阻碍工业AI快速应用落地的2大核心矛盾，华为想试试破解

AIE加速工业进化

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工业AI如今正在轰轰烈烈的推进，依托工业AI实现中国工业软件产业的升级也在持续进行。然而，随着各类AI应用项目的推进，产业各方日益发现，有2个突出矛盾正在日益浮现：

第一个典型矛盾：每个用户企业都希望应用训练好的模型，但是，模型训练最需要的企业实际数据，每个用户企业又都不愿意分享和提供。

很多供应商和用户通过合作具体项目，倒是可以在企业内利用企业的数据训练模型，但是单一企业的数据可能并不足以支撑训练出一个更好的模型。训练出更好的模型，需要多家企业共同数据的整合，但项目结束企业数据不能出域，供应商跟新客户合作，基本还要用新客户的数据再来一遍。

每个客户企业其实都希望供应商的模型是在行业众多企业数据基础上训练好的高质量模型，但是基本没企业会提供这个起点。

这一问题显然国家也注意到了，各种高质量数据集的相关政策和措施也在出台，一批试点项目也在推进。

然而从实际落地层面，很多已经建成的数据集依然是来自单一企业的数据，且数据集如何实现流转和共享，合并多个企业的数据形成更有价值的行业级数据集，依然存在不少的挑战。

第二个矛盾则是部分头部企业都希望向外界宣扬其AI应用开展的领先，但是受限于信息公开以及涉及到企业核心竞争力等原因，又都不愿意分享具体做法。

于是，从公开市场信息层面，大量企业没办法得到有效的同行案例参考做借鉴，甚至很多企业无法判断一些同行宣讲的其AI应用成效是否真实，很多坑被不同企业一遍遍的踩，真正应用突破不能被同行有效借鉴，迟滞了整个行业AI应用落地的速度。

客观说以当前市场环境下，以上两个矛盾很难破解，但总有人希望做一些努力，不一定能解决矛盾，但至少把事情往前推一推。

珠三角地区，华为在2025年10月牵头成立了工业知识联盟（OpenKAG），以工业知识图谱为核心，推动工业场景与数据开放共享，协同开发工业智能应用，并将于7月10日发布OpenIndustry开放社区。

华为也在近期INSPIRE大会上发布了智能制造AI梦工厂，华为提供工业智能平台底层能力、华为的6000家供应链企业作为潜在客户，邀请工业企业、工业软件厂商、高校等加入产业生态，通过产业政策和OpenIndustry开放社区，构建工业本体增强知识图谱和智能体应用生态。

来源：AIE 加速工业进化