当大模型热度慢慢褪去，产业界开始重新思考 AI 的真实价值：能否扎根复杂工程场景、嵌入研发全流程，才是工业 AI 能否走通的关键。

　　10 月 23 日在深圳举办的 2026 达索系统泛高科技行业高峰论坛，以 “算力筑基・AI 赋能工业创新” 为题，把视线从通用 AI 的喧嚣拉回到算力底座、虚拟孪生、仿真与工程知识融合等硬核命题上，为集成电路、汽车电子、高端装备等泛高科技产业的智能化转型，提供了一个务实的观察样本。

　　如今行业共识已经清晰：规模化 AI 应用，离不开算力这座底座。AIDC 智算中心持续落地，AI for Science、AI for Engineering 快速兴起，算力、数据、工程能力三者正在加速交汇。但一个不容忽视的矛盾随之显现：很多企业拿到了算力资源，接入了大模型，却依然卡在落地环节。产品复杂度持续抬升、研发周期不断压缩、跨领域协同需求激增，单纯把 AI 当成一款提速工具，做单点的文字处理、简单数据分析，很难触达工业研发的核心痛点。工业场景有严谨的物理规则、行业标准、长期沉淀的工程经验，脱离这套体系的 AI，再强的算力也只是空中楼阁。

　　这正是本次论坛传递出的核心判断：工业 AI 的竞争，从来不是算力或者大模型的单点比拼，而是工业软件、数字孪生、仿真体系和 AI 能力的深度耦合。达索系统以 3D UNIV+RSES 为核心的工业 AI 战略，依托 3DEXPERIENCE 智能体平台打通虚拟孪生、科学建模仿真、工业 AI，追求的不是替代工程师，而是串联起散落在企业内部的数据、知识与工程经验，构建从概念设计、工程验证到持续迭代的数字连续性。这条路径点明了工业智能化和消费端 AI 最大的区别：消费 AI 重在交互体验，工业 AI 重在可验证、可复现、可闭环的工程逻辑。

　　论坛设置 “跨界思辨” 与 “深耕实践” 两大篇章，也恰好对应产业转型的两层需求。“跨界思辨” 面向算力基建生态，探讨 AIDC 虚拟孪生、多元算力底座这类底层基础设施建设，关乎整个产业公共能力的搭建；“深耕实践” 下沉到企业真实业务，聚焦 MBD 架构、设计仿真一体化、垂直行业大模型、Agent 智能体、仿真与 AI 融合等落地课题。一边搭底座、建生态，一边打磨垂直场景方案，上下协同，才能够避免算力投入和产业实际需求脱节，防止出现 “算力过剩、应用贫瘠” 的现象。

　　达索系统大中华区总裁张鹰的观点，戳中当下工业 AI 转型的要害：AI 重塑产业竞争，算力与数据是基础，但 AI 和工业软件、真实工程场景的融合才是关键。对泛高科技企业而言，智能化转型不是一次跟风式的技术采购，而是一场研发体系的重塑。算力是燃料，数字孪生和工业仿真框架是管道，行业工程知识才是内核。缺少工程 Know-how 的加持，算力再充沛，也难以转化为产品创新能力。

　　放眼长远，工业 AI 的成熟，离不开开放协同的产业生态。算力运营商、工业软件厂商、科研机构、垂直行业企业必须联动起来，共同打磨适配工程规则的方案。单一厂商无法包揽从算力底座到垂直仿真应用的全部链条。未来产业升级的方向，应当是算力底座持续夯实，工业软件持续智能化，大模型、Agent 智能体深度融入仿真验证流程，让 AI 真正成为工程师的创新伙伴，缩短研发链路、减少实物试错。

　　这场深圳论坛的价值，在于确立了一种理性的风向标：工业创新的智能化浪潮，正在从 “追逐模型” 转向 “深耕工程”。算力为基，场景为根，知识为魂，沿着这条路线稳步推进，泛高科技产业才能真正释放 AI 价值，走向更智能、敏捷、可持续的创新模式。

　　文、图 | 记者 戚耀琪