问题——传统制造业转型进入“深水区”，智能化从“可选项”变为“必选项”；当前制造企业普遍面临成本上升、质量一致性要求提高、设备运维更复杂以及安全生产要求趋严等挑战。过去的数字化改造多停留单点系统建设，带来数据分散、标准不统一、模型难复用、投入产出周期偏长等问题，难以支撑跨环节、跨系统的协同优化，进而影响新型工业化的效率与质量。 原因——工业场景对“大模型能力”提出更高门槛，推动模型走向垂直化与机理融合。一上，工业生产链条长、工序耦合强，优化必须建立对工艺机理、设备状态与质量控制逻辑的准确理解上，通用模型难以直接适配车间现场。另一上，工业数据多源异构、实时性强——对安全与可靠性要求高——模型不仅要“看得懂”，更要“用得稳、用得准、可追溯”。，山东以垂直专用模型作为突破口，将算法能力与行业知识、工艺机理深度结合，避免同质化竞争，并以可验证的工业效益作为落地标准。 影响——从“试点示范”走向“规模应用”，降本增效与安全韧性同步提升。国家工业信息安全发展研究中心有关研究显示，山东有多项工业大模型作为典型案例入选，体现出在工业智能化领域的集聚优势。同时，山东已在多个工业门类推进垂直模型建设与应用，形成较为完整的实践版图。部分企业在矿山安全监管、工业检测、油气勘探开发等环节实现提效降本：例如缩短视觉模型开发周期、减少故障处置时间、降低维修与运维成本，并推动安全管理从事后处置转向事前预警与主动治理。更重要的是，模型在现场持续迭代带动数据贯通与流程重构，使决策从“经验驱动”逐步转为“数据+机理+规则”的组合，增强供应链与生产组织的稳定性和抗风险能力。 对策——以“场景牵引+要素保障+生态协同”推进落地，形成可复制的行业解决方案。工业大模型从原型走向规模应用，需要多方协同：其一，强化战略引导与制度供给，围绕数据要素开放、标准体系、算力与网络基础设施、工业互联网平台能力等关键环节完善支撑条件，同时为重点行业场景应用划定清晰路径与安全边界。其二，企业以生产线为核心，聚焦巡检、工艺优化、智能调度、预测维护等高频高价值场景，建立“效果指标—数据治理—模型训练—上线验证—持续迭代”的闭环，用真实收益检验技术价值，避免“只建不用”“重展示轻成效”。其三，科研机构与高校持续攻关底层技术与工业机理建模，补齐关键能力短板，提升模型可解释性、鲁棒性与安全可靠性。其四，推动“一行业一模型、一产业一方案”的落地矩阵，在产业链、供应链实现经验复制与能力外溢，形成从单点突破到链式扩展的应用路径。 前景——从“智能制造”迈向“智能经济”，工业场景将成为新质生产力的重要孵化器。政府工作报告提出发展“智能经济新形态”。工业大模型在高约束、高复杂度场景中沉淀的实时决策、全链协同与数据贯通能力，有望向交通、能源、城市治理、公共服务等领域延伸，形成更广泛的带动效应。对山东而言，实体经济基础扎实、产业门类齐全、应用场景丰富，是持续推进“以数强实”的优势所在。下一阶段关键在于把“数量优势”转化为“质量优势”：持续提升模型可靠性与可控性，推进标准化与模块化建设，强化数据安全与工业安全协同治理，加快形成可推广、可复制、可评估的工业智能化方案，以更高水平的智能化改造支撑制造业高端化、智能化、绿色化发展。
当数字技术与实体经济深度融合，带来的不仅是效率提升，更是发展方式的重塑。山东的实践表明，制造业转型升级没有通用模板，只有立足产业基础、在专业领域做深做透，技术创新才能真正落到车间、服务产线。这场持续推进的智造变革，正在重塑中国制造的竞争力底座。