工联网消息(IItime) 湘钢智慧运营中心的数字大屏上，上百个参数实时跃动——从原料进厂到铁水奔腾，从能源消耗到物流流转，这座年产量逾千万吨的钢铁企业，正在算法的加持下高效运转。而在两年前，工人还需手持电筒在高温产线上抽检钢材，如今AI模型已接管了32个核心场景的感知与决策。

工程师轻点屏幕，远端的轧机即刻微调参数，通红的钢坯在流水线上渐次成型。生产线旁，蓝红双色检测设备上的摄像头如哨兵般林立，实时捕捉每一根棒材的表面瑕疵。这不是科幻电影的片段，而是华为盘古工业智能体在钢铁行业的真实落地。

工业痛点：从“黑箱”到“白盒”的破壁之战

工业场景的复杂性远超想象。宝武钢铁的高炉内，2300℃的铁水翻涌，超过1400个耦合参数互相作用，任何传感器都无法直接监测炉内实时状态。老师傅们依赖经验，通过外部温度、压力等间接数据推演炉内反应，但调节指令下达后需等待5-8小时才能看到效果，这导致成本居高不下，类似痛点遍布制造业。

盘古大模型通过时序信息增强算法，模拟预测了过去上百年都被认为无法完全观测的反应，用“算力”和“智力”颠覆了传统工业对物理传感器的依赖。根据实践，炉内每减少10℃的温度波动，每吨铁水就可以减少1kg焦炭的消耗，成本就能降低3块钱。按照官方预测，盘古大模型在高炉炉况优化这一个场景，每年就可以为宝钢降本超过10亿元。

工业不需要会写诗的AI，它需要能看懂钢铁为何断裂、设备为何停机的AI。盘古工业智能体正是瞄准了这些机理模糊、数据稀缺、强耦合的工业黑箱，以“算力+算法”的组合拳打开突破口。

技术架构与核心优势

华为盘古工业智能体以盘古大模型为核心引擎，构建了覆盖工业全链条的智能服务体系。其核心优势体现在三个维度：

一是全栈国产化的技术底座。2025年发布的盘古Ultra MoE大模型参数规模达7180亿，实现从硬件到软件的全流程自主可控。该模型采用混合专家（MoE）架构，支持128k长序列处理和多模态数据融合，在金融风险预测中准确率达92.7%，工业控制代码生成耗时缩短至1分钟。这种技术突破为工业场景提供了底层算力支撑。

二是端边云协同的技术架构。华为构建了“端侧数据采集-边缘实时处理-云端深度训练”的闭环体系。例如在煤矿场景中，边缘节点实时分析井下传感器数据，云端大模型进行全局优化，实现毫秒级响应与长期趋势预测的结合。这种架构既满足工业场景的实时性要求，又能通过持续学习提升模型精度。

三是盘古工业智能体聚焦制造全链条，在多个领域形成标杆案例。在能源行业，山东能源运用“盘古预测大模型”，对不同煤层、不同季节、不同灰分的原煤煤质数据和工艺参数进行智能分析，大幅提升精煤产量。仅山能济二煤矿，每年因此多产8000吨精煤，效益提升很明显；在铁路安全领域，盘古更展现出逆向思维的智慧。面对列车故障样本稀缺的难题，它不再学习“什么是异常”，而是掌握“什么是正常”。这一转变让系统精准识别出430多种故障；在汽车领域，盘古汽车大模型将一汽、东风、长安等车企的研发周期，从半年压缩到1周。华为云由此与50多家车企紧密合作，为300多个汽车行业客户提供创新服务，成为中国汽车大模型领域的领导者。

群雄逐鹿，全球竞争格局

2025年汉诺威工博会上，工业智能体成为焦点。德国弗劳恩霍夫研究所展示的AI智能体，能在5秒内理解“来块带盐味的橘色巧克力”这类模糊指令，指挥机械臂精准递送。西门子推出的“工业副驾”可辅助工程师编写控制代码，优化设备配置。

中国市场上，百度智能云推出“营销供电方案智能体”，已应用于国家电网。用户通过App发起对话，智能体自动拆解任务、生成多套供电方案，显著提升办电效率。百度宣称目前已与65%的央企达成AI合作，覆盖能源、交通、医疗、环境、汽车等领域；京东言犀零售智能体，能够实现自营仓补货，库存周转压至28天（沃尔玛为45天）；动态履约路由，疫情封城期配送时效仍达92%。实时融合2000万商品/10亿用户/20亿物流节点数据。

浪潮云推出“海若智能体”，将算力基础设施、计算资源、各类模型以及行业智能体整合为“智数云安”一体化解决方案；联想集团也推出了业内首个企业超级智能体——联想乐享超级智能体。联想计划从计算基础设施、数据模型、智能体开发服务等方面，帮助企业开发超级智能体。

不过，尽管对手强势，盘古大模型以全栈自主+行业纵深构筑壁垒，依托昇腾AI芯片集群和华为云底座，助推千行百业智能化升级。

不过，即便面对国际巨头与国内大厂的强势竞争，盘古大模型仍以“全栈自主技术+行业深耕”的双轮优势构筑起壁垒，依托昇腾AI芯片集群的强劲算力支撑与华为云底座的生态承载能力，持续加速千行百业智能化转型进程。

道阻且长，行业共同挑战

尽管技术突破令人振奋，工业智能体的规模化落地仍需跨越几重壁垒：

数据壁垒首当其冲。工业环境复杂多变，高质量数据难以积累与有效打通。工业数据的采集比较困难，目前任何一个行业都没有相对规范的标准，同时数据采集过程中经常会有噪音。

技术适配同样艰巨。千亿参数的大模型需要针对具体场景蒸馏为轻量化版本。工业现场的长尾问题层出不穷。具身智能需要融合视觉语言模型、运动控制、自然语言理解等多重技术栈，任何环节的短板都将限制整体表现。

安全合规构成第三重挑战。随着智能体深度接入生产系统，数据安全与算法伦理风险凸显。政策明确要求企业“构建符合要求的数据安全管理体系”，这对处理工业敏感数据的智能体提出更高要求。

工业革命的本质，从来不是机器替代人力，而是人类以新技术重塑自身与世界的对话方式。当盘古大模型将1400个高炉参数、430种铁路故障、1000个采矿场景编织成可计算的图谱时，它正成为新质生产力的坚实注脚。