工业AI的下一阶段重心会向哪个方向倾斜？
2026年以来，工业AI投融资热度持续上行，产业从“概念验证期”迈向价值兑现阶段。
近日在一场新质生产力沙龙上，中控技术（688777.SH）董事长、总裁崔山表示，当前工业AI正处在一个从单点验证走向规模化复制的关口。
“工业AI从‘试点验证’进入‘商业化分化’的历史节点，正处在一个关键分水岭：跨过单点验证期，进入规模化复制爬坡阶段，是从L2感知预测，向L3人机协同决策过渡的节点，部分向L4、L5级无人值守迈进。”能科科技（603859.SH）董事长祖军称。
前瞻“十五五”，工业AI的下一阶段重心会向哪个方向倾斜？宝信软件（600845.SH）中国宝武工程科学家钱卫东称，2026年以来，智能体的建设出现井喷，大多是单点AI智能体，下一阶段会探索多Agent协同，把排产、物料调度、设备运维、质量检测多个智能体联动，解决车间全局优化。
从商业模式看，工业AI从过去卖设备、卖软件License，现在越来越强调“AI能力嵌入后按效果付费”或“运营分成”。
从单点验证走向规模化复制
“从‘十四五’到现在，工业AI最值得称道的变化，是它真正开始从数字空间走进工业现场的物理世界。AI开始直接参与生产运行中的判断和动作，感知、分析、决策、执行逐步串成一条闭环，在部分场景里已经能对装置运行产生实质影响。”崔山称。
钱卫东也称，“十四五”以来工业领域AI应用迎来较大进展：大模型从通用领域向工业领域做适配，行业龙头企业开展工业垂类大模型的研究与应用；从研发到运维，AI逐步渗透到核心生产环节，虽然还是以试点为主，但趋势已经形成；中国的灯塔工厂数量已经是全球第一，占比超过40%。
“至此，工业AI在流程工业中从分析工具转变为运行工具，工厂也从自动控制迈入自主决策、自主执行的新阶段。”崔山称，工业AI正在从辅助工具变成流程工业运行体系的内生能力，为整个制造业打开一条可复制的智能化路径。
前瞻“十五五”，工业AI的下一阶段重心会向哪个方向倾斜：流程工业的深水区闭环（从预警走向自主控制），或者是离散制造的场景规模化复制（从单点智能体走向多Agent协同），再或是端侧算力与物理AI的融合（让AI直接驱动设备而非只给建议）？
崔山认为，产业层面的趋势是，制造系统从按规则执行的自动化，走向能在复杂工况下形成闭环判断的自主化。中控技术构建的自主运行工厂AOP，就是在这个方向上把工业AI嵌入控制回路，打通“感知—分析—决策—执行”的完整闭环，真正推动AI走向生产运行核心。目前，自主运行工厂系统AOP已在部分项目上实现连续数周的黑屏运行，人工干预频次降到个位数水平。
“再往上走，绕不开的是安全底线怎么守住、责任怎么划清。”崔山表示，中控技术的原则是，实时优化和自主决策可以交给AI，但安全边界必须要由机理来约束，责任边界必须由人机权限和操作规程划清。
从宝信软件在钢铁行业的实践来看，钱卫东表示，当前大量项目停留在预警、告警、给操作员建议，下一阶段重心从“辅助预警”走向部分自主闭环控制，AI 输出结果直接干预 DCS 控制系统，实现能耗、产品质量、安全的自动调优。
钱卫东指出，2026年以来，智能体的建设出现井喷，现在大多是单点AI智能体，比如质检Agent、设备运维Agent。下一阶段会探索多Agent协同，把排产、物料调度、设备运维、质量检测多个智能体联动，解决车间全局优化。端侧算力+物理AI融合则是底层基础设施变革，贯穿所有行业，未来端侧算力增强，物理AI把模型部署在边缘设备，AI直接驱动执行机构，可实现感知决策执行本地闭环，降低云端延迟，保障工业现场的安全实时性。
索辰科技董事长、总经理陈灏也称，下一阶段值得关注的是，物理AI从研发设计进一步进入生产和运行过程。流程工业、离散制造都有这样的需求，端侧则是部署方式，三者可以同时推进。例如机器人、卫星在研发阶段积累的物理模型，可以进一步服务运行预测和维护。需要快速响应的能力可以放到端侧，复杂计算由相应平台支持。索辰科技关注的是把物理模型的价值贯穿到全生命周期，而不局限于某一个使用环节。
“对离散制造企业而言，除了从单点智能体走向多Agent协同外，把价值闭环说清楚，用本体论的方法做高质量数据集，为每个客户构建自己的垂域大模型，也是工业AI的下一阶段的工作重心。”祖军称。
如何实现商业模式闭环？
那么，企业如何实现商业模式闭环，是否正在发生“从卖工具到卖结果”的转变？
“商业模式的转变是真实发生的，而且方向不可逆。”崔山表示，现在中控技术向工业AI公司转型，工业AI业务的核心产品是时序大模型TPT，商业模式转向模型即服务（MaaS）、结果即服务（RaaS）的价值订阅模式，依托为客户创造的实际价值实现持续收费；客户按年支付订阅费，中控技术持续提供模型的迭代与服务。
崔山说，短期看，订阅制分期确认收入确实会压低当期财务表现，但公司选择这条路，是因为它代表工业AI业务真正的商业形态。
钱卫东则称，以前信息化、自动化系统项目式的建设方式在AI时代肯定行不通，AI时代一定会走向全生命周期的服务，但至今尚未形成适合的商业模式。目前把工业AI项目当作传统软硬件合同里的“搭送”的现象非常普遍，主要是因为AI产生的价值尚无法确切地衡量，AI时代的生态信任尚未建立。
陈灏认为，商业模式会从软件工具向模型和持续服务延伸。工程仿真软件仍然有明确价值，在物理AI方向，行业模型服务、三维物理资产的建立与运维，都是可以进一步发展的业务形态。企业积累的行业知识和模型能力，也可以通过模型调用等方式向外提供服务，让一次积累支持更多应用。
“按效果付费要有明确的比较基线、验收标准和责任范围。商业模式能否成立，最终要看交付内容是否创造实际价值，以及客户是否愿意持续付费。”陈灏表示。
祖军指出，能科科技工业AI现在的商业模式主要是标准产品和实施服务；同时在PLM、MOM这类传统工业软件的销售里，顺带打包一批可规模化复制的AI Agent。
祖军表示，该公司工业AI能跑通商业闭环的原因有二：一是客户需求不断增多，几乎所有客户都在做AI落地，而且正从试点走向规模推广，立项和预算比前两年确定得多；二是针对不同场景，能科科技有一套ROI计算体系，把效率、成本、质量的收益拆成可量化、可复算的指标，前期就把投入产出讲清楚，交付后用同一套口径复核，闭环才算合上。
“两条叠在一起，工业AI就不再依附于传统软件项目，而是一个能持续、能复制的独立生意。”祖军说。
