随着 2022 年 OpenAI 的 ChatGPT 以革命性的方式宣布大语言模型 (LLM) 的正式商业化稳定运用成为现实以来，人工智能才系统性地影响和广泛作用于广大受众，并成为通用技术 (General Purpose Technology) 的一部分。

事实上 1956 年达特茅斯会议就标志着 AI 的诞生，在此后漫长的岁月中，AI 发展经历了启蒙 - 低潮 - 复兴 - 遇冷 - 快速发展 5 个阶段。从霍普菲尔德神经网络 (Hopfield 网络) 到循环神经网络以及注意力机制主导的 Transformer 构架的提出，从 OpenAI 于 2018 年起逐步推出的 GPT 系列模型 (GPT-1、GPT-2、GPT-3) 再到多模态架构下 GPT-4 的成功，事实上是技术日渐积累爆发的结果。这一过程中对 ScalingLaws 的理解不断深化，并伴随 BERT、T5 等并行范式的技术竞合，最终推动了 AI 从 “单任务感知” 向 “通用语言推理” 跨越。AI 的井喷式发展事实上同样也是建立在各个行业 “前工业智能化” 改造的基础之上，尤其是工业领域已经有大量试图建立 “工业物联网” 的尝试。当前，传统工业体系正在经历由 “感知驱动” 向 “决策驱动”、由 “自动化” 向 “智能化” 的系统性跃迁。其中，AI 正重构工业的全流程结构，从 “数据 + 算法 + 传感器” 的感知层级，扩展为 “数据 + 算法 + 传感器 + 行为 Tokenization + 智能控制系统” 的具身智能工业体系。

AI 的深度赋能不仅仅在于优化现有流程，更在于催生一种全新的工业范式。这一范式将传统 “工业 - 物联网 - 数据智能” 路径演化为 “工业 - 物联网 + 行为数字化 + 自监督控制系统” 的新链条，构成一种 “具身智能工业形态” (Embodied Intelligent Industry)。在该体系中，工业设备不再只是数据终端，而是行为主体，其行为以 Token 形式被嵌入至 AI 模型中，实现类脑智能的具身表达，这一变革模式可类比为工业领域的 “AlphaGo+OpenAI” 融合模式，从而使得工业转型是具身智能工业发展的必然路径和必然归宿。

更进一步看，工业体系的智能化重构，不只是 AI 发展的受益者，也是推动者。AI 通过促进能源调度优化、精密制造控制、智能后处理与产品生命周期管理等环节升级，显著提升工业系统的韧性与效率；另外，工业场景自身的复杂性、反馈性和实时性，也对 AI 提出了更高要求，进而反向推动 AI 在算力架构、时空建模、Agent 协作等方面的突破。这种 “共生式演进” 构成新一轮工业革命的技术基础。

AI 深度加速工业转型，本质上就是 AI 加速构造新的智能工业体系，实现新一轮工业革命，同时工业转型速度的提高也促使智能工业体系提前到来，二者一体两面，相辅相成，均是实现新一轮工业革命的题中之义。然而，传统工业基础设施与能源体系的诸多约束，仍制约了具身智能工业的规模化落地。如现有工业体系在数据结构、网络协议、能源模式与控制逻辑方面仍以 “确定性 - 静态性 - 刚性逻辑” 为主，这与 AI 所要求的 “不确定性建模 - 动态反馈 - 自适应控制” 存在显著鸿沟。因此，亟需加速推进以 AI 为核心的新型工业体系建设，实现在感知、边缘处理、行为建模、智能决策、系统协同与安全可信等环节的全面升级。

从传统工业体系转变为智能工业体系有其自身的轨迹和路径。从技术路径上看，基本存在以下几个核心环节:

(1) 感知层的数据采集。这一部分主要是多模态传感器网络、工业物联网 (IIOT) 以及数字孪生数据采集。通过 “传感器 + 高精度低延迟 + 多种工业协议 (如 PROFINET/OPCUA/Modbus 等)” 实现多通道高量的数据采集；

(2) 边缘计算。这一部分是人工智能与智能算法、深度学习等领域高度交融的环节，主要包括异构计算架构、轻量化 AI 推理以及实时操作系统 (需要满足微秒级任务调度);

(3) 行为数字化 (行为 Tokenization)。这也是具身人工智能重要的突破方向，现阶段主要包括工业过程 Tokenization (设备行为编码以及操作行为建模) 以及知识图谱构建 (如 Neo4j 工业知识图谱);

(4) 智能决策与类脑系统。包括混合 AI 系统以及数字孪生仿真、神经符号系统 (Neuro Symbolic System,NeSy) 以及构建闭环的智能反馈控制体系等；

(5) 云边协同架构。包括 Edge、Fog、Cloud 以及数据通道等建设；

(6) 可信安全体系构建。如区块链存证、加密传输、异常检测等。需要特别注意的是，不同行业 (如离散制造对比流程工业) 需要定制化技术组合，因此应通过 POC (Proofof Concept) 验证再进行规模推广。当前最前沿的探索方向包括工业元宇宙 (Industrial Metaverse) 中的神经符号系统 (NeSy) 和量子优化算法 (如 QAOA、VQE) 的工业应用。

从现阶段的技术积累来看，几乎在所有的方向上都有较为充分的技术积累，因此这也是本文预言智能工业已经处于 Grokking 前夜的重要原因。然而，现阶段在技术和硬件上的诸多困难可能使得可以市场化的智能工业应用场景不足，尤其是碎片化低质工业数据、3D 环境建模、算法与系统集成的难点 (如实时性约束、可靠性困境、具身 AI 本身的功耗、误差积累等)、具身 AI 的运动控制与大脑决策的模块化并行开发困难、机械精密加工 (纳米级谐波减速器)、多模态融合算法 (跨模态注意力机制) 和领域知识嵌入 (工业机理模型)、超高性能芯片等世界性难题。因此，在不考虑成本的情况下，智能工业可能最先在实验室环境下得以实现，但是要真正进入工业应用场景，还需要漫长的技术优化以及硬件革新。

1 背景现状

1. 1 云端智能的演化与行业融合态势

随着深度学习 (DeepLearning) 与强化学习 (ReinforcementLearning) 等核心算法体系的持续演进，人工智能在 “大模型 + 大数据 + 大算力” 三位一体支撑下，呈现出高度可扩展性与跨行业融合趋势。近年来，基于云计算架构的 AI 系统不仅在推理效率、资源调度与部署灵活性方面不断优化，而且正在逐步成为多行业数智化转型的关键赋能引擎。

在底层基础设施方面，云端 AI 得益于 GPU/TPU 算力集群、高速分布式存储系统 (如 Ceph、HDFS)、容器化调度系统 (如 Kubernetes) 与弹性伸缩架构的成熟应用，实现了高可用性、高并发、低延迟的 AI 服务部署模式。特别是在模型训练与推理阶段，采用分布式数据并行 (DDP)、模型并行 (Megatron-LM、ZeRO)、混合精度训练 (AMP) 等优化技术，使云端 AI 服务具备了工业级水平的处理能力。

这种云端 AI 基础架构与上层应用的结合，催生出一批产业 AI 解决方案，如多模态诊疗辅助系统、智能教育反馈系统、自动化能效监控系统等，推动了 AI 技术从 “平台级工具” 向 “嵌入式生态” 演进。如在教育领域，教育部办公厅 2024 年发布了《关于加强中小学人工智能教育的通知》，而在 2023 年中国教育智能硬件市场规模就达到约 512 亿元。在头部厂商的 AI 技术布局应用下，AI 技术的贡献率约为 11%，其中以 AI 推理服务 (Inferenceasa Service) 增长最为迅猛，成为推动下游行业 AI 普及的关键引擎。生物医疗领域，希格生科 (深圳) 全球首个基于其 “类器官 + AI” 药物研发平台开发的核心产品 SIGX1094，获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 快速通道认定。但据相关研究测算，“云端” 目前仅能完成人类世界总任务量的 0. 5%~1% 左右，与未来 “AIGC 时代” 仍存在一定距离。

1. 2 工业物联网为 AI “具身智能” 奠定技术底座

工业物联网 (Industrial Internet of Things,IIoT) 作为 “感知 - 通信 - 决策” 一体化系统架构，是当前 AI 从 “虚拟智能” 迈向 “具身智能” 的关键通路。其核心在于将分布式传感网络、边缘计算节点与云端 AI 平台高效耦合，实现工业系统运行状态的实时感知、精准建模与智能决策闭环。在这一背景下，工业领域正逐渐成为 AI 技术 “从云端到物理世界” 转化的试验田。

本质上，物联网构成了一种 “数据 + 传感器 + 智能算法” 的系统性协同网络，其核心功能包括多源异构数据采集、通信协议标准化、数据驱动建模等。在此架构基础上，AI 通过强化学习、图神经网络、多模态融合等算法模型，对工业流程中产生的高维、非结构化数据进行建模，从而突破传统规则引擎与参数设定所带来的系统瓶颈，实现由 “感知 - 预测 - 优化 - 控制” 全链条的闭环反馈控制系统。

关键的突破点在于 “行为数字化” (Behavior Tokenization) 的引入，它使得原本只能在数字空间中处理的任务，得以向物理世界中延伸。行为 Token 化机制将工业过程中的关键操作 (如机械臂运动、温控系统调节、复杂设备联动等) 转化为标准化的语义单元，从而使 AI 模型不仅能够 “理解” 工业行为，更能 “生成” 或 “控制” 具体行为，推动 AI 从分析型引擎走向具身控制智能体 (EmbodiedAgents)。如在智能制造场景中，Tokenized 工业行为库可被 Transformer 类模型调用，实现自主工艺参数推荐、异常操作预警甚至多设备协同控制。配合数字孪生 (DigitalTwin) 系统，AI 可以对真实物理环境进行高保真虚拟建模与仿真迭代，为最终部署提供安全性与效率保障。

因此，工业物联网不仅实现了工业流程的数据化与模型化，更重要的是，它为 AI 系统提供了直接与物理世界交互的 “神经通道”，从而使得 “具身智能” 成为技术上可行、系统上闭环、产业上落地的现实路径。与消费级 AI 不同，工业 AI 的嵌入强调强耦合性、低延迟性与任务闭环性，这也决定了工业场景极具代表性地成为 AI 具身化发展的 “第一落点”。

随着 AI 模型的迁移能力 (Transferability)、泛化能力 (Generalization) 与微调能力 (Fine-tuning) 持续增强，叠加物联网、5G、TSN (Time-Sensitive Networking) 等通信基础设施的升级，工业 AI 已具备跨越从云端推理到物理执行的关键技术能力。这一趋势预示着具身智能时代的技术门槛正在被逐步突破，工业系统将从 “智能辅助” 迈向 “智能代理”，由此构建起新一代可演化、可自治、可精调的智能工业体系。

1. 3 具身人工智能处于 Grokking 临界前夜，迈向工业智能的跃迁节点

“具身人工智能” (Embodied AI) 作为当前 AI 发展的重要分支，标志着人工智能正从以 “数据驱动” 的静态推理系统向 “行为驱动” 的动态感知控制系统转型。

工业领域因其天然具备高密度感知节点、结构化作业流程与边缘算力支撑，已成为具身 AI 最有可能率先实现闭环落地的应用场景。这一进展被越来越多研究视为人工智能进入 “Grokking 前夜” ⑧的技术征兆。2024 年中国工业机器人渗透率达 4%，预计至 2025 年 AI 应用比重将从 3% 升至 25%。当前 “感知 - 决策 - 执行” 闭环已初步形成，未来非标焊接、柔性装配等复杂任务有望通过具身 AI 实现自主适应，推动工业从 “机械执行” 向 “自主适应” 以及 “通用智能” 升级，智能工业的时代将加速到来 。随着 Grokking 前夜的到来，人工智能将迈出从云端走向物理世界的关键性一步。

此外，在建模策略方面，Transformer 结构下的行为编码器、Actor-Critic 架构下的分布式决策模块、以及集成符号知识图谱的混合推理系统，逐步拓展了具身 AI 系统的解释性与泛化能力，使其不仅可执行预定义流程，更能在不确定性场景下实现即兴规划与动作调度。具身 AI 的跃迁不仅是 AI 本体的能力拓展，更是工业智能生态的结构性重构。它将推动工业系统从 “精密机械化” 走向 “类脑智能化”，从 “规则控制” 走向 “自我演化”。当前处于 Grokking 前夜的具身 AI，正站在技术奇点的门槛，随着自监督学习、多模态交互、以及硬件神经形态计算等前沿技术的成熟，下一代具身智能工业体系将逐步走出实验室，进入实际工业生产与管理应用级场景 (虽然这必然是一个长期的漫长过程)。

2 人工智能与工业转型的双向重构

当前的工业转型不仅是传统生产方式的局部优化，更是一次由 “结构性数据 - 语义建模 - 行为执行” 三重维度重构的系统性范式变革。在这一变革过程中，人工智能技术与工业生产深度融合，以 “数据 - 算法 - 算力” 三位一体的系统性驱动机制为核心，实现对传统工业链条从端到端的智能重塑。

具体而言，大规模工业数据通过传感器网络与边缘节点实现多源异构采集，智能算法通过深度学习、强化学习及神经符号系统对工业逻辑建模与复杂行为向量化，底层算力基础则由分布式 GPU 集群、边缘推理芯片 (如 NPU、RISC-V)、低功耗 AISoC 等技术支撑。这一系统性集成最终导向的是 “以智能体为核心控制单元” 的具身智能工业体系，具备自感知、自决策、自控制能力。

然而，当前 AI 所依赖的巨量模型参数训练 (如千亿级语言模型) 与大规模 GPU 并行计算架构，也带来了能源资源的高强度消耗。这一现象构成了所谓的 “智能转型悖论”:AI 所推动的工业升级倚赖的算力基础，反而可能加剧传统高能耗结构的资源压力，若无法在能源结构与算力架构中实现绿色转型，则具身智能工业的发展反而可能内嵌进对现有碳密集型工业路径的依赖之中。因此，绿色算力架构 (如异构融合计算、可再生能源驱动数据中心) 与低碳工业流程重构应被视作实现 “AI - 工业” 双向重构的前置条件。

2. 1 从全链条视角理解工业智能化的演进路径

工业转型是覆盖全流程的系统性变革，广义上涵盖能源获取、生产组织、管理决策、终端处置四大关键环节。每一环节在智能化过程中均呈现出独特的 AI 技术嵌入路径与系统效能跃升方式，构成新一代智能工业体系的核心支撑。

(1) 在能源侧，其核心是智能调度与可再生能源协同优化。AI 在能源侧的主要任务是实现高维异构数据条件下的动态优化调度。具体而言，通过时间序列建模 (如 TransformerTimeSeries 变体)、风速光照预测模型、边缘融合预测网络等方法，提升风电、光伏等可再生能源的发电能力预测精度与储能管理效率。相关 AI 控制系统 (如基于 RL 的微电网能量调度器) 已被部署于智能微电网与虚拟电厂 (VPP) 场景，实现能源调配的 “最优 - 实时低耗” 控制。

(2) 在管理侧，核心是实现透明化、可视化与自主决策融合。在工业经营管理层，IoT 与 AI 结合已广泛应用于生产过程的状态感知、流程建模与指标预测。传感器层面通过分布式部署的 MEMS 器件、工业图像采集设备以及边缘 AI 模组实现高分辨率数据采集；分析层面，强化学习 (RL) 与演化策略算法在设备调控、故障预判、作业协同等领域逐步替代传统规则控制器，尤其在军工领域 (如飞行控制、目标追踪、战场推理) 形成先发优势，并将能力迁移至民用智能工厂。

(3) 在生产与销售侧，核心是从预测性调度到数据驱动反向设计。生产环节中，AI 通过构建自适应流程模型 (Adaptive Flow Models)，实现对设备状态、材料配比、流程切换的动态调控。如工业图像识别结合残差网络 (ResNet)、UNet 等模型已广泛应用于焊接缺陷检测、产品色差识别、表面瑕疵识别等；同时，销售端的大数据分析也反向作用于生产决策，如通过客户购买行为与功能偏好预测优化产品设计参数、功能模块组合等，从而构建端到端的 “市场 - 研发 - 生产” 闭环。

(4) 在终端处理侧，核心是智能回收、碳追踪与可持续循环。终端处置环节作为工业闭环生态的重要一环，正逐渐形成 AI+IoT + 边缘计算联合主导的新范式。在该环节，典型技术路径包括计算机视觉驱动的废品识别与分拣 (CV-basedClassification)、AI 辅助的残值评估系统 (ResidualValue Estimation）、嵌入式芯片支持的碳足迹追踪系统（Edge Carbon Traceability)、以及基于知识图谱的逆向物流调度优化（Reverse Logisticswith KGs)。 如智能机械臂通过多模态数据融合模型(视觉+触觉+动作轨迹)实现对废弃品精准识别与抓取，其在电子垃圾回收、工业零件再制造等场景中已具备规模化部署潜力。碳资产智能化追踪与排放行为建模则为 ESG 合规与绿色金融提供了技术支撑。以上技术环节综合在一起，共同构成人工智能深度加速的智能工业体系。

2.2 “数据+算法+算力”三元协同:智能工业体系的技术底座

新一代工业智能体系的核心，在于以数据、算法与算力为基础构建的高耦合、高响应、高泛化的技术底座。这一三元架构不仅为 AI 在工业场景中的可行性提供技术路径，也构成了 Embodied AI具身化落地的逻辑前提。通过“感知-建模-控制全链条的信息闭环，该体系推动传统工业从静态线性生产范式向动态自适应智能体范式转型。

数据是新工业体系的“第一生产要素”。在传统工业体系中，数据往往以“记录”形式存在、缺乏实时性与结构化处理能力。而在智能工业体系中，数据具备原生可计算性，被视为驱动生产优化、行为建模与决策执行的第一要素。工业物联网(IoT)、分布式传感器网络、数字孪生系统与区块链物流协议等技术，使得工业企业能够实现从底层设备到顶层决策的数据链全覆盖，为智能算法提供高频、高维、高准确性的训练基础。

算法是智能决策与生产优化的技术中枢。算法体系作为工业智能化的认知引擎，承担着从过程建模、故障预测到行为规划的一系列任务，是实现具身工业系统闭环控制能力的核心支撑。目前在工业场景中应用最广泛的算法体系包括:深度学习、强化学习与多智能体系统(RL & MultiAgent Systems)、基于知识图谱的语义推理系统(KG-Based Reasoning)、边缘智能算法与 TinyMI模型等。算法体系推动工业企业从“事后处理”向“事前预测+过程干预”转变。

算力是智能工业的基础设施层支撑。随着 AI模型复杂度指数级增长，算力已成为限制工业智能化能力边界的核心瓶颈。工业 A不仅需要面向海量历史数据进行离线训练，还需在运行期完成毫秋级决策推理。当前工业领域主要采用“边缘-云-集中式数据中心”协同架构，通过边缘算力(EdgeAL)、云端算力(Cloud AI)、高性能算力平台(如94 HPC/AI超级计算中心)等来构建国家底层算力基座。主流工业国家正在加速建设绿色高效数据中心与工业边缘智能网络，以满足“高并发+高效能+低碳排”的智能工业演进需求。

上述三元协同体系不仅构建起智能工业的基本底座，更为具身人工智能(Embodied AI)的产业级落地奠定了路径。具身 AI通常被定义为:“数据+感知算法+行为 Tokenization+控制系统”五层联动系统，强调 AI智能体对物理世界的“感知-理解-反馈”能力。工业正是 Embodied Al最具地潜力的主战场，构建了从传感器到控制器，从虚拟模型到现实行为的完整执行链条。

需要指出的一点在于，目前主流具身 AI产品依然停留在“类具身+结构强化学习”的早期形态，并未形成端到端通用智能体系统(End-to-EnAgent)。如 Figure 公司推出的 Helix 机器人，其本质上是在 PaLM-E、RT-2 等语言与视觉模型基础上嵌入中间任务解耦层(Buffer Layer)所构建的类Agent 系统。在严格限定任务范围与环境结构的条件下，其性能表现良好，但在面对开放任务集高动态环境与任务组合复杂度指数级增长的工业应用中，仍面临严重的泛化能力瓶颈。当前所谓的“具身智能工业系统”，在语义理解、行为生成因果反馈与策略泛化等方面仍存在显著短板。因此，尽管“数据-算法-算力”三要素架构提供了坚实的工程基础，但要实现真正可泛化、自主决策、跨场景迁移的工业智能体，还需跨越诸多理论与工程障碍。

可以预见，随着工业智能基础架构的不断成熟，AI能力将由连接式智能(Connected Intelligence)升级为交互式智能(Interactive Intelligence)。这意味着未来的 AI 系统不仅是“信息中转站”，更是主动行为的发起者与合作主体。由此构建的新一代产业体系将呈现出以下三大趋势:

(1)跨领域智能联动。AI能力将由工业领域扩散至农业、服务业、城市管理等多维场景，形成泛产业智能生态;

(2)场景内精度协同。系统将不再依赖静态规则表，而是在不断交互中持续优化对语境、物理环境与行为反馈的理解;

(3)协作性自主体涌现。工业机器人将不仅是“任务执行器”，更是“局部智能协作者”，参与资源协商、任务分配与流程协同。在迈向高阶具身智能工业体系的道路上，工程落地仍需保持技术冷静与系统耐心。唯有在持续突破感知精度、决策响应、低碳算力、软硬协同等关键技术的同时，才能真正打开从“感知物理”到“理解物理”再到“重构物理”的路径通道。

3 智能工业的建设是工业转型的内在逻辑

3.1 从“再优化”到“范式重构”，智能工业革命的技术逻辑与能耗悖论

工业转型并非传统工业流程的线性升级或优化叠加，而是一场从技术逻辑、资源结构、能源范式到系统架构的全面重塑。传统工业侧重于提升生产效率与压缩边际成本，其早期的“转型概念主要针对重污染、高排放、高能耗等不可其续性问题，强调末端治理与资源再配置策略。然而，随着人工智能迈入“AlphGo+OpenAI”主导的生成智能时代，工业转型正被赋予深层系统性含义--它不再局限于效率改良，而是构成一场由AI 驱动、以全栈数字化为基础、以新型能源体系为支撑的新工业革命原点性跃迁。

这一转型革命的核心结构，在于由“数据+算法+算力”三元体系构成的 AI技术范式与传统工业逻辑的深度融合。以 Transformer 类模型为代表的通用人工智能架构、以行为 Tokenization 与控制神经模块为基础的具身智能系统、以及以自适应调度和多智能体协作为核心的工业认知 Agent，正在赋予工业体系以端到端的“感知-决策-执行”闭环能力。这些技术不仅重构了“生产-设计-调度-管理”的全生命周期流程，也正通过高度自动化与泛化能力催生一整套新型智能控制范式。

与此同时，智能工业体系对算力与能源的需求呈现出超指数增长特征，逐步显现出以 AI技术为内生驱动力的“能耗-重塑-反馈”机制。这种机制的逻辑在于:AI以其卓越的分析与优化能力加速工业流程智能化，提升资源配置效率:另外，A本身的训练过程与运行周期所依赖的高性能计算资源(HPC/GPU 集群)正在成为全球能源消耗的新高地。

在能源边界逐渐成为 AI扩张瓶颈的现实约束下，AL不再是单一的赋能工具，而反过来成为推动能源系统与工业架构同步转型的倒逼性力量。若无法通过可再生能源、清洁高密度能源(如小型模块化核反应堆 SMR)以及绿色算力架构实现体系性升级，AI驱动下的智能工业革命将陷人结构性资源困局。

3.2 工业转型的前置性:能源系统的根本重塑

在这一背景下，全球资源约束与生态环境压力，尤其是电力供应的系统性不足，使得工业转型不再是战略选择，而是技术演化的前提条件。全球主要经济体已将能源系统的结构性重构视为新工业革命的人口。如欧盟于2024 年发布的《地平线欧洲战略计划 2025~2027》，美国为可持续能源技术提供 3690 亿美元补贴的《通胀削减法案》(2022)，以及中国 2025 年政府工作报告提出“加快发展绿色低碳经济”，均体现这一趋势。这些国家战略的根本逻辑并非仅关注生态目标，而是基于对 A时代能源底座重构的前瞻性判断。事实上人工智能与能源系统正在从“工具与支撑”的关系，演化为“系统共生与技术耦合”的新范式。

由此可见，人工智能与工业转型已形成一种正反馈式共演系统:AI推动工业流程从物理机制到控制逻辑的数字重构:而智能工业对能源结构与基础设施能力的高要求，反过来倒逼传统工业系统率先在能源、材料、生产结构上进行技术革新。这种“双向重构机制”最终将使工业革命不再以单点技术突破为主线，而是以全栈技术耦合系统协同演化为内核的复杂系统跃迁。

未来的产业演化，将不再是“AI进入工业’的单向嵌入逻辑，而是“AI与能源系统共建-工业系统重构-生态系统演化”的联动性技术链条。这场从“万物互联”走向“万物互动”的深层转型，标志着人类社会即将跨入真正意义上的具身智能工业时代。

4.未来展望及政策建议

当前，全球工业体系正处干由传统工业向智能工业转型的关键时期，人工智能在推进智能工业从实验室到现实场景落地过程中还面临多重挑战。对此，本文建议聚焦以下路径，期望加快人工智能在工业转型领域的系统性布局，助力新轮工业革命。

(1)构建“绿色算力-智能制造”双融合基础设施体系，推动新型工业底座重塑。当前 AI驱动下的智能工业体系已展现出高算力密集与能源耦合特性，工业系统中“算力”已成为类同“水电、煤”的基础性资源。与此同时，传统工业能源结构难以支撑大规模 AI部署形成的功耗负荷。

而核心问题在于，我国目前 AI基础设施以“云中心”为主导，绿色算力占比不足，工业边缘智能节点部署标准缺失，难以满足智能制造实际生产响应需求。因此建议制定国家级智能制造与绿色算力融合设施专项规划，在长三角、成渝、环渤海等智能制造密集区布局绿色 AI算力调度节点;推动“智能制造-清洁能源-边缘 AI”一体化示范园区建设，支持企业部署具备碳足迹追踪能力的工业 AI节点;优先支持国产 AI芯片在工业场景中的低功耗部署，实现“边缘小脑+云端大脑”的协同控制体系:鼓励企业引人碳中和机制中的 AI能效约束条款，通过智能工厂运行能效与 AI功耗形成闭环指标。

(2)设立“具身智能工业”国家重大科技专项，加快突破多模态感知与控制集成关键技术。我国当前大模型技术快速追赶甚至在某些方向上已经超越了美国先进 AI公司(如 Deepseek 在硬件优化以及一系列优化技术上的原创性贡献)，但具身能系统仍严重依赖国外框架(如 RT-2、PaLM-EFigure Helix 等，事实上即使在云端，基于 Transformer 的技术框架以及 CUDA 的架构已经构成坚固的“护城河”)，缺乏在工业机器人、视觉控制Token行为建模等方面的自主原创路径。现核心问题在于，工业领域中行为 Tokenization、类人协同控制、多模态实时决策系统等技术链条仍处干“非工程化、不可迁移”的前开发阶段，国内缺乏系统化支持。因此建议设计政策，重点攻关六大方向:

①工业行为 Token 建模框架;②多模态感知与低时延处理系统；③“数字孪生+控制仿真’并行系统；④自主任务规划与路径学习算法；⑤工业知识图谱与符号 AI融合系统；⑥工业级 agent 系统安全可靠性标准。并进一步引导龙头企业建立具身 AI工业联合实验室，通过 POC 验证与跨行业迁移测试推动产业落地。同时，鼓励企业围绕特定垂直场景(焊接、装配、检测、物流)进行“端到端 Agent 系统”的部署与评估。

(3)建立“智能工业生态适配评估体系”，引导工业分阶段转型与行业级分层推进。智能工业体系建设高度依赖行业异构结构，不同行业(如流程工业与离散制造)在数据结构、控制需求与实时性约束等方面存在显著差异。现阶段存在的核心问题在于当前政策普遍强调全面数字化转型，但缺乏具身智能时代下更具行业适配性的评估、激励与演化机制，易导致“盲日上马”、“重复部署’等效率损失。

因此建议制定智能工业体系适配性评估体系，包括数据质量与结构指数(Data Readi.ness)、实时控制响应评估(RT-RTS Benchmark)具身部署适配性(Embodied Readiness)、能源功耗与碳指标兼容性( Green Industrial Index)等行业维度指标。推动不同工业门类制定分层转型策略.如流程工业优先部署预测维护与控制优化，离散制造优先布局协作型具身机器人:引导地方政府设立智能工业“试点清单制度”，按照“感知-推理-控制”三阶段给予差异化财政与算力资源支持;鼓励绿色债券、ESG 基金、地方 AI 引导基金等嵌入具身 AI系统的产业投资评估标准。

面对人工智能深度嵌入工业系统、重塑产业范式的新趋势，我们亟需从基础设施建设、关键技术突破、行业适配机制三个维度发力，推动能工业革命健康有序演进。以上政策建议是为具身智能工业提供资源底座与能源保障，打通关键技术链条，构建自主可控的工业级 AI系统以及强化行业研发节奏管控，推动智能工业由点到面利学演化而提出的。三者协同发力，既能提高中国在全球新一轮工业革命中抢占先机的概率，也可在很大程度上避免能耗失控、技术碎片化等系统性风险。通过有前瞻、有节奏、有韧性的政策体系，中国有望构建面向未来的低碳、高效、自主、安全的具身智能工业新格局。

原文刊载于《工业技术经济》作者：朱云轩 黎菁 彭拓宇