全国人大代表、海尔集团董事局主席周云杰3份建议全部聚焦AI

2025年，AI热潮一浪高过一浪，在全国两会这个社会各界共商国是的重要节点，AI的热度无疑再上新高。

“人工智能是中国企业的时代机会，相信会有更多中国企业不断创造出享誉世界的中国品牌！”3月5日8时许，全国人大代表、海尔集团董事局主席、首席执行官周云杰在十四届全国人大三次会议首场“代表通道”集中采访时这样表示。

据周云杰介绍，他今年带来了3个建议，关键词全部聚焦AI，涉及工业大模型、家庭大模型、血液及血液制品这几个领域，着眼于AI大模型训练、应用等实践难点，提出了思考和建议。

工业场景难应用，需支持龙头企业先行先试

与AI的高热度形成反差的是，相较于服务业、金融业来说，人工智能在工业中的落地应用面临高难度挑战，应用场景和普及率都还有很大的提升和扩展空间。根据Gartner最新发布的数据，到2024年6月，仅有8%的中国企业在生产环境中部署生成式人工智能（AI），这一比例远低于全球超过20%的企业采用率。

长期在工业互联网产业一线履职的周云杰，对此深有体会。结合海尔卡奥斯工业互联网平台助力16万家企业数字化转型的实践经验，周云杰认为，当前最棘手的难点是，工业大模型对不同工业场景无法做到高效适配，因为不同工业场景的数据和知识需求不同，对工业大模型的泛化适配能力要求也更高。

举个例子，同样是AI视觉检测这个工业场景，在家电和食品工厂的场景数据、知识需求都不一样，就需要工业大模型针对不同场景进行适配。但是目前，这种工业大模型的泛化适配调优成本高、周期长、成功率低，难以直接应用于新场景。

周云杰建议，重点支持家电、汽车、医疗等行业的龙头企业，依托其场景、数据、制造和人才优势，围绕“一图四清单”开展工业大模型应用的先行先试。鼓励龙头企业在研发设计、生产制造、经营管理等关键环节深度应用工业大模型，提炼并推广可复制的典型案例，打造行业标杆。

据悉，为了加快人工智能在工业场景中的应用，海尔从平台建设和场景优化两个方面已经开始了先行先试。

在平台建设上，海尔卡奥斯工业互联网平台自主研发了天智工业大模型，沉淀形成了4700个行业机理模型和200多个专家算法，已在海尔佛山洗衣机互联工厂、合肥冰箱互联工厂中取得了显著成效。今年初，卡奥斯率先将DeepSeek-R1接入到天智工业大模型中，加快工业垂域大模型平台建设。

在场景优化上，天智工业大模型已赋能汽车、化工、模具等9大行业45个高价值场景，优化效果显著。比如，应用到注塑工艺优化场景中，实现注塑机的生产能耗降低10%，节拍提升7%，调参周期缩短90%；应用到智能柔性装配系统，实现工艺设计效率提升30%，换产调试效率提升50%。

“今年是我连续第9年针对工业互联网提出相关建议，在AI科技的助力下，新型工业化正迎来全新的发展局面，中国智造正在创造更大的想象空间。”周云杰称。

家庭数据难训练，需群企共创垂域数据基础

算力、算法、数据，是大模型发展的“三驾马车”。不同于大模型在工业领域的场景适配难题，智慧家庭大模型进一步发展的短板是数据，特别是智慧家庭领域的真实、专业数据。

“就像汽车的油和电一样，数据驱使AI能够思考和决策。高质量的数据集能帮助模型捕捉更多的特征，从而提高预测和分类的准确性。”周云杰打了一个形象的比喻。