新华社 | 弥合产业界“K型”分化 上海给AI找个“落脚点”
“‘K型’价值分类非常清晰，一部分是像大模型、具身智能，一部分是传统制造和消费。”近日举行的2026 WAIC上海马桥人工智能创新试验区·具身智能产业生态论坛上，中关村智友研究院院长王田苗抛出的观点引发广泛共鸣。
对行业人士来说，产业“K型”分化带来了另一个认知共识。无论是英伟达首席执行官黄仁勋大力论证“有用的AI”，还是联合国工业发展组织数字化转型和人工智能司司长杰森·斯莱特（Jason Slater）发起全球工业与制造业人工智能联盟（AIM），抑或是美国未来产业研究院院长乔·韦曼在日前举行的世界人工智能大会上提出，智能正在从单纯的笔记本电脑和云端走进机器人、无人机乃至卫星……不同领域的观察者，最近不约而同地把目光投向了“物理AI”这条赛道。
从车间里的具体痛点，到行业深处的信任难题，再到算力、语料、政策构成的底层基础设施，一条“点、链、底座”三级并进的路径，正在上海徐徐铺展，也在悄悄为“K型”分化的两端架桥。
让“有用的AI”扎进车间
物理AI最先落地的地方，是车间。
振华重工首席数字官赵子健介绍：“在高端装备制造领域，重型钢结构核心构件的焊接质量直接关系到重大工程的本质安全，但传统质检长期依赖事后无损检测，反馈滞后、返修成本高昂。”这家企业在钢桥项目焊接中采集海量多模态数据，建设焊接缺陷分析数据集，如今经过大小模型通专结合的反复调校，气孔、咬边、未焊透等缺陷的识别准确率已达98%以上。
类似的攻坚，不只发生在制造车间。近日举行的长三角人工智能产业集群发展论坛上，菲尔兹数学科学研究院可持续发展中心主任路易斯·塞科（Luis Seco）分享了一个关于海上风电的故事：垂直轴风力发电机更适应深海环境，但研发长期困在几道坎上：风机的流体动力学分析复杂、仿真成本高昂、周期漫长，可用于模拟的参数极其有限，还严重依赖专家经验。为此，路易斯团队与哈工大合作，用大语言模型解析专业工程数据、生成自动化优化建议，原本耗费数天甚至数月的预测，如今几秒钟就能完成，正常工况下的预测误差降至6.7%。
在上海市工业互联网协会秘书长王旭琴看来，“当下企业转型的核心变化，是从‘为系统架构买单’转向‘为实际效果买单’。”
需求端也在同步“松土”。近日，闵行区正式启动“AI+制造”场景机会清单，开放44个重点制造场景、119项一线真实产业需求，覆盖制造业全生命周期核心环节，以实景场景为AI技术产业化赋能，打通技术落地“最后一公里”。
重构行业信任的逻辑
在助力传统制造业突围之外，AI在更广泛的领域还指向了更深的逻辑重构。它不再只是工具，而正在成为产业的内生能力。
近日，中国数联物流信息有限公司正式发布物流网“全息”数智底座解决方案。该平台以“物流Harness工程”与物流超级智能体为核心，向下扎根专属数据底座，向上贯通公路、铁路、港口、口岸、航空、多式联运及特种物流等全物流场景，构建起覆盖运筹优化、协作编排、多模感知、智能预测、数据治理与敏捷交付六大方向的AI产品解决方案体系，为物流行业高质量发展注入数智新动能。
“建设物流一张网的过程，面临着海量数据与数据孤岛并存、跨组织协同复杂、场景与数据模态多样、规模庞大却需极致成本控制、数据安全刚性需求等核心挑战。”中国数联党委书记、董事长张健说，物流网建设需要一套能够理解全局、服务全网、持续落地的行业AI能力体系。
这套逻辑并不止于物流。同样是在破解“信任”这道门槛，上海数据交易所联手上海数据集团、上海数字产业集团与专业数商上海奥普数创，在医疗领域走出了一条平行路径。
医疗数据素来是最难开采的“富矿”，医院守着海量数据“不敢越雷池半步”，药企却苦于“无米下锅”。上海的“破题”之法，是让专业数商做“数据结构化治理精炼师”，将脱敏、清洗后的高质量数据集，以“可用不可见”的方式流通给药企与临床研究者。
据悉，国家儿童医学中心由此完成了儿科临床数据的规模化AI训练。这套机制还沿着对口协作机制平移到福建三明。日前，三明市第一医院、上海数据交易所与上海奥普数创三方签约，共建心脏疾病专病数据库与智能体。
“三明医改解决了看病难、看病贵，但优质专科资源不足、新药研发能力薄弱，但光靠这些制度创新不够，需要数字技术的补位。”三明市第一医院党委书记廖冬平说。
给“物理AI”补上软基建
样板能率先突围、场景能加速开放，背后离不开一整套软性基础设施的托底。这也是“物理AI”落地区别于纯数字应用的关键难点：语料、算力、电力与网络协同缺一不可。
日前举行的“新一代人工智能基础设施——先进计算网络与算电协同论坛”上，长三角国家技术创新中心智能计算研究所负责人、驭算智能首席执行官说：“人工智能产业竞争正在从单点技术比拼转向基础设施系统能力的较量。”
为此，驭算智能携手与世界算力网联盟、众智FlagOS、AITISA及昇腾、摩尔线程、壁仞科技、沐曦股份等国产芯片企业加入一体化算力网国产生态联盟。各方将围绕国产芯片适配、软硬件联合优化、应用场景验证等，推动国产算力从单点产品适配走向体系化整合与规模化应用。
政策端的“筑底”同样具体。记者了解到，上海市经信委围绕语料、智算云、模型平台、智能体、具身智能5个方向遴选44家专业服务商，联合企业结合真实场景经验编制“一场景一指引”，为企业转型提供技术支持。
这套“软基建”的逻辑，也在向政务领域延伸。由上海市数据局主办的2026世界人工智能大会—政务智能创新论坛上，中国互联网协会联合8家机构启动“可信政务智能体共性技术服务平台”，以期为观察政务智能在产品开发、行业研究、学术交流和平台建设等方面的最新进展提供观察窗口。
