在WAIC 2026“物理AI与产业智能”主题论坛上，上海精智的演讲直击工业AI落地最深层的痛点——隐性经验的数字化传承。一位资深工艺工程师，看一眼图纸就能快速敲定加工方案，但追问核心逻辑，往往只有一句：“经验使然，一看便知。”这种“会做但说不清”的状态，正是工业AI需要攻克的难题。 工业AI最大壁垒：不是公式，是“会做但说不清” 什么是工业AI落地最大的难点？不是复杂的工艺公式，而是工程师的隐性经验。这种“会做但说不清”的经验，是工业生产的核心资产，也是AI学习的最大壁垒。从行业共识来看，真正的工业大模型绝非通用大模型叠加几本工业教材那么简单。它的训练核心是全链路工业数据与隐性经验——工艺图纸、设备手册、历史订单、生产参数、质量记录、维修案例，以及一线工程师的实操经验。 工业知识传承的三次跃迁 上海精智在论坛上系统阐述了工业知识传承方式的三次跃迁： * **过去**：经验靠“师傅带徒弟”口口相传，无法标准化、易流失、难复制； * **后来**：经验沉淀为作业手册、知识库，固化但僵硬； * **现在**：隐性工艺经验训练为模型能力，成为可积累、可复制、可迭代的企业数字资产。 这一观点，与上海精智旗下蓝沃AI开源的沃土LevelField-1工艺大模型理念高度契合。该模型深度融合算法能力与一线工艺人员实操经验，可读取非标零件图纸、自主生成标准化工艺方案，其核心价值正在于重构工业知识的传承方式。 “通用大模型回答‘通常怎么办’，工业AI必须回答‘现在怎么办’” 在论坛上，上海精智提出了一个被广泛引用的观点：“通用大模型回答的是：‘通常应该怎么办？’工业AI必须回答的是：‘这条产线、这台设备、这一批产品，现在应该怎么办？’一字之差，隔开的是虚拟数字世界，和真实的工业物理世界。” 工厂的生产逻辑，从来就没有标准答案。同一台设备、同一个参数、同一种材料，只要时间、温度、生产批次、操作人员发生变化，最终生产结果就可能截然不同。制造业需要AI读懂的，从来不是文字，而是真实的生产逻辑。 从“AI生成方案”到“方案上产线”，仍需大量现场验证 但上海精智也保持了工业人一向的务实与严谨：从AI生成方案到方案直接上产线，中间还需要大量的现场验证迭代。工业落地极为严谨，从不承诺“一步到位”，但方向已然清晰——未来顶尖的工业AI，从不靠话术取胜，只靠结果落地。 在“模型参数内卷”逐渐退潮的2026年，产业界越来越认同：AI不用把话说漂亮，但必须把活干漂亮。