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2026年的春天，一場關乎工業生產邏輯的變革正在無聲滲透。

當工信部部長李樂成在今年全國兩會“部長通道”上提出AI與制造業要“雙向奔赴”時，這句形象的比喻迅速在產業界引發共鳴。從國家電網的輸電鐵塔間，到龍源電力的風機叢林里，再到阿爾特汽車的草圖設計室中，一場以“自主執行”和“可量化價值”為核心的產業智能化變革正全面鋪開。在八部門聯合發布的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》提出的“到2027年推出1000個高水平工業智能體”目標指引下，這種從“單向賦能”到“雙向奔赴”的轉變，正悄然重塑中國工業的底層邏輯。

“雙向奔赴的核心，不再是技術廠商的單方面輸出，而是讓最懂業務的一線工程師，能用自然語言教會大模型干活。”百度智能云AI與大模型平臺總經理忻舟近日在接受中國工業報等媒體采訪時解讀了這場變革的深層內涵。

跨越“結構化”鴻溝，技術奇點已至

當前AI與制造業的融合究竟處于哪個階段？在服務了超過80%央企的百度智能云看來，那個橫亙在兩者之間的巨大鴻溝正在以肉眼可見的速度彌合。

“過去AI技術與傳統工業之間存在巨大的鴻溝，但現在大模型技術已經突破了瓶頸達到了‘奇點’。”忻舟告訴中國工業報記者。他所說的“奇點”，標志是大模型從高技術門檻轉變為“高度易用”——一線的業務人員可以用自然語言將業務邏輯描述成文檔，而大模型能夠直接讀懂并執行。

這一判斷與官方的頂層設計不謀而合。2025年底，工信部等八部門印發的《“人工智能+制造”專項行動實施意見》明確提出，要一手抓技術供給，促進“智能產業化”；一手抓賦能應用，加快“產業智能化”。這種兩端發力的思路，正是為了解決忻舟所指出的核心問題：真正的堵點已不再是技術成熟度，而是工業知識的“結構化轉身”。

“如果只靠云廠商單方面發力，AI是很難落地的。”忻舟坦言，“必須依靠一線工程師的深度參與，把工業界沉淀的專業知識轉化為大模型能懂的結構化知識。”

他表示，這種“雙向奔赴”的成效已在國網實踐中得到驗證。在輸電、配網、變電三大核心場景中，百度智能云與國家電網合作搭建的“大小模型融合”云邊協同架構，讓AI巡檢時間較傳統人力巡檢減少50%以上。覆蓋27家?。ㄊ校┕境?00個地市公司、上萬名一線飛巡人員的規?；瘧?，證明了“雙向奔赴”已從政策導向變為可復制、可落地的路徑。

正如中國電子信息產業發展研究院院長張立所言，政府要當好“引導者”，企業要當好“實踐者”。而當國家電網的1.8萬余名運維人員發現單站巡視時間由人工所需的2.5小時銳減至45分鐘時，他們真切感受到了“奔赴”的力量。

國家信息中心人工智能處副處長、研究員易成岐對此有更宏觀的解讀。他指出，未來五年，隨著人工智能向通用人工智能加速演進，人工智能的感知、決策、行動等核心能力將繼續取得突破，“智能經濟”的兩大組成部分——“智能產業化”與“產業智能化”——將成為經濟發展的重要增長極。

易成岐強調，“十五五”時期，智能經濟對GDP的貢獻將完成從“增量補充”到“核心支柱”的關鍵轉變。

破局焦慮，智能體開啟“自主”時代

盡管政策東風勁吹，但在廣大工業企業面前，“不敢轉、不想轉、不愿轉”的現實困境依然橫亙。技術路線選錯了怎么辦？投入打了水漂怎么辦？被時代淘汰了怎么辦？這種“技術焦慮”在今年春節期間OpenClaw（“龍蝦”）的爆火后被進一步放大。

忻舟表示，以OpenClaw代表的“自主規劃”超級智能體，它帶來的是生產力的變化，生產工具的變化，百度也在自主執行上配合龍蝦持續升級百度全家桶，包括以skill（技能插件）的形式開放百度搜索、百度網盤、小度等優勢產品能力，自主研發桌面助理Dumate等。

與此同時，像百度推出的“伐謀”這樣的自我演化智能體，人只負責定義“要解決什么問題”和“評估標準”，剩下的算法優化和迭代交由大模型自主完成。

這種技術躍遷正在哪些環節帶來實質性突破？

據介紹，在研發工藝優化端，阿爾特汽車聯合百度伐謀，將原本耗時10小時的汽車風阻驗證壓縮至分鐘級，模型誤差小于5%。對于追求極致續航的新能源車型，風阻每降低10cts，續航增加6km-8km——這就是可量化的市場競爭力。在運維流程端，龍源電力搭建的“集團本部-省級監控中心-新能源場站”三級管理架構，已在全國100多個風電場部署設備運檢智能體。風機“專屬醫生”通過多維數據進行“自我診斷”，故障識別準確率超過85%；故障處置周期從“天級”縮短至“小時級”。

“以前派個單要打好幾個電話，確認人員、確認方案、確認時間，現在系統一鍵搞定，而且方案比我們自己想的還周全。”一線員工的反饋，道出了“自主執行”的真實價值。

國際數據公司（IDC）中國高級研究經理杜雁澤此前在接受采訪時指出，工業智能體正在成為“AI+制造”的核心抓手，本質原因在于其角色已經從“被動工具”轉變為“可自主執行的數字員工”。他強調，當前越來越多企業開始關注AI的投入產出比，核心訴求從“是否要做AI”轉向“AI如何真正幫助提質、降本、增效”。

IDC發布的2025年中國工業企業調研顯示，已應用大模型及智能體的企業比例，從2024年的9.6%快速提升至2025年的47.5%。這一數據印證了智能體正從單點試驗走向規?；瘧玫男袠I趨勢。

面對OpenClaw的爆火，忻舟給企業的建議異常冷靜：用“可量化價值”衡量一切——看AI是否被規?；褂茫ㄈ缰悄荏w的調用量），看是否實現了流程省時省力，看是否帶來了新的創新變量。“最關鍵的是，讓企業里最了解業務的那波人，適當學習AI技術并應用到實際業務中。”他說，“以前門檻太高，現在應用的門檻低了，這件事變得可行了。”

從“高質”邁向“新質”，筑牢安全底座

當智能體開始自主執行任務，安全問題便成為不可回避的話題。在OpenClaw快速普及的背景下，如何做開源生態的規范化，保障企業的用云安全？

忻舟坦言，OpenClaw在產品理念上極具創新，但也存在各種漏洞，可能執行高危操作，或者存在惡意注入、隱私泄露等風險。“百度最近推出的DuClaw，通過云端部署，具備網絡隔離，阻斷橫向滲透的能力，默認配置全面的安全防護、前處理后處理，有效阻斷高危操作、防御提示詞攻擊。”他說，公有云上的DuClaw和即將推出的百度千帆私有化版本，都將把這些安全能力納入其中。

今年政府工作報告明確提出“支持人工智能開源社區建設，促進開源生態繁榮”。開放原子開源基金會秘書長助理兼運營部部長李博對此解讀道，開源已超越單純的代碼開放，演變為一種全球性的創新協同模式，不僅是AI技術演進的加速器，也是構建安全、可控、繁榮產業生態的關鍵支撐。他透露，隨著大模型技術的演進，軟件系統正從“以人為中心的交互”邁向“以智能體為核心的執行”體系，基金會正在籌備成立“智能體開源工作組”，推動面向智能體的系統級與應用級原生接口標準化建設。

中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱也強調，在DeepSeek等開源模型的帶動下，我國已涌現出一批具有國際影響力的開源模型，開源模型下載量全球居首。但本土開源社區建設還需加強，下一步要推動頭部模型從技術開源向社區運營延伸，補齊開源社區基礎設施短板。

更值得關注的是，安全之外，如何推動AI從“高質生產力”向“新質生產力”躍遷？

“從某種角度看，辦公提效算得上高質生產力，但未觸及‘新質’的核心——重大技術突破和大幅度提升生產制造效率。”忻舟指出。真正的“新質”，在于發現未知——發現新材料、優化新工藝、創造新范式。

國研新經濟研究院創始院長朱克力在解讀“智能經濟”首次寫入政府工作報告時指出，智能經濟是數字經濟的更高形態，把“智能”作為新一代經濟形態的核心特征，意味著政策重心從過去的信息化、數字化，全面轉向智能化。他表示，智能技術正從“工具”升級為經濟發展的“底層邏輯”。

展望未來2-3年，忻舟預測了一個極具顛覆性的場景：“未來的工業軟件可能沒有傳統的操作界面，核心功能將通過對話或半對話的方式直接調用后端API來實現。”工人不再需要打開繁瑣的ERP或仿真軟件，只需下達自然語言指令，系統便能瞬間給出精準的處置建議。

中國工業互聯網研究院院長魯春叢在撰文中強調，當前，以智能化為代表的新一輪科技革命和產業變革浪潮席卷全球，正在系統重構全球產業格局。工業智能體、具身智能在制造業各環節加速滲透，正在成為企業重塑競爭優勢的新動能。產業競爭的焦點已不再是行業本體技術的領先，而是數智技術與實體經濟融合應用的效率和規模。能否做強“人工智能+制造”，將直接決定我國制造業的全球地位和長遠競爭力。

“只有底層底座扎實普惠，上層商業應用才能百花齊放。”忻舟表示，百度智能云正以“芯—云—模—體”的全棧技術布局，為“中國智造”鋪設一條低門檻、高價值、可量化的破局之路。在這條路上，AI與工業的“雙向奔赴”正從一句政策口號，變成車間里、鐵塔上、風機旁每天都在發生的真實改變。