AI发展正在告别单纯追求算法迭代、模型升级的技术竞赛阶段，转向深入实体产业场景的务实路径，成为推动实体经济提质、降本、减碳的真正驱动力。

　　产业智能化的真正难点，并不在于概念与模型层面，而在于复杂场景中的长期运营，对精准度与行业专业知识提出更高要求。深耕清洁能源36年，新奥集团以能源为出发点，依托“感知-认知-行为”一体化智能能力，从长期积累的产业数据与场景认知生长出智能能力，深入工业制造、纺织产业链、产业园区、城市生命线等关键产业场景，赋能千行百业智能转型的“最后一公里”。

　　新奥的实践，是人工智能从“实验室”到走向“车间”等产业末端，从技术突破到价值重构的创新样本，为中国实体产业迈向智能化、绿色化提供了可参考的实践路径。

　　以全域感知技术，让AI辅助决策更可靠

　　“AI幻觉”是当前制约产业智能化落地的难题之一。而幻觉产生的根源，核心在于缺少真实、精准、全面的产业数据和大模型支撑。传统实体企业的数据采集方式较粗放，设备运行状态、现场工况等核心数据难以完整沉淀，加之各个系统独立运行导致数据割裂，AI智能控制、风险预判、优化决策等核心价值难以充分发挥。

　　针对行业共性的数据难题，新奥依托全域感知技术打破“数据孤岛”，打通数据采集、传输、整合、应用全链路，为实体产业搭建起灵敏的“数字神经触角”。通过布局多维度智能感知网络，将设备运行、场景环境等物理状态转化为数据信号，推动产业运营模式从“经验驱动”迈向“数据驱动、智能驱动”。

　　郑州U谷宇巡办公楼的智能化改造，正是新奥感知能力落地场景的典型缩影。该楼宇采用“楼下生产、楼上办公”的复合运营模式，用能需求多元。改造前，统一粗放式管理难以兼顾办公舒适度与生产稳定性，节能降耗依然有很大空间。新奥通过布设湿度、光照度、风管压力等全场景高精度传感设备，实时捕捉每一处环境的细微信号，为后续的自动化控制与系统优化采集海量数据，支撑智能决策。改造后，楼宇从“被动耗能”转向“主动调控”，年度能耗降低15%。实打实的落地成效，印证了真实全面的底层数据，是AI辅助决策高效可靠的关键。

　　深度产智融合，让AI真正扎根产业

　　实体产业业态复杂、专业壁垒更高，唯有深度的产业理解，才能让AI真正适配多元场景、赋能产业升级。脱离行业生产工艺、业务规则与真实场景，盲目套用AI通用大模型极易“水土不服”，无法解决企业个性化经营难题。懂行业、懂场景、懂业务……来自36年的产业全场景深度理解与认知，形成了新奥产业智能独一无二的壁垒。

　　以纺织印染产业为例，染色、定型是兼具高能耗与高精度要求的核心工序，温度的细微波动会直接影响良品率。新奥基于对产业链用能需求和生产工艺的深度理解，为郎溪远华纺织创新打造“染缸智控”模式，通过AI预测调节替代依赖反馈调节的温控方式，显著提升了染色工艺稳定性，一次成品率提升5%。这一模式目前已应用至批量纺织企业，助力达成降本、减碳、提质等多重目标，夯实整体产业链韧性。

　　新奥泛能网的染缸智控系统

　　从产业链的工序优化，拓展到产业园区的生态升级，新奥的产业智能能力正在规模化复用。产业园区业态繁杂、企业用能需求多样、能源调度难度大，对智能方案的适配性和协同性要求更高。新奥基于对不同企业运营模式的理解，和对园区集约化管理痛点的认知，推动园区能源生态重构，同步实现降碳降本、增效增收，进而带动产业集群核心竞争力。

　　新奥的“四网融合”泛能体系已经在安徽宣城经开区见效。通过“荷源网储一体化”模式，园区实现了多能互补、储能调峰、精准调度；同时创新“园中园”用能共享模式，通过数智调度实现园区能源高效配置、互利共享。目前，该园区企业综合用能成本下降超5%，成为国家级工业园区绿色转型标杆。

　　人工智能和产业双向赋能的价值，从不在于炫酷的技术与算法，而是贴合产业需求、解决实际问题。唯有产智深度融合，才能让AI真正扎根实业、服务实体。依托长期场景实践沉淀，新奥已成功孵化天然气能力认知大模型、能碳大模型、安全大模型等多个垂直大模型。未来，新奥将持续深耕实体产业场景，用行业认知赋能产业升级、以海量数据反哺模型迭代，让智能技术真正落地见效，为实体经济高质量发展持续输出数智动能。（李京）