【导语】
一家水泥厂的脱硝系统，过去靠老师傅的经验手动调节氨水喷量，如今由算法实时预测窑况、提前介入；
一座电厂的吹灰作业，从固定时序触发改为按受热面脏污程度动态决策。
这些看似细微的变化，正勾勒出 2026 年中国流程工业智能化最真实的图景——改造的对象不再是单台设备，而是整条生产线的运行逻辑。
政策与需求双轮驱动，智能化从"加分项"变"必答题"
‘人工智能+制造’是一个必答题，不是一个选择题。"工业和信息化部部长李乐成在 2026 年全国两会"部长通道"上的这一表述，为全年制造业的智能化走向定下基调。年初，工信部等八部门联合印发《"人工智能+制造"专项行动实施意见》，明确到 2027 年推动 3 至 5 个通用大模型在制造业深度应用、推出 1000 个高水平工业智能体、打造 100 个工业领域高质量数据集、推广 500 个典型应用场景。3 月，政府工作报告进一步提出"深化拓展‘人工智能+’"，意味着工业智能体正从单点试验走向跨环节协同。
地方层面的配套更为密集。上海早在 2025 年 8 月就在全国率先出台"加快推动‘AI+制造’发展的实施方案"，计划用三年时间推动 3000 家制造业企业实现智能化应用；山东于 2026 年发布《"人工智能+制造"行动方案（2026—2028 年）》，首批即公布 100 个重点建设应用场景。
从"外挂算法"到"AI 原生"，技术路径发生根本转向
值得注意的是，产业界对"智能化"的理解正在分层。区别于在产线上外挂一套简易算法的"制造+AI"，上海选择的是"AI+制造"——前者修修补补，后者让产业重生。
这种差异在实践中极为明显。以工业质检为例，传统方案是在既有检测设备上加塞算法，而 AI 原生方案则构建自研基座模型加通用封装算子的完整体系，把换线调机时间缩短至最少 55 秒，原先 1 条产线需配备 2 至 3 名目检复判人员，如今 1 人可管 3 条产线。在流程制造领域，中国建材集团数智建材研究院构建的"1+1+N"工业大模型体系——一个数智底座、一个工业大模型、N 个覆盖研产供销服的工业智能体群——已在百余家工厂实现规模化价值交付。
正如业内共识：工业 AI 真正的核心从来不是算力和模型，而是能不能把老师傅的经验翻译成机器能听懂的规则。
环保与减排场景，成为流程工业智能化的价值洼地
如果说离散制造的智能化主战场在质检与排产，那么流程制造的增量空间，则大量藏在能耗与排放环节。
在今年的行业展会上，"AI+环保"成为最受关注的技术亮点，一批智能装备、数字平台和一体化解决方案集中亮相，推动环保产业从单一设备供应向系统化、智能化、一体化解决方案加速转型。落地案例的效益已可量化：北京首创环保集团通过 AI 赋能，人工巡检效率提升 30% 以上，生产调度响应提升 90% 以上；瀚蓝环境成立人工智能联合研究院，打造生态环境治理领域的"行业超脑"与"企业超脑"，实现 AI 在管理运营全链路的深度渗透。
全联环境服务业商会会长李其林的判断颇具代表性："数字化不是选择题，而是生存题。"随着传统环保市场进入存量阶段，行业增长逻辑正在改变，单纯依靠工程规模扩张难以支撑长期发展。环境商会进一步指出，"十五五"时期环境产业将呈现四大趋势，其中"数字化、智能化重构产业运行模式"被列为关键一环。
落地观察：全局优化是水泥、电力智能化的下一程
在这一轮转型中，水泥、电力等典型流程行业的智能化需求呈现出鲜明的"全局性"特征——单个环节的节能改造边际效益递减，真正的降本空间来自窑、磨、脱硝、能源管理等多系统之间的协同。