“AI+工业互联网”不是简单的技术叠加，而是工业底层逻辑的重构。2026年，行业已经正式迈入智能体工业互联网阶段，工业智能体、行业大模型、工业知识图谱成了核心支柱，工业互联网开始具备自学习、自适应、自进化的能力。
作为从业者，我深知这个融合命题的深意——让AI听懂工业的语言，AI必须真正嵌入PLC、SCADA等工业控制单元，打通从数据采集到智能决策的全链路；让平台跳出“做不大”的困局，AI的价值在于把“人拉肩扛”的服务模式变成可复用的智能能力，让工业软件走向API轻量化，大幅降低中小企业的智能化门槛。说到新技术在工厂一线的落地，数字孪生、工业软件的成效正在从“试点盆景”走向“规模风景”，但距全面落地仍有距离。
我们清深科技在服务工厂时，最看重打通三个环节：数据底座、算法与场景适配、业务闭环。以中海油特殊作业智能监管项目为例，我们首先对所有摄像头做清晰度、对比度等质量检测，把“坏数据”挡在门外。然后采用“小模型快筛+大模型精判”的协同方案，小模型识别“有没有施工、是哪类作业”，大模型对疑似风险图进行全要素环境解析，把误报率降下来。最后，识别出风险只是起点，必须打通告警、派单、处置、归档的完整流程，让每一次告警都能追溯责任和结果。给制造企业一个实在的建议：不要一上来就铺开几千路视频，先选一个具体场景，跑通“采集—分析—告警—处置”的完整闭环，验证效果后再横向复制。这条路，我们自己在走，也希望和更多工业企业一起走通。
沈阳日报、沈报全媒体记者 黄超