2026年9月8日至9日，以"智改数转 AI兴工"为主题的2026全球工业互联网大会在沈阳召开。会上，工信部原部长李毅中给出一个引人关注的判断：工业互联网与AI融合，每带来1%的效率提升，就可创造年均3400亿元的经济增长。这一测算的背后，其实是产业逻辑的深层切换——工业互联网正从"修路"（设备联网、数据汇聚）迈向"造脑"（AI分析、判断与决策）。对制造企业而言，能不能"上车"工业AI，正在成为新一轮升级的关键入场券。
一、工业AI"上车"工厂，为何卡在数据、场景与价值闭环三道关？
经过多年建设，我国工业互联网基础设施已初具规模，但工厂真正引入工业AI时，普遍面临三道关卡。
一是数据基础薄弱。多数企业仍停留在设备联网与数据采集阶段，采集到的数据分散在MES、ERP、SCADA等不同系统里，格式不一、时序错位，缺乏面向AI训练的高质量标注数据，模型难以直接落地。
二是场景碎片化突出。不同产线、不同工艺的痛点高度差异化，同一套通用算法在A厂好用、到B厂就可能失效，落地多停留在演示与验证层面，难以进入核心生产环节。
三是价值闭环尚未打通。单点AI应用难以嵌入生产、运维、调度等核心业务流，投入产出难以量化，决策层推进意愿不强，"上了系统、看不到账"成为普遍困惑。 这三道关卡彼此牵连，让"工业互联网+AI"的乘数效应难以充分释放。
二、"造脑"成为入场券：工业大模型、智能体与数据三件套缺一不可
破解工厂"上车"难题，核心在于构建工业大模型、工业智能体与工业数据基础三件套协同的"造脑"体系。
工业大模型提供通用的工业知识与推理能力，让AI真正理解工艺、设备与生产逻辑，而不是停留在"看图说话"；工业智能体则把大模型能力转化为可执行的决策与控制，覆盖设备管理、维修、工艺优化、调度等具体任务，让AI能够"干活"；工业数据基础则是前两者的燃料，高质量的行业数据、场景数据与仿真合成数据，决定了模型与智能体的实际表现。
三者之间是咬合关系，而非简单并列：没有数据，模型就是"空转"；没有智能体，模型就只是"会聊天"；没有大模型，智能体则只能做简单的规则判断。也正因如此，工业互联网想要从"修了路却没车跑"走向"路上有车、车能跑远"，三件套必须同步补齐、缺一不可。
三、从"修路"到"造脑"：凡拓数创打造工业AI全栈落地能力
作为深耕AI 3D数智行业二十余年的企业，凡拓数创依托自主研发的FTE数字孪生仿真渲染引擎，构建了AI Agent智能体、生产运营智能决策与优化、生产运营智能驾驶舱与BI分析等全栈能力，为工厂提供从"大脑"到"身体"的工业AI落地支撑。
在智能体层面，方案面向设备管理、维修、工艺优化、调度等场景提供可配置智能体，配合自然语言交互与决策建议输出，让AI能力真正嵌入日常生产，一线人员用"说话"的方式就能完成调用。 在数据融合层面，方案依托多源工业数据接入与设备联网能力，把"修路"阶段沉淀下来的数据资产，转化为"造脑"阶段可用的高质量语料，让老系统里的存量数据重新产生价值。
在决策执行层面，方案结合数字孪生场景实现生产排程、物流调度的智能优化与可视化分析，让决策不再只停在看板上，而是真正落到执行端。
目前，相关方案已在和光同程智能制造项目落地，支撑生产效率提升与运营成本优化；在白云山制药实现车间智能管理，在常德烟草落地智慧分拣，在揭阳烟草支撑智慧物流运转；在中车储能电站，则通过全流程数字孪生与AI能耗管控，推动产能利用率提升、单位能耗下降。截至目前，凡拓数创已服务80余家工业头部客户，累计服务客户超5000家，积累65项国家专利、400余项软件著作权，并参与制定15项以上国家与团体标准。
结语
整体来看，工业互联网已进入"造脑"深水区，工业AI不再只是单点提效工具，而是重塑制造业生产范式的核心引擎。凡拓数创等具备全栈能力的厂商，将持续为工厂"上车"提供从数据、模型到智能体的完整支撑，助力中国制造从"修路"走向"造脑"，把每一份效率提升都转化为切实的产业价值。
