“一个分析模型的好坏，从3天判断缩短到两分钟；一家企业的AOI检测环节，从每条生产线一个复检工位缩减到1个人巡检五条线，每年省下80万——老板当场批了100万上系统。”

这场被师生誉为 “工业清醒课” 的分享，直指制造业转型的朴素核心：不谈颠覆概念，只深耕管理效能。

12月13日，在一场面向制造业校友与MiM学员的专题活动中，大数据系统软件国家工程研究中心专家王洪江，北京工业大数据创新中心副主任、EMBA 服务一期校友李兵用两个案例和一组时间对比，揭开了工业大模型落地中最现实的一页。

大数据系统软件国家工程研究中心 专家 | 王洪江

北京工业大数据创新中心副主任、EMBA 服务一期校友 | 李  兵

 把“黑盒子”变成数学公式：AI的工业翻译能力

在王洪江看来，当前工厂的痛点不是缺少数据，而是数据看不懂。“生产线上的数据混杂着各种语言、数字和符号，就像一个黑盒子。”而AI的首要角色，是翻译者。

他以某企业为例：通过大模型，将传感器采集的庞杂数据，在5-10分钟内转化为可解析的参数与特征，最终把“金属从固态到融化”的整个过程，用数学公式清晰表达。“原来依赖老师傅经验的过程，现在变成了可计算、可优化的模型。”

 从“被动响应”到“战略预判”：AI赋能的四个台阶

王洪江将设备运维智能化演进归纳为四个阶段：

1 • 第一代：被动响应——事后补救；

2 • 第二代：预测计划——基于数据预警；

3 • 第三代：主动维修——系统自主诊断处置；

4 • 第四代：战略协同——全局监控，异常洞察，全盘优化。

“我们现在要做的，是让AI从‘工具’升级为‘协作者’，甚至‘预判者’。”

 算清一笔账：为什么老板愿意掏100万？

案例是最有力的说明书。某电源企业引进日本AOI检测设备后，误判率居高不下，10个被其剔除的“不合格”产品中8个实为合格。为此，工厂不得不在每条生产线增设岗位进行人工复判。

王洪江团队为其部署AI视觉检测系统后，将复判工位压缩至1人巡检五条生产线，年节约成本80万元。听到这一数字，企业负责人立即批复100万元，推进AI在全检测环节的落地。

“制造业企业不听空话，只看三样：效率是否提升、成本是否降低、投资多久能收回。”李兵总结道，“AI项目要想推开，必须自己会‘算账’。”

 轻量突围：智能体与“记忆外挂”

面对企业普遍担忧的改造负担，王洪江提出了“轻量智能体”思路：不为追求强大功能与内存，而是在关键流程节点部署小型智能单元，实现对话、记录、工具触控等有限却精准的功能。

同时，AI充当了工业“记忆外挂”。“人脑会遗忘、会情绪化，但机器可以持续、稳定地存储与学习所有历史数据，这是质量追溯、工艺优化最可靠的基石。”

活动尾声，ASU陈佩瑜教授引导的讨论聚焦于“落地最后一公里”。现场校友与MiM学员的共识逐渐清晰：工业智能化的核心，不是替代人，而是通过“人的经验”与“机的算力”融合，让工厂变得更“清醒”——看清数据、算清成本、理清流程，让每个人变得更有效率。

当AI从演讲PPT走进车间账本，这场“工业清醒革命”，才真正开始。