我这两天翻到一份报告，里面有一个数字看得我愣了半天：70亿美元，这是美国人在工业 AI 领域烧掉的钱。不是芯片，不是火箭，而是一个工业互联网平台。
美国通用电气（GE）砸了超过70亿美元做了一个叫 Predix 的工业互联网平台，号称要当「工业界的安卓」。当年他们的首席数字官放出豪言：到2020年，这个平台的收入要达到150亿美元。结果呢？实际收入连预期的零头都没到。到了前几年，Predix 这个名字直接被废了，整个品牌退出历史舞台。GE 自己也因为这事元气大伤，后来被拆成了三家公司。
70亿美元，打了水漂。
然后呢，我又查了一下，美国《华尔街日报》今年4月有一篇分析文章提到，中国正在把 AI 和制造业深度绑定，走了一条跟美国完全不同的路。美国那边是大公司搭平台、卖软件，一套系统动辄几百万美元，部署周期半年起步。中国这边呢？用开源大模型，成本低得离谱，部署快到按周算。
这篇报道指向的一个地方，叫河北邯郸。
邯郸这地方，你听到这个名字第一反应大概就是「邯郸学步」那个成语。可能还知道它是个老工业城市，有钢铁。但很少有人知道，邯郸的经开区这两年正在干一件挺有意思的事：用国产开源大模型给钢铁产线装「眼睛」。
说大白话就是——用 AI 代替人去看产品有没有毛病。
这事听起来简单，其实一点不简单。
先说说工业质检到底是怎么回事。炼钢车间温度动不动上千度，粉尘大、噪音大、光线复杂。产线上一卷钢板跑过去就是几秒钟的事，表面有没有裂纹、划痕、气泡，靠人眼看？看一个小时眼睛就花了，看一天下来漏检率能到百分之二三十。
而且这活伤人。质检工人长年盯着高速运转的产线，四十岁以后视力明显下降，算是一种职业损耗。
这不是中国的问题，全世界的钢铁厂都一样。所以欧美那些大公司很早就开始琢磨：能不能用机器代替人眼？
德国西门子做了一个东西叫 MindSphere，前几年改了个名叫 Insights Hub，定位是「工业物联网平台」。说大白话就是一个工业版的操作系统，把工厂里的设备都连到云端，然后用数据分析来优化生产。
GE 的 Predix 跟西门子的 MindSphere 思路差不多，都是搭一个大平台，然后让工厂往上面接。
但问题来了。
这两套系统有一个共同的毛病：贵。不是一般的贵，是贵到大部分中小工厂根本用不起。你想想，一套 MindSphere 部署下来，光是软件授权费、硬件改造费、实施服务费加在一起，少说几百万人民币，多的上千万。而且还得绑定西门子自家的设备，用别家的 PLC 控制器（就是控制机器动作的那个核心部件）？对不起，兼容性打折。
GE 的 Predix 更离谱。它当年的策略是自己建数据中心、自己搞基础设施，跟亚马逊云、微软云硬拼。一个做燃气轮机的公司去跟硅谷的云计算巨头比谁的服务器多，想想这画面就觉得荒诞。
结果就是那70亿美元的学费。
美国彭博社有一篇深度分析，把 GE Predix 的失败归结为三个字：太重了。系统太重、流程太重、成本太重。一个中等规模的钢铁厂想上 Predix，从立项到真正跑起来，至少要一年半到两年。很多工厂还没等系统上线，市场行情都变了。
你看出问题在哪了吧？欧美的工业 AI 路线是「自上而下」的。先搭一个巨大的平台，再让工厂一个一个往上接。
中国走的是反过来的路。
邯郸这两年的做法挺有意思。他们没有去搞一个什么大而全的平台，而是直接拿开源大模型往产线上怼。
河钢集团是邯郸最大的钢铁企业，也是全国头部的钢企。他们自己搞了一个叫「威赛博」的钢铁大模型，今年年初升级到了2.0版本。这个模型干的事，说大白话就是四步：感知、规划、执行、优化。
感知，就是用摄像头和传感器把产线上的数据实时采集回来。规划，就是 AI 根据数据判断哪里可能出问题、怎么调参数。执行，就是直接给设备发指令。优化，就是每跑一轮就自动学习，下次做得更好。
整套东西跑起来之后，钢水的终点碳含量合格率明显提高了，冶炼周期也缩短了。你可能觉得这些是专业术语，翻译成大白话就是：出来的钢质量更好、生产更快、浪费更少。
这事最让欧美同行头疼的是什么？不是技术本身，是成本。
邯郸的企业用的是国产开源大模型做底座。这些模型是免费的，在 GitHub 上就能下载，拿回来根据自己工厂的数据微调一下就能用。硬件呢？跑在华为昇腾芯片上，不需要英伟达那种天价 GPU。
西门子一套系统可能要花几百万部署半年，邯郸这边一个 AI 质检模块可能几十万就能跑起来，部署周期按周算。
你感受一下这个成本差距，碾压级的。
英国《金融时报》之前有一个说法，叫「第二次中国冲击」。第一次是中国的廉价商品冲击全球市场，第二次是中国的技术方案冲击全球供应链。工业 AI 质检就是第二次冲击里一个很典型的缩影。
邯郸在这件事上有一个天然优势：它本身就是钢铁城市。钢铁产线就在那儿，数据就在那儿，问题也在那儿。你在美国硅谷写一个算法，写得再漂亮，没有真实的产线数据去喂它，它就是个玩具。
邯郸的工程师不用跑到别的地方去找数据。走出办公室，隔壁就是炼钢车间。模型跑出来的结果好不好，下午就能去产线上验证。这种「算法离产线只有一堵墙」的优势，是硅谷怎么也复制不了的。
这里面有一个很容易被忽略的细节。工业 AI 跟聊天机器人不一样，它对延迟的要求极高。产线上钢板一秒钟跑好几米，AI 必须在零点几秒内完成识别和判断，慢了就漏了。这对模型的轻量化和推理速度要求很苛刻。邯郸的团队在这上面花了不少功夫，把大模型「瘦身」到能在边缘设备上跑，而不是什么都往云端扔。
今年2月，全国第一个钢铁行业垂直大模型应用服务平台在邯郸上线了。这个平台的思路跟西门子、GE 完全不同。不是让工厂花大价钱买一整套系统，而是把一个个具体的 AI 能力拆成模块，工厂需要哪个就接哪个。只想做个钢板表面的缺陷检测？行，接一个视觉模块就够了，几万块钱的事。想做智能炼钢？那就多接几个模块。
邯郸当地一家叫永洋特钢的企业，通过这个平台上线了「智能炼钢大模型」，终点碳合格率直接拉高了一截，冶炼消耗也降了，冶炼周期缩短了。一年下来省出来的成本，比部署这套系统的花费多好几倍。
这种「乐高式」的部署方式，跟西门子那种「买一整栋大楼」的方式比起来，对中小企业友好太多了。
邯郸还有一家叫泓联智宇的公司，做的是工业设备的预测性维护。说大白话就是：在设备坏之前提前告诉你它要坏了。他们跟邯郸当地一家化工企业合作，给压缩机、泵这些关键设备装了 AI 监测系统，能提前感知设备的「亚健康」状态。设备还没坏，AI 就报警了。
这事省下来的钱是实打实的。一台大型压缩机突然坏了，光停产一天的损失就可能上百万。提前知道它要出毛病，安排个周末检修一下，几万块解决问题。
当然也得泼盆冷水。邯郸的工业 AI 跟世界顶尖水平比，差距还是有的。
最大的短板是通用性。威赛博2.0在钢铁这个垂直领域做得不错，但你换一个行业——比如汽车、电子、化工——模型就得重新训练。每换一个场景，数据要重新标注、模型要重新调参，这个过程依然很吃人力和时间。
中国在工业 AI 上的优势是「场景多、数据多、部署快」，但短板是「基础研究薄、通用能力弱、标准化程度低」。在一条钢铁产线上跑通了，换一条产线可能又得折腾一遍。这跟西门子那种「一套系统吃遍天」的思路比，灵活性是够了，但可复制性差。
另一个问题是人才。邯郸虽然有钢铁产业的基础，但 AI 领域的高端人才还是往北京、上海、深圳跑。一个能同时懂钢铁工艺和深度学习的工程师，在邯郸太稀缺了。
中国制造业的 AI 应用正在从「试点」走向「规模化复制」，但复制的速度取决于能不能解决人才和标准化这两个瓶颈。
邯郸现在在做的事，你可能觉得跟自己没什么关系。一个钢铁厂的质检系统，跟普通人有什么关系？
但多想一步就明白了。工业 AI 质检这个市场，光是中国的机器视觉部分，到2024年已经超过200亿元了，整个市场还在往千亿级别奔。这背后需要大量的算法工程师、数据标注员、系统运维人员、产线技术员。邯郸这几年在这个方向投下去的资源，正在带动一批新的工作岗位。
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