當前，隨著人工智能（AI）技術加速迭代演進，行業大模型正快速落地產業一線，為實體經濟智能化轉型注入新活力，其對產業降本增效、提升全要素生產率的作用愈發凸顯。

與此同時，AI大模型呈現從通用范式走向垂直深耕、由簡單對話邁向智能體協同運作的趨勢，深度融入產業工藝流程，以輕量化方案破解行業難題。

有業界人士認為，長期以來，工業生產、現場巡檢、流程管理、工藝調參都高度依賴資深技術人員，一線經驗難以實現標准化留存。與此同時，企業各業務系統互不連通，數據孤島問題突出，生產調度、隱患排查、經營研判大多依靠人工完成，不僅人力成本高、工作效率低，還存在預判滯后、標准不一等問題，已成為產業發展的堵點。

國務院此前發布的《關於深入實施“人工智能+”行動的意見》明確，到2027年，率先實現人工智能與6大重點領域廣泛深度融合，新一代智能終端、智能體等應用普及率超70%，智能經濟核心產業規模快速增長，人工智能在公共治理中的作用明顯增強，人工智能開放合作體系不斷完善。

當前，在一系列政策引導下，越來越多的企業加大大模型開發力度，推動“人工智能+”發展。

面向能源化工全產業鏈，中石油昆侖大模型破解傳統勘探解析周期長、復雜儲層識別精度低、井下安全隱患預判滯后、生產能耗偏高等難題。目前，昆侖大模型已在科技創新、產業發展、管理提升三大方向、152個應用場景規模化落地，覆蓋油氣勘探開發、煉化生產、技術服務、資本金融等環節，為油氣產業安全高效、綠色低碳發展提供支撐。

在通用工業領域，針對企業數智化轉型門檻高、運營成本高等難題，麥耘AI發布企業級生成式AI內容增長引擎，通過AI智能體技術、企業知識智能及AI增長工作流等能力，實現AI與企業經營流程的融合。其中，通過智能體調度系統，多個AI角色可圍繞企業目標進行任務拆解、協同執行和結果優化，實現從信息處理到業務執行的全鏈路升級。

在清潔能源領域，針對水文預報周期短、各類電源分頭調度、高海拔場站巡檢難度大、運維效率偏低等難題，國投雅礱江水風光一體化智慧運營大模型整合流域水文、氣象、電站運行海量數據，將徑流預報時長由10余天延長至60天﹔依靠多智能體協同架構，實現水電靈活調節資源與新能源波動出力的精准匹配。

工信部發布的最新數據顯示，今年上半年，規模以上制造業企業AI技術應用普及率超30%，AI開源大模型全球累計下載量突破100億次。

業界人士表示，隨著“人工智能+”行動持續走深走實，智能技術將持續賦能千行百業轉型升級，以數智化變革培育壯大新質生產力，為工業經濟高質量發展注入持久動能。