中國工業報記者   曹雅麗

在人工智能技術迅猛發展的今天，工業大模型和智慧家庭大模型正成為推動產業升級和經濟高質量發展的關鍵變量。然而，數據質量、場景適配、轉型切點等挑戰依然制約著人工智能在工業與家庭領域的深度應用。

2025年全國兩會期間，全國人大代表、海爾集團董事局主席、首席執行官周云杰周云杰提出兩項重要建議：一是以工業大模型為關鍵變量賦能新型工業化，夯實數據底座，支持龍頭企業示范應用，促進中小企業智能化轉型；二是以高質數據構建智慧家庭大模型，推動家電家居產業升級，培育家庭服務型機器人等新質生產力。

周云杰

這些建議為人工智能技術的落地應用提供了切實可行的路徑，也為中國在全球科技競爭中搶占先機指明了方向。未來，人工智能將如何重塑工業與家庭場景？讓我們一同探尋這場科技變革背后的機遇與挑戰。

人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有很強的“頭雁”效應。周云杰認為，當前，人工智能在工業大模型的深度應用實踐中主要面臨三大挑戰：一是數據質量與語料庫構建的雙重瓶頸；二是場景適配與模型可靠性的雙重挑戰；三是轉型切點和話語體系的雙方錯位。

為此，周云杰建議，夯實發展底座，發布國家級工業場景圖譜、語料庫和數據集。建議設立國家專項，加大力度推廣實施“一圖四清單”行動方案，為人工智能在工業領域應用提供堅實基礎。

“支持龍頭企業，示范工業大模型應用價值。”周云杰建議，以財政補貼的方式，支持家電、汽車、醫療等重點行業的龍頭企業，開展基于工業大模型的人工智能深度應用先行先試，打造行業標桿，示范應用價值；以財政補貼的方式，鼓勵龍頭企業提煉并共享其在研發設計、生產制造、經營管理等關鍵環節深度應用人工智能的典型案例。

此外，扶持平臺企業，促進工業大模型服務中小企業。周云杰建議，對國家級雙跨平臺企業出臺專項財政扶持政策，培育一批工業大模型與場景圖譜精準匹配的標準化、可復用、低成本的解決方案，為中小企業提供用得上、用得起、用得好的人工智能服務。

工業大模型作為推動新型工業化的關鍵變量，正在重塑制造業的研發、生產和管理模式，為產業升級注入新動能。與此同時，在消費端，智慧家庭領域大模型也展現出巨大的潛力，成為支撐傳統智能家電和家居轉型躍升的關鍵基礎設施。

“智慧家庭領域大模型能夠催生出家庭服務型機器人等實現全球引領的新質消費品產業，從而帶動上下游產業鏈形成十萬億以上的新增長點。”周云杰表示，智慧家庭領域大模型需要算力、算法、數據三大要素支撐。

算力依賴重大突破，短期難解決，DeepSeek等算法突破已大幅降低模型的算力需求。“然而大規模高質量數據的支撐作用依然無法替代，垂直領域等行業數據建設依然面臨采集成本高、跨域融合難、訓練數據少等斷點堵點，這些問題靠行業、企業無法快速解決。”周云杰指出。

在數據采集端，主動數據少、采集成本高。一方面仿真生成技術還不成熟，生成速度慢；另一方面真機數據依賴真人或遙控機器人采集，采集成本高、速度低，極大制約了行業垂域大模型的開發進度。

在數據服務端，跨界融合難、平臺支撐弱。被動數據與主動數據在格式、接口規范等環節各不相同，難以實現高效的全場景整合與訓練。數據訓練平臺、訓練場供不應求，行業高質量數據訓練成本高昂，企業資源有限，亟需國家統籌與支持。

為此，周云杰建議，培育數據采集產業，構建智慧家庭大模型多元統一的數據源。建議制定統一數據標準體系，規劃并發展智慧家庭數據合成、數據標注產業；實施數據貢獻參與工程，通過全民貢獻、群企共創的形式構建行業全覆蓋的垂域數據基礎。

“構建國家級數據仿真平臺和訓練場。”周云杰建議，強化資金扶持和政策鼓勵，支持行業龍頭企業牽頭建設智慧家庭全場景覆蓋的數據仿真平臺和訓練場，訓練高質量垂域大模型，并向產業鏈上下游提供高質量服務，推動具身智能技術在智慧家庭場景中的深度應用，賦能家庭服務型機器人等新質生產力發展。