闪电评论丨AI服务实体经济的山东解法

人工智能服务实体经济，最难的不是技术不够先进，而是技术找不到场景。《山东省“人工智能+制造”行动方案（2026—2028年）》的出台，标志着山东正式将AI赋能制造业从企业自选动作升级为全省系统行动。理解这份方案，需要读懂一个核心逻辑：场景要让需求被看见，模型要让技术会干活，生态要让门槛降下来。

场景：让需求被看见

过去，AI服务实体经济最大的障碍，是AI企业与工业企业之间横亘着一道“供需错位”的鸿沟。AI企业拿着通用算法到处找落地场景，工业企业面对眼花缭乱的技术方案不知从何选起。这道鸿沟的根源在于：重工业的生产场景具有极高的行业壁垒，复杂的技术诀窍、严格的数据安全要求、容不得中断的生产连续性，让懂技术的不懂工艺，懂工艺的不懂技术。

山东的破题思路，是用“场景清单”把供需两侧真正对应起来。今年7月，省工信厅发布首批100个重点建设“AI智能+制造”应用场景。这些场景不是专家坐在办公室里“想”出来的，而是从企业真实需求中“长”出来的。山钢集团提出“AI辅助烧结智能配矿”，精准回应冶金领域能耗高的行业难题；济南二机床提出“AI实时风险预警与智能监管”，契合装备制造对安全生产的共性诉求。每一个场景背后，都是一家企业的真实痛点。让需求被看见的本质，是把AI从“实验室的自说自话”拉进“工厂里的真解决问题”：不是技术找场景，而是场景找技术。

模型：让技术会干活

场景明确了“做什么”，模型要回答“怎么做”。通用大模型擅长写诗作画，但到了炼钢炉前，它就是一个“什么都不懂的新手”。原因在于：工业数据的封闭性与工艺知识的不可迁移性，决定了通用大模型无法直接“空降”到工业场景。钢铁企业的烧结配料数据不会对外开放，不同产线的工艺逻辑也千差万别。

山东的答案是：不追通用大模型的“高大全”，只做垂直领域的“专而精”。方案围绕19条标志性产业链，聚焦6大制造环节、18类高价值场景，推动人工智能走出“对话框”，走进“产业端”。全省累计推出249个大模型、智能体产品，前5个月大模型业务收入已超50亿元。以龙头企业为例， 山东能源云鼎科技自主研发的“盘古矿山大模型”“伏羲化工大模型”，已孵化280余个场景，服务170余家外部企业。这些案例的价值，不在于技术多前沿，而在于它们真正解决了行业痛点。让技术会干活，关键是让模型走出“对话框”，不是写诗作画，是看火候、调参数、防风险。

生态：把门槛降下来

有了场景和模型还不够。前者让需求被看见，后者让技术会干活，但要让AI从单点突破走向全域应用，还需要生态保障，把门槛降下来。

2025年，全省人工智能核心产业营收达1289.3亿元。但另一面是：全省规上制造企业人工智能应用普及率超过35%，意味着仍有65%的规上制造企业尚未在核心生产环节部署AI应用。为什么大多数中小企业“不敢用”？就卡在这三重门槛上：百万级起步的部署成本、极度稀缺的复合型人才、找不到可复制的标杆案例。

山东的政策设计回应了这三重门槛。针对“用不起”，推出算力券、模型券、语料券等精准工具，设立20亿元产业发展基金；针对“找不到参考”，每年培育100家以上垂域标杆企业，让后来者有样学样。政策的温度不在于力度多大，而在于能否帮企业迈过从0到1最难的这一步，不是给一笔钱就走，而是降低门槛、持续陪伴。

当化工有了“智慧大脑”，钢铁有了“数字神经”，装备制造有了“柔性关节”，山东重工业就不再只是钢筋铁骨的“硬实力”，更有了算力驱动的“软服务”。场景是入口，模型是核心，生态是保障。从“吨位优势”到“智慧位优势”，山东的回答已经开篇。但把这份回答从文件变成车间里的现实，需要技术的不断突破，需要制度的持续创新，需要产业的深度协同，而这三者交汇的地方，恰恰是山东作为制造业大省最应该给出的答案。（文/王丽丽）