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【调查者按：单纯依靠AI（含大中小模型）有效赋能新型工业是困难的，只有让人-AI（含大中小模型）-环境系统生态发挥作用才能有效地赋能各种新型工业化。】
单纯依靠AI（无论是大模型、中模型还是小模型）很难全面赋能新型工业化。新型工业化的复杂性不仅在于技术层面，还涉及到人、环境、社会等多个维度的协同。人-AI-环境系统智能的整合才是实现高效赋能的关键。以下是对这一观点的进一步分析和展开：
一、为什么单纯依靠AI难以有效赋能新型工业化？
1、工业场景的复杂性
新型工业化涉及多个复杂环节，包括生产制造、供应链管理、能源利用、质量控制、环境监测等。这些环节不仅需要技术优化，还需要人的经验和决策能力。如在高端制造业中，复杂产品的组装和调试往往需要工人凭借多年的经验进行微调，AI模型很难完全替代这种经验性操作。
2、数据质量与大模型可用性
工业数据往往存在噪声、不完整性和异构性，单纯依靠AI模型很难直接处理这些复杂数据。数据的隐私和安全性也是关键问题，尤其是在涉及企业核心技术和商业机密的场景中。
各种类型的AI模型都有条件、约束、边界，离开了这些前提，人工智能常常会不如机械化、自动化等方法更稳定。随着大模型快速发展、使用者数量指数级增加，语料质量逐渐良莠不齐，“机器欺骗”与“机器幻觉”已成为当前生成式人工智能面临的核心挑战，深刻影响着其可信度与实用性。严格意义上说，这是多内层神经网络模型中非线性复合函数带来的必然结果，是难以根除的“阿喀琉斯之踵”。
3、环境因素的动态性
工业生产环境是动态变化的，受到设备老化、原材料波动、环境条件变化等多种因素的影响。单纯的AI模型很难实时适应这些动态变化，需要结合环境监测和反馈机制来调整策略。
4、缺乏整体协同性
单纯的AI技术很难覆盖工业化的全链条，从原材料采购到产品交付，从生产过程到售后服务，需要一个整体的系统来统筹。例如，AI在生产环节的优化可能带来成本降低，但如果供应链环节没有协同优化，整体效益仍可能受限。
二、为什么“人-AI-环境系统智能”可以更好地赋能新型工业化？
1、人机协同：发挥人类经验和AI技术的优势
操作人员可以凭借经验处理复杂问题，而AI可以提供数据分析和预测支持，在智能工厂中，工人可以通过AI辅助系统快速定位设备故障。AI模型可以处理大量数据并提供决策建议，但最终的决策仍需要人类的判断和经验。
2、环境感知与动态反馈
通过物联网和传感器网络，实时监测生产环境（如温度、湿度、设备状态等），并结合AI模型进行动态调整。AI可以优化能源利用效率，减少碳排放，同时结合环境监测数据，实现绿色制造和可持续发展。
3、系统整合：构建全链条人机环境智能生态
对于数据驱动的闭环系统而言，有效整合生产、供应链、销售等环节的数据，通过AI模型有的放矢，可实现全链条优化。充分利用数字孪生与虚拟仿真技术，针对不同行业构建虚拟工厂，结合AI模型进行仿真和优化、深度态势感知，可提前发现潜在问题、预测预防诸多问题。
4、场景解耦与灵活部署
不能一拥而上，要按需选择模型，根据具体场景选择大中小模型，可在复杂决策场景中使用大模型，同时要加强有人在系统中的监测监控及校验修正，以防止机器幻觉/机器欺骗行为的发生，而在实时控制场景中使用小模型或自动化模型系统。另外，积极实施系统的模块化与可扩展性，将人-AI-环境系统解耦为模块化组件，便于在不同工业场景中灵活部署。
5、政策与人才培养支持
首先是积极政策引导，政府应出台政策支持人-AI-环境系统智能的落地，例如提供补贴、税收优惠等。其次要加强复合型人才培养，培养既懂工业又懂AI技术的复合型人才，更新教育体系以适应新型工业化的需要。
三、理论基础与实践应用
1、理论基础
（1）追问人工智能：从剑桥到北京
（2）人机融合：超越人工智能
（3）人机环境系统智能：超越人机融合
2、实践应用
（1）施耐德电气的AI驱动能源管理
施耐德电气通过AI技术优化工业能源使用效率，结合环境监测数据，实现能源消耗降低和碳排放减少。
（2）智能工厂中的AI与人机协同
在未来工厂中，AI技术用于设备故障预测和质量检测，工人则负责复杂问题的处理和决策，两者协同提升生产效率。
（3）AI赋能环保产业链
AI技术用于环境监测和污染治理，结合大数据分析实现精准治理，推动环保产业的智能化升级。
总之，单纯依靠AI技术是难以全面赋能新型工业化的，因为工业化的复杂性需要人、AI技术和环境系统的协同作用。人-AI-环境系统智能通过人机协同、环境感知、全链条优化等方式，能够有效解决工业化的复杂问题，推动新型工业化的高质量发展。这种整体赋能模式不仅提升生产效率，还能实现绿色可持续发展。
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