8 月 28 日，2026 年全国工业和信息化经济运行监测协调工作座谈会在安徽合肥召开，工信部明确将 “加快推进人工智能技术在制造业融合应用” 列为下一阶段重点任务之一，要求积极适应市场结构变化扩大优质供给，以此驱动工业经济 “动能向新、结构向优”，不断提升发展质量和效益，支撑全年目标完成与 “十五五” 良好开局。政策加持之下，工业 AI 走出概念炒作阶段，但众多制造企业深陷 “试点易、规模化落地难” 的工程鸿沟。真正的工业 AI 价值，体现在排产、质检、设备运维、供应链协同等业务场景的实际收益。

调研显示，绝大多数制造企业已规划工业 AI 建设，不少企业设立专项预算并完成单点试点，但仅有少数企业真正实现规模化落地。通用大模型虽能力突出，却难以适配工业生产对确定性、稳定性的严苛要求；工厂数据孤岛、工艺知识难以沉淀，形成显著的工程鸿沟。工业赛道的竞争，早已不是比拼模型参数，而是考验行业 Know‑how 与 AI 工程化落地能力。

深耕工业AI工程化，构筑全栈智能制造技术体系

作为国家级专精特新 “小巨人”，谷器数据自 2017 年深耕工业数智化领域，是国内较早聚焦 AI 原生技术工程化落地的服务商。针对行业普遍存在的工业 AI“落地难、价值难兑现” 痛点，谷器数据打造以自研工业垂类大模型为核心的完整技术底座，创新 “AI+SaaS + 低代码” 产品架构，构建丰富的工业智能体能力矩阵，覆盖制造领域多元化业务场景，致力于推动工业 AI 从概念验证走向车间真实生产。

谷器搭建工业 AI 原生空间整体架构：底层依托自研工业垂类大模型提供基础 AI 能力；中层 AI 原生操作系统支撑工业智能体完成 “感知‑思考‑行动‑记忆‑协同” 完整业务闭环；上层配套智能体工具集与企业级低代码平台，可根据工厂业务需求灵活组态，快速生成适配场景的专属工业智能体。方案将生产工艺、企业沉淀的业务知识纳入知识库体系，对接 MES、ERP、WMS 等各类业务系统，实现数据解析、逻辑推理、方案输出并回写业务系统，形成完整业务闭环。借助低代码能力，既可以满足大型制造企业深度定制需求，也能够为中小企业提供轻量化 SaaS 服务，降低工业 AI 转型的实施门槛。

场景落地：多行业案例验证工业 AI 真实价值

技术实力最终要靠业务成效检验。谷器的工业智能体解决方案，已广泛应用在家居、装备制造、钢铁、日化、纺织等多个离散制造行业，沉淀出一批可复制落地的标杆实践。

• 在家居定制行业，针对多品种、小批量生产模式下人工排产效率低、质检依赖经验、原材料损耗大等痛点，通过部署 AI 排程、AI 质检类智能体，有效提升排产效率与质检准确度，优化板材物料利用率，破解定制家居柔性生产难题。

• 面向装备制造企业，针对传统高级排产系统投入高、运算响应慢的行业痛点，谷器 AI 排程智能体融合多类工业算法，以轻量化方案替代传统重型系统，大幅压缩排程耗时，减少人力投入与生产资源浪费，让中小企业也能用上高级智能排产能力。

• 在新材料加工场景中，方案有效改善传统排产系统投入成本高、复杂约束适配能力不足的问题，显著提升排产效率，缩短方案迭代周期，适配新材料行业复杂多变的生产约束条件。

• 钢铁大宗仓储场景下，针对物料品类繁杂、地堆存储管理难度大、人工盘点效率低、现场存在安全隐患等问题，依托大模型结合 3D 可视化的仓储智能体，优化仓库空间利用，提升出入库与盘点作业效率，降低现场作业安全风险。

• 日化美妆制造企业，借助智能体能力改善新品配方调试周期长、系统数据割裂、库存账实不符等问题，缩短研发调试周期，提升设备利用水平与订单交付能力。

  一个个项目证明，工业 AI 的价值不在于炫酷的演示效果，而在于实实在在降本、提质、增效。

跨越工程鸿沟，工业 AI 规模化落地启示

结合大量项目实践，想要跨过工业 AI 落地鸿沟，有四点关键启示：

第一，摒弃唯模型论。工业 AI 核心是行业 Know‑how+AI 工程化能力，把工艺经验沉淀为知识库，规避大模型幻觉，满足生产高确定性要求。

第二，拒绝一步到位大改造。优先选择排程、质量、设备、供应链等高 ROI 场景分步实施，兼顾大企业定制与中小企业轻量化 SaaS 模式。

第三，打通 IT‑OT 底座。工业智能体必须对接现有业务系统，不能孤立运行，构建 “数据输入‑智能推理‑业务执行‑结果反馈” 闭环。

第四，坚持技术创新与生态协同。推进产学研联动，参与标准建设，共建 “AI + 制造” 产业生态。

工信部本次座谈会为产业指明方向，工业 AI 正从试点示范迈向规模化商用。未来，谷器数据将持续发挥专精特新小巨人优势，打磨 “AI+SaaS + 低代码” 产品矩阵，帮助更多制造企业跨越工程鸿沟，把 AI 转化为看得见的生产力，助力 “人工智能 + 制造” 专项行动落地见效。