歐洲港口項目，工會對任何形式的數字化、智能化升級都非常抵觸，導致全球知名的國際大港不能添加任何AI設備。在社會層面，發達國家一方面對個人信息等問題極度關注，對新技術采取“寧殺錯，不放過”的原則，另一方面民眾沒有從此前的科技創新中廣泛受益。比如在歐美國家還可以看到大量3G手機，民眾普遍認為產業已經非常成熟，缺乏創新的社會情緒。

就這樣，AI在行業落地的廣闊空間，多年來變成了中國獨有。雖然中東、東南亞等地正成為后起之秀，但如果我們真正深入一些行業，就會發現中國的產業智能化，已經在多個維度積累了非常關鍵的領先身位。

二、中國的產業智能化發展案例

1. 煤礦繁花

接下來，我們可以去到一些行業，去看看中國的產業智能化發展究竟意味著什么。

AI能夠去哪工作，可能有千萬個答案，但AI最應該去哪工作，應該有統一標準。那就是要去人類工作最艱辛、最危險的地方，而煤礦毫無疑問就是如此。

行業智能化在中國興起之后，業界最先聚焦的就是礦山場景。一方面礦山生產效率提升，實現產業升級轉型有著巨大的經濟價值，同時改善礦工工作環境、安全生產環境的社會意義更加顯著。記得多年前在探訪山西一座煤礦時，工程師對我們說煤礦一切數字化、智能化改造都是為了安全，而“礦工不下礦，就是最大的安全”。

近幾年，礦山智能化呈現出遍地開花的態勢。其中山東能源是我們近段時間頻繁探訪的項目，原因在于山能正不斷探索更多的礦山AI場景，這也就帶來了源源不斷的行業智能化案例。

比如說，中國煤炭行業受到地壓沖擊的影響排在世界前列。這就需要采掘工作進行鉆孔以降低地壓風險，山能采取了通過視覺大模型對鉆孔施工情況進行實時監測的辦法，實現了鉆孔深度自動核驗、孔深不足及時提醒，從而降低了80%的人工核驗工作量，讓采掘這個風險最大的工作環節有了AI安全保障。

毛煤運送到井上后需要進行洗選加工，以分辨煤炭質量。山東能源濟二煤礦選煤廠在業界首次實現了利用大模型智能預測重介分選密度，以此提升選煤效率，提高精煤的生產率。

在焦化階段，山能采取了AI配煤系統，將煉焦數據進行匯總，再通過AI平臺對煉焦配比進行處理、計算和建模，最終實現了每噸原料煤降低幾塊錢的成本，累計起來的成本降低效果非常大。

在大模型開始滲透到礦山場景之前，井下監控、遠程采掘、無人駕駛運輸等煤礦智能化已經轟轟烈烈開展了多年。從煤礦的智能化變遷中能夠發現，這類行業生產流程復雜，作業場景眾多，且每個環節都事關生產安全與員工健康。這意味著其中任意環節成功進行智能化變革，都有著生產效率與安全保障上的巨大價值。

這樣的行業特性，讓煤礦智能化呈現出不斷積累場景的特點。僅僅是山東能源，就已經積累了超過40個AI應用場景。這些AI場景的繁花，證明了即使在單一行業內，產業智能化的廣度也是非常充足的。一個個具體場景主導的行業+AI融合，是中國產業智能化不斷推進的核心形式。

2. 碼頭長詩

中國哪家企業的智能化最具代表性？這個問題當然仁者見仁，而我的答案是天津港。

天津港的C段碼頭，是全球首個完全實現無人化、零碳化的作業碼頭。它能夠被稱為中國產業智能化的代表，有這么幾重原因。

首先是從直接的感官沖擊。與大量內化不顯的智能化項目相比，天津港C段碼頭從外觀上就展現出了足夠的未來感。碼頭上空無一人，極其安靜，同時無人塔吊和自動駕駛運輸車高速運轉，集裝箱們快速移動。相信這一幕能非常直接地讓每個人明白智能化究竟是什么。

其次是它的體系足夠龐大，涉及的技術類別與系統協作足夠復雜。很多我們看到的智能化場景，其實都只是單一能力、單一技術的改變，遠不能完成多技術、多系統的協同。

但在天津港的無人碼頭上，水平運輸車隊完全實現了無人駕駛。其解決方案融合了5G+L4級自動駕駛技術、北斗、高精地圖等技術，能夠實現0事故運輸。同時還通過風能、光伏等新能源的運用，讓碼頭實現了0碳排放的環境友好型作業。

在岸橋運輸方面，塔吊和龍門吊采用了F5G網絡+遠程控制，實現了工人在辦公室遠程操控吊車，在升級工作環境的同時，極大提升了生產效率。在船舶入港方面，港口還采用了天籌AI求解器，實現用AI來排定船只出入港順序與時間。這樣可以實現設備利用率提高15%，船舶在港時間縮短10%。這樣的技術成熟與體系完備不是一蹴而就的，因此也讓天津港更加具有智能化案例的參考價值。

除此之外，這段無人碼頭帶來的社會經濟價值也足夠明顯。最近大家都在討論又有幾十萬噸車厘子運往中國，“車厘子”自由終于實現了，但大家可能會忽略車厘子運輸其實非常困難。無人碼頭的存在，能夠讓車厘子抵達口岸之后5小時內就運抵北京、天津等華北主要城市。智能化帶來的價值由此可以被絕大多數人體驗并認同。

天津港C段碼頭如此高水準的智能化，其實是縱向不斷疊加形成的，它開始于單一場景的驅動。最初天津港就是想要實現岸橋的遠程操作功能，但在邁出第一步的同時，天津港也設立了最終要實現全碼頭無人化的最終目標。

從簡單可實現的出發點開始，向終極價值出發，并讓期間的每一步的節奏與成本可控。這就是所謂的智能化戰略。如果說，煤礦AI場景的疊加展現了中國產業智能化的廣度，那么天津港則恰好展現了其可能具備的深度。

碼頭長詩，是時間和戰略堆疊的智能階梯。

3. 工廠破繭

智能化領域有這個說法，金融是AI最先落地的觸點，制造業則是AI最后的明珠。

在行業智能化進程開啟之后，AI與制造業的融合長時間停留在質檢、安防等外延系統，很難真正走向工業系統的核心。

制造業智能化難做當然有很多原因，這里僅僅討論其中一個，那就是制造業本身有著極高的數字化發展水平和苛刻的生產效率限制。智能化想要融入其中，需要具備一系列先決條件。但我們能看到這個AI最難進入的行業，如今也有了極大突破。

比如在去年10月，長安汽車的重慶兩江數智工廠揭幕授牌。這座工廠是長安汽車投資金額最大、智能化程度最高、工藝設備最先進的新能源汽車制造基地。不但是全球最大的5G汽車工廠，還運用了44項行業先進制造技術，未來將進化成為一座關鍵部位100%無人化操作的“黑燈工廠”。

這座工廠有超過800智能化設備，1400余個機器人，650余臺智能AGV，全自動化工作站200多個，關鍵工序100%自動化，每60秒就能下線一輛汽車，并且極大程度滿足C2M柔性制造的需求。

在智能化方面，兩江工廠引入了一系列AI技術。比如說，工業AI智能平臺讓工廠能夠在虛擬環境中模擬物流和計劃過程，從而在實際執行前發現問題并制定策略。物流仿真可以利用AI技術優化運輸路線，尋找成本最低效率最高的物流線路。

而實現這些AI能力的前提，是工廠對工業設備進行了完整的數據采集，并且搭建了一系列敏捷開發系統。簡單來說，就是要讓AI技術真正融合到工廠的數據體系、IT系統與OT系統當中，而不是讓AI懸浮在工業體系的外延。

這也提醒我們，工廠的智能化破繭往往需要從數據采集、數字化架構搭建、存算網基礎設施建設開始。把AI作為基礎條件來規劃整個工業系統。這種將工業系統與數字化系統、智能化系統進行融合的多元協同，也在成為中國產業智能化的一種獨特探索。

4. 門頭溝經驗

AI融入行業，不僅能改變某種行業，還能給地方經濟和區域發展帶來整體性提升。在當前政策背景下，中國正有越來越多的地方抓住AI這個機會進行產業賦能。其操作模式通常是一手抓AI，聚合新興的AI產業；一手用AI賦能本地優勢產業，推動原有產業的升級轉型。

而想要實現這種雙管齊下的目標，在給出具有說服力的政策支持外，還需要為吸引AI企業、AI人才，以及讓其他行業了解AI技術打好基礎。這個基礎又通常分為兩種：一種是硬件基礎，以本地建設AI算力為實現方式；另一種是軟件基礎，需要積極引入成熟的AI開發平臺、AI算法模型，以此吸引更多生態鏈企業和同類企業參與進來。

這種在產業智能化大潮下，實現地區發展的案例有很多。其中北京門頭溝區很有代表性。提到門頭溝，人們可能原本更多想到的是農業與旅游。但在2023年，門頭溝著手開始打造“京西智谷”人工智能計算中心，希望把AI變成門頭溝的新名片。

具體在執行過程中，門頭溝選擇與華為合作AI硬件，即建設萬卡規模的人工智能計算中心。在基礎軟件層面，門頭溝與百度合作，引入了飛槳等AI開發平臺。在算法層面則與智譜等AI企業合作，引入先進的AI模型。

經過一年多的發展，門頭溝的AI產業已經初具規模，吸引了超過220家AI企業落戶，并打造了智算中心和大模型算法平臺兩大AI基礎服務平臺，研發了多個領域的垂類大模型。AI能力的建設，還幫助門頭溝實現了對其他產業的加持。比如通過AI技術的發展，門頭溝實現了對視聽產業的支持，推動了“大算力+大模型+大視頻”的發展方向。

選擇AI領域的頭雁企業合作，建設AI基礎設施，給出有誠意的AI政策。這種被驗證為有效的區域AI發展模式，正在“人工智能+”的背景下被快速復制推廣。

這種模式的內在邏輯和發展前景，也是理解中國產業智能化的關鍵一環。

三、AI不是軌道，而是曠野

都說“人生不是軌道，而是曠野”。人生事大，到底是什么不太好說。但近十年來中國踐行的AI技術與行業融合，確實證明了一件事：AI可以是曠野。

我們可以觀察到，即使ChatGPT發布之后，歐美的AI行業依舊默認把這項技術停留在一個單向度的軌道上。這條軌道從互聯網到電腦、手機，近乎是筆直的一條線。

但如果讓AI走出手機，走向千行百業，則會突然發現AI還有著近乎無限的可能性。

我們探訪過規模最大的行業智能化項目，可能是銀行以AI能力進行核心系統改造，事關全球上百個國家的無數分行。而我們見過最小的智能化項目，是一位鐵道機務員自己用AI開發工具寫了個車輛識別應用，從策劃到落地都只由一個人完成。

所以說，中國AI走向行業是極其難以定義，方式方法極其多樣的。并且我們需要明確一個代差的概念：今天成熟的行業智能化系統，基本是上一代AI技術滲透的成果，而AI大模型又帶來了新的生成式AI風潮。根據IDC的調查，企業在生成式人工智能上的投資平均可獲得每投入1美元獲得3.7美元的回報，某些企業的投資回報甚至高達10.3倍。

換言之，行業+大模型只處在初級階段。行業曠野之行，才背上背包而已。

中國的產業智能化之路非常孤獨，但也潛力巨大。孤獨在于我們沒有參照系，沒有發達國家可以模仿。在AIGC的技術與消費者端應用上，我們依舊在模仿和追隨，但產業端卻是一片空白。前頭是無盡荒原，背后是自己的腳印。

并且產業智能化所面對的難題難以計數。生產環境不適配、算力稀缺、供需不匹配等問題困擾著中國AI的發展。每道題都沒有萬能公式，而未來可能面對的社會就業層面壓力更加難以處理。

好在這條路的成績顯而易見。煤礦的AI場景廣度，碼頭的AI戰略深度，工廠里多項技術協同的裂變效果。門頭溝為代表的很多地方，則讓我們看到了AI基礎設施、政策與AI產業、傳統優勢產業的聚合方案。

這些腳步，真實且清晰，構成了智能化未來的司南。

中國AI所押注的未來，是智能化能夠帶來真正的生產力提升，同時能夠有效應對過度城市化、人口老齡化、中產階級陷阱等一系列中國經濟發展必然會遇到的問題?；蛟S只有采用前所未有的生產力革新方式，才有可能掙脫一個又一個國家掉入過的周期困境。

我們已經能看到，AI與行業融合，能給生產力解放帶來連鎖反應。一個行業可能從資源密集型走向技術密集型；一個衰敗的小鎮因數據標注、智算中心、無人駕駛測試區而獲得重生；一個家庭把四十歲就會得上重度職業病的命運，變成了坐辦公室喝茶的舒適體面。

這些改變，就來自AI對生產力的解放，來自行業曠野的饋贈。

中國AI何以不同？新質生產力就是答案。