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3月27-31日，2025年中关村论坛在北京举行，北方算网获邀出席。期间，在“未来产业创新发展论坛”上，北方算网研究院院长刘秦豫发表《大模型之后：从AI技术范式跃迁到产业价值闭环重构》的主题演讲，深入分析当下热点话题——人工智能+产业落地的挑战和核心路径。

当前，传统产业升级面临着需求侧和供给侧的双重驱动。刘秦豫认为，在需求侧方面，全球竞争加剧、消费需求升级以及劳动力成本上升，促使企业急需提升竞争力、满足消费者需求并降低运营成本；供给侧方面，AI技术投资增长迅速，应用前景广阔，能够助力企业实现智能化转型、创新商业模式。同时，企业的产业智能ROI分析模型也需重构，从关注短期成本效益转向长期价值创造。

刘秦豫探讨了大模型技术在产业落地中的挑战与解决路径，强调需理性认知技术边界并聚焦价值闭环。他指出，当前大模型虽在内容生成、交互体验等领域表现突出，但在产业应用中面临三大核心瓶颈：一是技术经济性挑战，算力资源消耗巨大且分布不均，企业常面临算力供需错配与部署成本压力；二是场景适配断层，不同行业数据特征与业务逻辑差异显著，通用大模型难以直接匹配产业需求，需结合私有企业知识进行定制化开发；三是信任壁垒，生成式AI的可解释性和可靠性不足，难以满足生产场景对精准决策等判定式需求。

为实现产业价值，他提出需要聚焦三个关键维度：技术穿透需将AI与行业知识深度融合，通过轻量化、可部署的领域模型构建产业智能体系，而非单纯依赖大模型；场景穿透要聚焦核心业务痛点（如供应链优化），通过技术重构形成"发现问题-联动处置-效果反馈"的价值闭环；商业穿透则需探索按效果付费等创新模式，推动AI从效率工具升级为商业模式变革者。最后，针对算力与数据困境，建议构建"产业智能共同体"，通过异构算力网络整合分散资源，建立可信数据协作空间促进知识共享。

基于多年在AIoT与工业大数据融合创新的经验，刘秦豫认为未来将进入复合智能时代，大模型需与物联网感知终端、行业小模型、知识图谱及规则引擎等协同工作，形成"感知-推理-决策-控制"的全链路能力。他强调，产业互联网智能与消费互联网智能存在本质差异，必须将专家经验转化为可计算的产业知识体系。大模型应作为生产力工具赋能产业知识智能化，通过对话式交互降低业务专家知识数字化门槛，而非替代专业判断。最终成功的关键在于选择"小切口、大价值"的场景，避免技术空转，通过业务闭环验证真实价值。从业者需保持理性预期，在积极拥抱技术创新的同时，清醒认知当前技术成熟度，在"协作者"与"代理者"角色间找到平衡点，推动产业智能和实体经济的深度融合，赋能行业发展。

人工智能技术的产业落地已进入“深水区”，需摒弃“技术万能论”幻想，以价值闭环思维推动技术、场景与制度的系统变革。唯有构建“知识为核、场景为锚、生态为基”的产业智能共同体，方能实现从“+AI”到“AI×产业”的范式跃迁，为新质生产力培育注入可持续动能。

作为产业智能化领域的开拓者，北方算网始终致力于推动 “AI + 产业” 价值闭环的实践探索。未来，公司将重点布局智能制造与绿色能源等领域。在智能制造方面，利用 AI 实现关键设备预测性维护，减少停机时间；进行智能排产，提高生产效率。在绿色能源领域，通过 AI 优化锅炉热效率，降低能源消耗；对能源设备进行预测性维护，保障稳定运行。我们将打造一系列行业标杆案例，如在制造业构建行业大模型知识库，在能源行业建设智慧能源管理平台，为新型工业化建设注入智能生产力，助力产业数智化转型目标的实现。