进入AI时代，工业领域并非只是新技术的试验场。数据显示，2024年，我国工业互联网核心产业规模突破1.35万亿元，并已渗透至49个国民经济大类中。但是，这些成效多是单点突破。为何工业领域始终没有长出像消费互联网那样的“超级生态”？

答案就藏在工业AI的落地困境中。因为在工业世界中，容不得丝毫“差不多”。AI的一次幻觉可能导致产线停产、百万级损失，通用大模型难以理解工业机理、碎片化的专家经验无法转化为规模化能力，始终困在“数据孤岛”中的海量工业数据难以形成价值合力……工业智能未来的路将走向何方？

2025年10月15日，作为产业大区和制造大区的深圳龙岗，吹响了工业智能生态的“集结号”，开放工业知识增强图谱联盟【以下简称“工业知识联盟”（OpenKAG）】成立仪式在这里举行。粤港澳大湾区的工业龙头、软件厂商及AI伙伴、高校及科研院所等多方力量汇聚，将携手开启工业AI的平台化时代。

工业知识联盟旨在构建“知识驱动、开放协同”的工业AI新生态。它不再是零散的技术攻关，而是以工业增强知识图谱为核心，打破行业壁垒与知识鸿沟，让数据、经验、技术在开放社区中自由流动与价值共创。工业知识联盟的格局远超单一技术或产品的迭代，直指 价值链重构，让数以万计的企业都能“用得起、用得好”工业AI，加快创新应用的落地，为中国从制造大国迈向制造强国筑牢知识根基。

工业AI落地难在哪？

从预测性维护降低设备停机风险，到智能质检提升产品合格率，工业AI在诸多场景中有了用武之地。深圳市龙岗区委书记余锡权在成立仪式上指出，工业是智能化进程中最难啃的骨头。要想真正实现AI赋能新型工业化，关键在于让AI听懂工业的语言，理解工业、思考工业。概括而言，工业AI落地的核心矛盾并非单个工厂的技术落地难题，而是整个工业软件与AI应用生态的系统性梗阻。

华为云全球生态部总裁 康宁

从生态视角看，工业AI的首要痛点是“碎片化”与“重复造轮子”。当前工业AI应用多局限于企业或项目内部，缺乏跨主体的知识共享机制。华为云全球生态部总裁康宁指出，通用大模型因“不懂工业语言”在工业场景中水土不服。具体来说，工业领域讲究的是精准、可靠、安全、可解释，一个参数的微小误差都可能导致整条生产线停摆。而通用大模型虽然知识广博，但很难理解设备原理、工艺诀窍、生产流程等工艺的核心知识，导致模型输出结果精准度不够、可靠性存疑，难以直接应用于高要求的工业控制的决策环节。

每个AI公司、每个项目为适配特定场景，都需从零开始挖掘分散在设计图纸、工艺文件、工程师经验中的领域知识。有的团队甚至要耗费数月构建某类设备的故障诊断知识体系。还有的企业会重复开发相似的工艺优化算法，导致大量资源被消耗在基础工作上，很难形成可复用的能力模块。

宁波东方理工大学校长

工业知识联盟理事长 陈十一

更深层的瓶颈在于，工业领域长期缺乏一个开放的知识基座。工业知识以“多模态、异构化”形式存在，可谓工业的“灵魂”，却呈现“隐性、零散”的状态，无法转化为机器可理解、可复用的结构化资源。宁波东方理工大学校长、工业知识联盟理事长陈十一指出：“AI4E必须回归到科学的本源，即构建坚实的知识基础。这也是成立工业知识联盟的初心和使命所在。”

当前，大量中小企业因无力承担知识构建的高成本，无法享受AI红利。即便是头部企业，也因知识无法共享，不能实现创新的规模化复制，最终导致工业AI应用“量多而质散”，既制约了创新速度，也难以形成像消费互联网那样丰富的应用生态。

重构工业AI生态闭环

工业知识联盟依托政产学研用协同力量，以系统性解决方案重构工业AI生态。

工业知识联盟的核心创新在于提出了“知识即服务（KaaS）”的理念，将工业领域分散、隐性的知识转化为可调用、动态生长的基础服务。通过构建工业增强知识图谱，如同为AI大模型装上了一个精准的“导航系统”和可靠的“领域专家大脑”，可以将非结构化知识转化为机器可理解、可推理、可执行的结构化体系。工业增强知识图谱通过持续吸纳新数据、新经验，实现自我进化。比如华为云工业AI平台，能够动态适配产线工艺迭代，让“知识服务”始终与工业实践同步。这一平台化模式将彻底改变工业AI“各做各的知识储备”的现状，将知识从“项目私产”转变为“生态公器”。

工业知识联盟致力于构建一个“全链路协同”的工业AI生态载体，聚焦汽车、高端装备、PCB等重点产业，构建国际水准的行业级知识图谱，沉淀核心知识。更重要的是，通过OpenIndustry开放平台降低中小企业智能化门槛。联盟就是一个“知识枢纽”，汇聚龙头企业的场景数据、高校的算法理论；同时又是工业AI应用的“落地桥梁”，可以将华为等企业的算力、工具链与中小制造企业的转型需求对接，实现“需求牵引供给、供给创造需求”的良性循环。联盟的定位十分清晰，就是成为工业AI创新成果的试验场与首用地。

作为一个生态，工业知识联盟的活力来源于“共建共享”的飞轮机制——以价值回报为链条，贡献者获权益，权益吸引更多参与者，参与者持续丰富知识储备，形成正向循环。据了解，工业知识联盟采用会员积分制以量化所有贡献。比如，企业开放其场景数据后，就可以优先使用联盟的智能质检知识图谱；高校贡献知识抽取算法，就能接触到脱敏的工业数据用于科研。这种“贡献即所得”的新颖模式，打破了以前工业数据“不愿开放、不敢共享”的僵局。飞轮效应让生态知识储备更厚实，从而吸引更多主体加入。

华为集团工业软件与工业云CTO

华为云工业AI平台总经理 丘水平

会上，华为集团工业软件与工业云CTO、华为云工业AI平台总经理丘水平在题为“共建新一代智能工业软件，所愿皆可造”的主题演讲中，详细介绍了华为工业AI平台提供底层工业智能设计等核心能力，以及联合伙伴在汽车、电子、系统工程领域的AI Agent实践，深度剖析了工业知识图谱的应用价值。举例来说，在汽车造型设计领域，基于知识图谱的智能体可将概念草图到3D数模的设计周期缩短数倍以上；在电子电路领域，智能体可自动完成原理图设计规则审查，减少人工交付，提升审查准确性；在系统工程领域，结合汽车动力总成域知识图谱，可实现系统架构设计模型的快速智能生成与调优，并进一步扩展到系统的仿真分析及权衡寻优。基于这些AI Agent的实践探索，丘水平指出：“‘小数据、大图谱、强智能、多智能体系统’是工业AI落地更可行的发展路径。而Agentic AI将成为未来工业AI的演进方向。”

另外，这些成功实践也进一步印证了“通用大模型+工业增强知识图谱+工业物理引擎+工业智能应用组件”智能体系统架构的可行性，其核心正是以工业增强知识图谱作为“工业知识大脑”，为AI行动提供精准指引与逻辑约束，以确保工业级决策精准可靠，从根本上解决工业AI“幻觉”等问题。

工业知识联盟就像是一个基于生态的“应用工厂”，提供“一站式开发”所需的平台、工具和知识，让开发者可以像搭积木一样，快速开发智能体和工业APP。丘水平表示：“我们希望在过去提出来的新一代工业软件的大架构上，叠加AI原生的智能应用，其中最核心的就是工业知识联盟。通过推进OpenIndustry开放社区的发展，快速增强工业知识，并将公域中的工业知识与私域中的行业经验和数据结合起来，支持企业智能体的开发，最终产形成一个繁荣的生态。”

除了支撑技术创新与应用实践以外，工业知识联盟还肩负着构建知识变现商业闭环的重任。在创新孵化端，联盟链接产业需求、技术资源与资本，不断孵化出新的项目。例如，为解决工业智能体落地难的问题，联盟通过对接广汽等企业的智驾系统需求与华为云的算力资源，孵化出系统架构智能生成项目。在交易服务端，联盟搭建知识图谱与智能Agent的交易市场，开发者可自主定价，用户按需付费，平台只抽取少量佣金维持运营。另外，在营销推广服务方面，联盟通过“Top50工业AI应用案例评选”等各种活动，推广优质成果，助力开发者打开市场。这种“孵化-开发-交易-推广”的全流程服务，让工业AI从实验室快速走向商业落地。

工业知识联盟并非传统意义上的科研项目，而是通过“委员会驱动+市场运作”的可持续发展模式，致力于构建良性商业生态。不同规模的主体都能入场，并通过交易佣金、项目孵化服务费等实现自我造血，最终形成“技术有标准、商业有收益、参与有动力”的良性循环，为工业AI生态的长期发展提供基本保障。

工业数字化的价值枢纽

充分发挥平台化的优势，工业知识联盟将分阶段推动工业AI有序落地。初期，将优先推出工业知识调用API，企业无需自建图谱即可直接调用汽车、PCB等领域的结构化知识，快速适配自身的AI应用开发；接下来，还将上线开发者中心，集成华为云等提供的低代码工具、AI模型库与工业本体库等，实现智能Agent的“搭积木式”开发；另外，联盟将联合龙岗区等发起应用创新大赛，聚焦智能质检、工艺优化等降本增效场景，推动相关成果落地；未来将开放交易市场公测，允许知识图谱、智能Agent等按需交易，最终形成“知识共建→工具服务→应用开发→交易变现”的平台闭环。

工业知识联盟将成长为工业AI的生态高地，支撑开发者、ISV、企业等基于平台知识快速开发细分场景应用。企业无论规模大小，都能低成本获取适配的工业知识与AI工具。正如陈十一院士所言，作为工业数字化的“基础设施”和“价值枢纽”，联盟将成为“工业智能领域知识创新的策源地”。

共创工业AI生态新局

当工业AI站在从“单点突破”迈向“生态爆发”的关键节点，工业知识联盟这一工业AI领域的“百科全书”，其诞生具有革命性，是重构产业价值的重要抓手。

众人拾柴火焰高，工业知识的构建需要汇聚政产学研用多方力量。在工业知识联盟搭建的平台之上，各方生态玩家可以“各显其能”：软件厂商可携工具链融入知识服务体系，让技术转化为普惠能力；开发者能依托平台知识快速孵化智能应用，将创意变为产业实效；服务商可链接场景与技术，打通工业AI落地“最后一公里”；投资者更可抢占生态红利先机，见证新赛道的崛起。

身处工业AI生态爆发前夜，与工业知识联盟携手同行，参与行业标准制定、布局核心知识资源、定义生态规则，成为工业智能新价值的开创者与共享者，共绘千亿级产业生态的壮阔蓝图。

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