当AI走出“对话框” 走进“产业端”

当人工智能的热潮涌向实体经济深处，热闹与泡沫并存。10月15日，在2026人工智能产业大会开幕式上，来自中国数联、卡奥斯、山东能源、华为的四位企业家代表围绕“‘人工智能+’重塑实体经济”展开一场深度对话，同台拆解AI赋能实体产业的真需求与伪需求、数据共享与私有化之辩。人工智能正走出“对话框”，上演一场重塑实体经济底层逻辑的产业革命。

AI正在改写实体经济的“成本公式”

人工智能正从技术创新的“关键变量”，转化为实体经济高质量发展的 “强劲增量”，为传统产业提质增效注入智慧动力。转型的成色，最终要由数字说话。

在“渝车出海”跨境多式联运场景中，中国数联担当着“连接者”，让物流从经验驱动走向智能自主运行，多模感知大模型的落地应用，使得通关申报时间从一天缩短至半小时，通关效率提升48倍。卡奥斯则扮演着“赋能者”的角色，致力于为千行百业提供数字化的解决方案。针对中药调制长期依赖员工经验，质量波动大的行业痛点，卡奥斯与国药太极涪陵制药厂合作优化中药调制场景，推动工厂确定精益管理以及数字化体系框架。目前，卡奥斯已搭建93个工艺管控类智能体，覆盖四大行业40多个高价值场景。

山东能源的答卷写在“探路”二字上。应用场景是大模型的发展基础，山东能源过去几年与华为深度合作，打造了三个能源及化工大模型，形成350个可复制、可推广的应用场景，覆盖煤矿、化工、钢铁、新能源等六大产业。而站在产业“底座”位置的华为，过去5年已有超过4万家企业使用其方案走向智能化。

AI热潮下的真伪需求

“AI不是越炫越好，而是越赚钱越好。”卡奥斯物联科技股份有限公司董事长陈录城的这句话，道出了人工智能浪潮下企业对AI伪需求的警惕。

什么是伪需求？几位企业家的回答一针见血：“凡是不能创造真价值，‘为AI而AI’的项目都应称作伪需求。”许多项目本身没有锚定价值创造的关键环节，单纯追求技术先进性和新名词，生怕不贴上人工智能的标签，项目就不够前沿。有的项目硬件稳定性不足，系统上线之后便长期闲置。还有部分数字孪生项目投入不菲，演示效果亮眼，却难以对接企业真实业务，沦为观赏性项目。最为常见的，则是“杀鸡用牛刀”的现象，有些用规则和制度就能解决的问题，非要套上AI的外壳。

针对这类情况，华为公司副总裁刘超分享道：“人工智能的场景选择要和企业的核心价值相关。比如制造型企业要探索在研发创新、生产制造、销售服务、企业管理等关键的价值创造环节与人工智能结合。”只有能够提升企业核心竞争力、应用于高价值生产场景的需求，才称得上是“真需求”。换句话说，人工智能应用于生产制造环节后，要让产品质量更好，成本更低，效率更高。

山东能源党委常委、副总经理刘健从能源行业的视角出发，指出对于能源化工企业来说，安全生产问题是AI最需要解决的问题。过去几年，面对能源企业生产工艺复杂、管理难度大等痛点，山东能源与华为合作，依托盘古大模型、伏羲大模型，对采掘、化工、机电等20个业务模块进行了深度解析，隐患的排查效率提高了80%以上，施工现场违章的识别率提高到95%以上，促使安全管理从事后溯源转向事前预防。

“纯粹表演型的项目，应该砍掉。”这是全场最直白的共识。

数据共享的是能力，守住的是底线

数据是人工智能的基础，也是实体产业最敏感、最难解的题。几位企业家不约而同地给出同一个答案：可以共享的不是数据本身，而是数据加工出来的能力。

刘健将数据分为三层，设备故障原理、标准工艺参数等行业基础数据应拿出来共享共担，一个单位出了事故，其他单位都要引以为鉴；经营数据如成本、价格、客户和核心工艺参数，则是核心机密，要共享就必须成为商品，按市场化原则交换。卡奥斯进一步明确了边界：行业共性知识可开放，工况类数据有条件开放，企业经营数据绝对不能开放。

对“不能共享”的部分，华为的实践提供了技术注脚。针对核心工艺、配方等私有数据可能被公有模型学习吸收甚至反推理的风险，华为在研发编码场景全面采用离线部署的大模型；即便对计划开源的软件允许调用外部模型，也严格限制上传大颗粒文件并全程监测追溯。

中国数联则用“能不能、愿不愿、敢不敢”九个字概括数据共享困境。铁路舱位、港口作业、海关通关进度，单看任何一家都难以判断货物到达时间，三家数据串联起来才产生价值。

对话的压轴议题回到人本身。管理者不可替代的价值，在于做那个最终按下按钮的人。技术的价值，终究要由人对目标、边界与责任的判断来兑现。当表演性的喧嚣褪去，真正留下的是安全生产线上多挽回的生命、通关窗口里多抢出的时间、工艺曲线上多压住的波动。而这，才是人工智能重塑实体经济的真正分量。

（大众新闻记者 孙凌洁 刘玉凡）