在经历了“平台搭建”这一数字化转型的上半场后，中国的头部工业企业正步入新一轮博弈：能否真正将经验、知识、数据沉淀为算法和智能？能否构建自己的“行业级工业智能体”？
大模型在工业领域的落地面临三重挑战：
数据复杂且碎片化：工业数据涉及核心工艺与安全，传统云训练模式难破“不出域”壁垒；
场景迷宫：工业设计、生产制造、产品运维等场景高度定制，缺乏统一测评基准；
可信危机：模型误判可能引发设备故障甚至安全事故，传统准确率指标无法综合评估工业模型落地的可靠性。
这些瓶颈导致大量工业AI项目困于实验室，难以转化为生产线上的真实价值。
在此背景下，中车集团与工联院深度融合工业基因与技术能力，推出全球首个工业垂类大模型测试平台——“中车斫轮工业人工智能模型测试平台”，为工业AI构建起从技术验证到规模应用的“信任桥梁”。
工业AI为什么落地难？
中车研究院专家经过调研发现，工业AI的规模化应用长期面临结构性瓶颈，核心在于数据、场景、评估三大维度的结构性信任缺失：
工业数据承载核心工艺机密与安全生产责任，敏感性极高。传统云训练要求数据集中上传，但企业面临“共享即泄密”的合规风险；而私有化部署既面临硬件投入成本高、AI技术自主研发壁垒，又导致数据孤岛，模型因训练不足失准。如动车组故障数据涉及国家安全标准，无法跨域流通。
工业场景高度离散——风电叶片检测与高铁轴承诊断的产品构型与技术逻辑迥异，且同一场景下不同产线也存在参数差异。缺乏模块化测评基准，导致模型在A工厂有效、B产线失效。
传统AI关注准确率、召回率等统计指标，但工业场景要求可解释性、鲁棒性、失效容限。如模型误判钢轨裂纹可能引发列车脱轨，但现有评估无法量化此类风险。行业调研表明，83%的工业企业因“无法验证模型可靠性”暂停AI项目。
因此，中车研究院的破局基点在于建立“技术-场景-标准”的信任三角。通过构建工业垂类大模型测试平台，解决模型适配性、数据安全、评估标准化等关键问题，推动工业AI模型从实验室到生产线的可信落地。
中车斫轮工业人工智能模型测试平台的核心要点：
开放式工业数据仓：平台兼容多源异构工业场景数据，实现一体化测试数据集加工与评估，支持本地化部署与联邦学习，确保核心数据“不出域”。
模块化场景案例库：平台已覆盖轨道交通装备、清洁能源装备等全生命周期50+场景，提供质量/性能/安全三维测评指标体系，搭建工业模型能力测评基准。
全栈式流程智能体：测试平台内嵌大模型+编排工具，实现需求分析、测评执行到报告生成的端到端自动化。
建立三大测评体系：AI模型的工业场景适配性测评重点关注模型在特定工业环境下的性能表现和稳定性；安全可靠性测评重点评估模型的鲁棒性、容错能力和安全防护水平；知识准确性测评重点验证模型输出结果的准确性和专业性。
技术融合：融合云原生架构（Kubernetes）、大语言模型（工业领域微调）、知识图谱及边缘计算，满足工业模型测试所需的环境高实时性与高可靠性要求。
未来，中车研究院将持续技术深化，并逐步将“中车斫轮工业人工智能模型测试平台”推广到工业AI界应用。
文章来源：虎嗅智库服务
