随着数智化转型持续推进，中国工业在数字化与绿色化协同、新型工业化、产业链韧性建设等方面加快步伐。步入“十五五…”开局之——2026年，工业领域的AI应用也不再停留在战略层面或技术试验，而是全面进入各价值链的融合：从工程设计、生产制造到资产运营、能源管理与供应链协同。

　　AI带来的变革无疑是颠覆性的-△。但对企业领导者而言，更关键的问题是：AI的发展将如何改变工业价值链？如何把AI从“可用”变为“好用、常用-■-、可复制用”，并沉淀为可持续的组织能力？在AVEVA剑维软件看来，2026年，工业AI的核心在于更务实地推进AI的落地，构建成熟能力并嵌入业务流程，让AI真正成为企业核心竞争力■。

　　如今，生成式AI快速普及★，内容与知识的生产方式发生巨大改变：文本、图像与音频等多模态内容被更低成本、更高效率地批量生成。与此同时☆▼，信任成本和误导风险也在快速上升☆，并可能以更隐蔽的方式进入企业内部——从信息真实性到决策依据的可靠性◁◇，都会影响企业的运行质量。

　　基于此•△▷，AI规模化应用的关键不再只是▲•-“能不能用”，更关键的是，其“能否可控”：输出是否可信、边界是否清晰、风险是否可管理•★、责任是否可追溯▼•。

　　对工业企业而言，这并不是陌生议题▪□=。回看工业技术演进史，许多技术并非天然危险▼○，风险往往来自缺少边界与规范的使用方式○。飞机、核电站、涡轮机、电锯皆是如此。我们每天依赖的许多机器与系统，都可能造成各种损害。但通过建立使用标准与协议，我们可以把这些技术纳入工作与生活之中，并以较高的可预测性与安全性来使用它们●◆。

　　一方面，我们开始看到AI带来的各种积极改变…。例如DeepMind开发的AlphaFold，攻克了困扰科学家数十年之久的蛋白质结构预测难题●•=，改变了生物学的研究方式▷□。该AI系统能够预测数亿种蛋白质序列的结构，显著加速药物研发进程，更为疾病研究开辟了全新路径。

　　另一方面▽◁▪，企业将把AI治理从“讲原则”落到“建规则”，明确使用规范与数据和权限边界•，建立质量与风险流程并打通安全合规。治理不是拖慢创新，而是让AI进入核心流程、实现规模化复制的基础。在恰当的治理下，AI将带来诸多益处：不是取代人类洞察●，而是增强人类的能力，解锁曾经难以想象的突破▲。

　　2026年，AI的关注重点将更大程度回到落地的现实问题上。治理框架的完善，将与对可量化业务价值的持续追求相结合◇。工业领域的AI应用将更强调投入产出-○•、稳定效果与可持续运行。

　　我们非常看好2026年工业AI的发展▲▲，原因非常务实：工业AI并非从零起步，工业AI已高度成熟•▪。以我们积累数十年的AI预测性维护为例，这类方案始终是通过AI创造商业价值的最佳实践。现在•，我们正把这些经验迁移到工程与设计●▲、能源管理▲■、质量保障▽=、供应链协同等更多领域。

　　在技术路径上，“组合式策略”将更为普遍▷：一方面探索GPT-5-、Gemini Ultra等前沿模型。另一方面积极采用面向特定工业任务的模型。以通义千问-、DeepSeek、文心☆、悟道等中国本土的开源模型为例，它们强调效率，通过智能架构与自适应技术，用更低的算力强度实现强劲表现。在阿里巴巴、百度等大型平台支持下，这些模型让先进AI在实验室之外的真实工业场景中更具成本效益与可落地性，并跻身全球下载量最高的模型之列。

　　此外☆■，交互方式的变化同样值得关注。随着AI助手进入工业软件与业务系统…▽▷，工程师能够直接与其所监测和控制的工业基础设施进行“对线年会更聚焦于支持自然语言检索与对话式交互的用户体验创新。

　　基础设施层面，企业的判断标准也在发生转变：从“单纯追求最低算力成本•□”转向更强调“地理安全与主权可控”的布局，以便对AI的使用施加更强的战略控制。德勤预测，明年用于“主权AI算力”的投入将接近1000亿美元▽△。与此同时，在加拿大▷●、中东及欧盟等地出现了被Gartner概括为“地缘回迁(geopatriation)”的趋势——将关键技术能力作为对冲波动的战略“保险”。这意味着一种深刻变化●◇□：过去IT投入的核心驱动力更多来自成本控制，而未来的底层逻辑将更强调韧性与可控。

　　随着AI使用规模扩大，在2026年，对能耗与水耗的审视将持续升温。在当前路径下-◇，AI与数据中心的增长面临可持续挑战；围绕超大规模数据中心的公共讨论也在增加▪，其对能源与水资源的消耗会引发对环境与社区影响的关注=▲●。

　　需要强调的是，并非所有AI应用都具有相同的能耗特征。例如□▽，一些消费级AIGC给朋友生成一张搞笑图片…，耗电可能比在工厂生产线上运行机器学习算法还多。而许多工业AI应用的能耗大致与一份普通电子表格相当●☆。因此，更精简、能耗更低的模型与工程路线，将成为工业领域的重要待办事项■•-。

　　与此同时，AI也有机会成为能效提升的“资产”。优化…“每单位计算能耗”，并将AI用于提升数据中心与工业系统的运行效率◁◆，是一条更具建设性的路径。

　　更重要的是□▼，不要忽视能源真正的流向。国际能源署强调：未来五年，即使考虑AI带来的高速增长，工业(重工业与非重工业)的用电量仍将约为所有数据中心用电总量的四倍。这说明最大的脱碳潜力：在工业。也正因如此▲▷□，AI驱动的工业智能对于能源转型至关重要◁▷。

　　归根结底，AI是一种工具□△☆。工具既可以用来建设，也可以用来破坏○▷▲。选择权在我们手中。