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人工智能如何从局部应用走向制造业的整体变革？10月12日，在第二十六届中国国际工业博览会开幕式上，中国科学院院士鄂维南以“AI for Industry”为题作主旨演讲。
他提出，人工智能为我国补齐高端制造业短板、提升产品创新能力带来重要机遇，而抓住这一机遇，“基础设施建设是核心”。
在鄂维南看来，AI时代的工业将呈现新的特点：软件与硬件逐步成为智能体，生产资料成为“行走的数据包”，产品和工艺设计则转化为约束条件下的整体优化问题。制造业由此有望扩大设计空间，更好满足个性化需求，并向整体优化、柔性制造发展。
支撑这一变化，需要建设完整的工业AI基础设施。鄂维南提出了四层架构：底层是设备、工业软件和数据，尤其是工作流数据；改造层让设备与工具能够被AI和智能体调用；核心层建设工业世界模型与工业基座模型；应用层则由智能体、数字员工执行具体任务。各层协同，才能让AI能力进入真实生产流程。
工业软件是其中的重要底座。鄂维南指出，商用工业软件面临开发、打磨和应用三大痛点，需要长期投入。他以九韶几何内核为例，介绍了团队从数学研究积累出发，持续迭代自主工业软件基础能力的探索。与此同时，仿真案例和评测数据也需同步建设，为工具验证和算法改进提供依据。
AI的发展正在重塑工业软件研发范式。鄂维南认为，这为我国构建AI原生工业软件体系、探索新的发展路径创造了机会。演讲展示了自然语言驱动网格生成、面向高端五轴机床的AI原生数控装置等实践：让智能体理解工程目标、编排工具流程，并通过质量评测检验执行结果，逐步沉淀可复用的能力。
工业世界模型则进一步连接模拟与生产。它根据当前状态和动作，预测系统的下一状态，为决策提供参考。鄂维南介绍，相关探索已在管道巡护、管网调控仿真和本体防腐等业务中取得初步成果，但漏报、复杂边界工况及长时域预测误差仍需攻关。
因此，工业AI建设还需打牢底层软件与工具基础，发展不同场景的模拟算法，缩小仿真与现实之间的差距，并推动工业世界模型建设。鄂维南强调，还要让设备、工具与数据具备面向智能体的调用能力，将产线和工作流程虚拟化，为企业构建包含模型、记忆、数据库与工具库的人工智能系统，支撑制造业持续创新与转型升级。
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