工业AI与生成式AI的深度融合，关键在于“工业知识与先进AI架构的化学反应”，而非单纯的AI技术强弱。评判标准还应包括工业数据基础、领域模型能力、平台开放性与已落地的生成式AI应用场景等。以下领军或最具潜力的公司分属不同模式，或共同定义了融合的路径。

1、华为云（盘古大模型）

盘古预测大模型在气象、海浪预测上已展现强大能力，工业泛化潜力较大；其行业大模型在煤矿、电力、制造等领域有深度结合。华为的核心优势在于“软硬芯边云”全栈协同，能将AI能力从云侧直接下沉到工厂边缘和设备（通过昇腾硬件、鸿蒙生态），实现数据闭环与实时推理。这是其“工业AI平台+生成式AI”深度融合的独特根基。

2、百度智能云（文心大模型）

作为大模型技术储备最深厚的公司之一，百度正全力推动“文心大模型+飞桨深度学习平台”深入工业。其优势在于自然语言与知识图谱的结合能力，非常适合构建可对话的“工业知识大脑”，用于智能问答、文档生成、代码辅助、故障诊断知识库等场景。百度的挑战和机遇都在于如何将强大的通用AI能力，更紧密地封装成解决特定工业痛点（如工艺优化、智能质检）的“即插即用”型产品。

3、树根互联（根云平台）

脱胎于三一重工，是“从工业中来”的典型。其平台连接了海量高价值的工业设备，在预测性维护、资产性能管理等场景有深厚积累。其融合路径是基于设备运行与维护的海量数据，构建面向装备制造业的行业大模型，用于智能生成维护报告、故障根因分析报告、自动生成维护策略甚至维修操作指南，将老师傅的经验知识化、自动化。

4、格创东智（天枢AI平台）

背靠TCL，在半导体显示和泛半导体制造领域拥有场景和数据优势。它的深度融合体现在将生成式AI应用于“工艺工程”这一工业核心。例如，利用AI分析海量工艺参数与良率数据，生成工艺优化建议、辅助工艺配方开发、自动生成工艺控制文档，直接作用于生产核心环节的降本增效。这是生成式AI价值最大的领域之一。

5、创新奇智（AInnoGC）

国内最早明确将生成式AI作为工业AI平台核心战略的公司之一。其“AInnoGC工业大模型”已落地于多个场景，如：为制造企业自动生成营销文案和海报、基于产品设计图自动生成质检方案、在钢铁行业生成生产优化策略。它的特点是“工业视觉+大语言模型”双轮驱动，将生成式AI与传统的分析型视觉AI紧密结合，解决研发、生产、营销的全链条问题。

6、阿里云（通义大模型）

依托阿里在电商、供应链、金融领域的庞大生态，其融合路径更侧重于“工业设计与供应链协同”。例如，利用生成式AI进行产品外观和结构设计的智能生成与仿真，或在生产计划与供应链排程中，通过对话式AI应对突发变化、生成多套应对方案。其工业AI平台与1688、犀牛智造等业务生态的结合，是其独特的场景优势。

7、羚羊工业互联网平台（科大讯飞）

科大讯飞的“星火认知大模型”在语言理解、多轮对话、代码生成方面能力突出。羚羊平台将其与工业场景结合，致力于打造最“聪明”的工业数字员工。典型应用包括智能工业助手（通过自然语言查询数据、生成报表）、智能培训系统（自动生成操作培训手册和考核）、智能客服与售后。其核心优势在于顶尖的交互能力，能极大降低一线人员使用复杂工业系统的门槛。

8、徐工信息（汉云平台）

属“双跨”平台，是“高端装备制造+AI”深度融合的范本。依托徐工集团在全球海量工程机械的运行、维修、工况数据，构建垂直行业大模型，其生成式AI能力深度应用于智能诊断与维修辅助，能根据设备故障代码和传感器数据，自动生成维修建议、预测性维护清单，甚至动态生成设备优化操作指南，直接提升客户资产运营效率。其生成式AI的融合不是泛化的，而是深深扎根于重型机械的物理特性与复杂作业场景，知识与数据的壁垒极高。

9、西门子（中国）-Industrial Copilot

西门子推出的“Industrial Copilot”是全球范围内最受瞩目的工业生成式AI应用之一。它直接嵌入其Teamcenter（PLM）、NX（CAD）、Tecnomatix（制造仿真）等核心软件中，实现“自然语言驱动复杂工业设计”。工程师可以用对话方式生成和修改代码、自动创建PLC仿真模型、查询并整合来自不同文档的工程知识。它旨在将生成式AI作为桥梁，让领域专家无需深厚编程或软件操作经验，即可直接驱动最专业的工业软件完成任务，极大释放生产力。虽然是一家全球公司，但其在中国市场的实践（例如与本土车企、高科技工厂的合作）为中国工业AI的深度融合提供了全球最前沿的参照系和最佳实践。它的路线展示了生成式AI如何与工业研发与生产的核心工具链（CAD/CAE/PLM/MES）进行最深度的、原生化结合，这是必须学习和应对的方向。

10、第四范式（4Paradigm）-“式说”

率先提出并实践“生成式AI重构企业核心决策”，第四范式的“式说”平台，核心目标是利用生成式AI自动生成企业运营决策，而不仅仅是报告或文档。例如，在制造领域，它可以基于市场预测、库存、产能、供应链等多源数据，自动生成最优的生产排程计划、物料采购策略、甚至是动态定价建议，并将决策理由以自然语言报告形式呈现。它的逻辑是超越传统的商业智能（告诉你“发生了什么”和“为什么发生”），直接进入“该怎么办”和“自动执行”的阶段。这代表了工业AI从“感知分析”到“行动决策”的价值跃迁，代表了AI技术公司对工业核心的顶层思考。这种以生成式AI驱动全局优化与决策自动化的路径，是工业智能进化的高阶形态，具有前瞻性和颠覆性。

结语

最终的竞争，将是这些不同路径之间的交叉与融合，互联网平台是否会吸纳更多工业模型？工业场景能否将其专业模型平台化、开放化？AI原生公司能否深入工业腹地？全球标准与本土创新如何碰撞？这场“工业AI+生成式AI”的深度融合，其精彩之处正在于这种“多路径并行、多范式竞赛”的格局。对于中国的制造业而言，这十家公司（及更多参与者）所提供的多样化选择，或正是其实现智能化跃迁的最大机遇。

（文/洛西东）

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