政策驱动人工智能赋能新质生产力容知日新以AI+助力新型工业)化发展

更新时间：2026-01-19 16:44 来源：牛马见闻

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当前，新一(轮科？技革命和产业变革加速推进，人工智能作为引领变革的战略性技术，正以空前的速度、广度、深度渗透至社会经济的各个领域，并与其他技术交叉融合，形成新的组合式技术簇群，全面驱动制造业生产方式、产业模式、组织形态等深刻变革，为培育发展新质生产力注入强劲动能。 在这一背景下，国家层面持续加强顶层设计与政策引导，近期，工业和信息化部密集发布《“人工智能+制造”专项行动实施意见》（以下简称《实施意见》）、《推动工业互联网平台高质量发展行动方案（2026—2028年）》（以下简称《行动方案》）等重要文件，为人工智能在制造业数智化化转型与工业互联网平台建设中发挥关键作用绘制更加清晰、更加长远的路线图。 在政策东风与行业需求的双重驱动下，一批深耕工业互联网与人工智能融合应用的创新企业崭露头角。作为国内工业设备智能运维领域的领军企业，容知日新（688768.SH）长期专注于工业设备智能运维和数智化多场景解决方案，并积极布局人工智能技术研发与场景落地，形成了从智能硬件、数据分析到平台服务的全栈能力。在顶层设计的指引下，容知日新正在加速将人工智能技术转化为实实在在的新质生产力。 构建“双向赋能”的工业智能化“大模型” 制造业作为国民经济的主体，是实施“人工智能+”行动的主战场。针对人工智能技术在制造业融合应用，《实施意见》要求：一端抓技术供给，推动“智能产业化”，一端抓赋能应用，加快“产业智能化”，整体壮大产业生态，促进人工智能科技创新与产业创新深度融合、人工智能技术与制造业应用“双向赋能”，加快制造业智能化、绿色化、融合化发展。这一政策要求精准抓住了产业升级的核心要义——技术创新与产业应用从来不是单行道，而是需要形成螺旋上升的正向循环。而这一正向循环的形成离不开坚实的人工智能赋能底座。 对此，《实施意见》部署了多项具体工作，在开发高水平行业模型方面，提出“支持模型训练和推理方法创新，开发适应制造业实时性、可靠性、安全性特点的高性能算法模型”“培育重点行业大模型，发展‘云－边－端’模型体系”“打造面向工业细分场景小模型，鼓励大小模型协同创新”“推动模型轻量化部署，加快在工业场景落地应用”；在开展“模数共振”行动方面，提出“梳理适配行业模型需求的数据资源清单，发布制造业高质量数据集建设指南，用好制造业数字化转型促进中心等载体，推动将基础数据转化为高质量行业数据集，实现‘以模引数’”等。 《实施意见》还提出了更明确的目标：到2027年，我国人工智能关键核心技术实现安全可靠供给，产业规模和赋能水平稳居世界前列。3－5个通用大模型在制造业深度应用、推出1000个高水平工业智能体、打造100个工业领域高质量数据集、推广500个典型应用场景......这些量化目标勾勒出一幅人工智能深度融入制造业的全景图。 与此同时，《行动方案》则设定目标：到2028年，基本建成泛在互联、数智融合、深度协同、开源开放的新一代工业互联网平台生态，其中，重点平台的数据增值、模型沉淀和人工智能开发应用能力显著提升。聚焦工业互联网与人工智能融合赋能，《行动方案》提出“推动人工智能技术在工业全链条渗透，在生产控制、风险识别等规则相对明确的场景推广判别式人工智能应用”“支持平台企业聚焦重点行业高价值场景，加快培育流程自动化助手、智慧巡检数字人、具身智能装备等自决策、自执行、自演进的工业场景智能体”等具体举措。 由此可见，工业互联网平台未来将是人工智能落地制造业的重要载体，而人工智能则是工业互联网平台实现价值跃迁的核心引擎，这也标志着我国工业互联网平台建设已从“连接+数据”阶段迈向“智能+协同”的新阶段。在这一进程中，“AI+”将成为核心主线，数据要素的价值释放将提供关键动能，人工智能将在制造业的更多环节、更广领域、更深层次发挥赋能作用。而在人工智能领域深耕的企业，将通过持续的技术创新和场景拓展，扮演好“探路者”和“赋能者”的双重角色。 智能运维体系生动诠释“AI+工业互联网”新范式 在国家政策的指引下，容知日新作为国内知名的工业设备智能运维整体解决方案提供商，其发展轨迹与政策导向高度契合，为行业提供了可借鉴的实践样本。截至目前，公司已为全球40多个国家和地区的1400多家企业提供从状态监测、数据分析到预测性维护的工业设备智能运维多场景全栈式解决方案。 据近期公布数据显示，容知日新实时看护设备数已突破20万台，5年复合增长率为46.15%，检测设备类型超240种、生成“体检报告”350余万份、形成“闭环案例”3.7万份，覆盖风电、石化、冶金、水泥、煤炭等多个行业，并持续加快在有色金属、汽车、制药等行业的探索与覆盖。 这一系列成果的取得，有赖于公司对于人工智能技术的长期开发与深度应用，为客户提供领先的设备智能运维解决方案和平台服务，通过对设备运行状态的实时监控、精准预警与智能诊断，助力客户实现从“人工检测”到“智能运维”的模式跨越。 具体来看，在夯实数据要素基础方面，容知日新依托前期积累的超过20万台远程监测设备和3.7万例故障闭环数据，全面构建行业内领先的多模态设备数据库，日均回传数据超5TB，存储高质量数据达7PB。公司基于这些宝贵的多源异构数据，自主研发设备智能运维行业垂类大模型PHMGPT，通过智能算法处理振动、温度、声音、图像等多模态数据，实现设备情况的实时监测和早期劣化预警，帮助企业进行预测性维护。 PHMGPT的应用实践正是政策鼓励的“开发高水平行业模型”的生动体现，该模型不仅具备强大的泛化能力，还可针对特定工业场景进行轻量化部署，实现从数据感知、特征提取、故障诊断到维护决策的端到端智能化，为工业企业提供可靠、高效的设备健康管理AI解决方案。 另据公开资料显示，2024年8月，容知日新率先完成与DeepSeek-V2人工智能大模型的深度融合，成功升级PHMGPT设备智能运维大模型，推动工业AI实现从“感知智能”向“认知智能”跨越式发展。通过整合DeepSeek的千亿级参数模型和容知日新独有的行业知识图谱，PHMGPT的设备异常检测准确率显著提升，能更精准定位故障根因并提供检维修建议。这种开放融合的创新模式，为国家鼓励的“发展‘云－边－端’模型体系，鼓励大小模型协同创新”提供了实践参考。 在推动平台聚“数”提“智”方面，容知日新开发的“灵芝”SuperCare智能运维平台扮演着关键角色——在管理海量设备实时监测数据的基础上，通过对数据的智能分析和深度挖掘，为设备质量追溯提供支持，将数据价值从单一的设备健康维度，延伸至运营管理和供应链环节，实现从数据汇聚到价值创造的跃迁，通过数据与模型的共振，工业互联网平台正在向自决策、自执行的方向演进。 与此同时，容知日新还在积极构建智能体新业态，前瞻性布局“设备运维智能体”——当设备发生异常时，智能体可自主完成从故障诊断、生成诊断报告和维修方案，并延伸至查询备件库存和推荐维修人员等一系列动作，实现从“被动响应”到“主动解决”的跨越。从政策导向看，这种“平台+场景智能体”的融合架构，也代表了工业智能应用的未来方向之一。 创新技术的价值最终将体现在对高价值应用场景的拓展和落地方面。聚焦如何加速制造业不同场景全流程转型升级，容知日新将视、听、触、嗅、味人类五感，在灵雀巡检机器人、工业智眼等产品上应用，代替人捕捉热成像、声音、有害气体等真实状态数据。同时，公司自主研发多感融合AI多模态报警体系，增加异音监测、托辊发热、皮带纵撕视频监测等AI算法模型，结合行业大模型PHMGPT，可实现部件级故障智能报警与检维修建议，通过精准判断分析为安全生产、提质增效提供有效保障。 工信部系列政策的出台，为工业互联网与人工智能融合发展指明了战略方向、提供了实施路径。面向未来，只有坚持技术攻关、场景深耕、生态协同多措并举，才能充分释放人工智能的赋能效应，推动工业互联网平台高质量发展，为加快推进新型工业化、培育壮大新质生产力提供坚实支撑。 以容知日新为代表的行业领军企业正在以超前的技术布局与扎实的行业实践，展现“人工智能+工业互联网”在设备智能运维等领域的巨大价值与潜力。

编辑：Phuong Kubacki