研祥集团发布“AI³”战略，推动工业AI从设备替代走向生态重构
中自网
研祥集团发布“AI³”战略，推动工业AI从设备替代走向生态重构
在“新质生产力”成为制造业转型升级核心议题的背景下，工业AI的应用正逐步从局部试点转向系统化部署。作为国内工业AI解决方案的领先企业，研祥集团近期正式发布了其面向未来的AI战略框架——“AI³=AI装备×AI算力×AI平台”，并同步公布了“纵横布局”的产业架构。这一战略不仅体现了企业对自身业务的系统性梳理，也揭示了中国工业AI领域正从“设备替代”迈向“生态重构”的深层趋势。
“AI³”战略：以乘法逻辑破解协同难题
研祥提出的“AI³”战略，将工业AI落地的关键要素归纳为“AI装备×AI算力×AI平台”。这一公式以“乘法”替代“加法”，强调了工业流程中各环节协同的重要性：任何一个环节的不足，都会显著影响整体效能。
在“AI装备”层面，研祥将其定义为工业现场的物理触点，涵盖工业AI计算机、AI读码器、传感器、AI运动与健康智能体等终端设备。这些设备负责数据采集与指令执行，是确保原始信息完整性的关键。
“AI算力”则整合了所有支持实时推理与数据处理的节点。在现场端，AI网关、AI检测智能体等设备内置的算力模块，能够在高速响应、高温粉尘等复杂环境下完成初步推理；在边缘与数据中心，研祥依托旗下亿万克等业务板块，提供通用服务器、全液冷系统与异构计算方案，为多产线协同与深度训练提供高效、节能的算力支撑。算力不再局限于机房设备，而是渗透到每一个需要“即时决策”的场景。
“AI平台”作为系统中枢，承担着架构级的调度与整合功能。研祥自主研发的“九牛一毛”工业互联网平台，以及在园区、建筑等领域部署的“AI园区”系统，均属于这一层级。它们的核心任务是将数百种工业协议下的异构设备、各类算力资源与应用算法统一调度，实现从设备管理到业务流程编排的闭环。
“纵横布局”：构建从车间到泛场景的数据网络
如果说“AI³”定义了技术协同的逻辑，那么“纵横布局”则描绘了这一能力如何从产线核心向外扩展。
在纵向维度上，研祥构建了端-边-云贯通的技术栈。从基础的接近传感器、光电传感器，到工业AI计算机、存储设备、AI读码器、AI网关等边缘节点，再到工业AI平台与数据中心，这条路径确保了数据在现场采集、边缘预处理与云端深度分析之间的高效流转，为不同场景下的实时性与经济性平衡提供了坚实基础。
在横向维度上，研祥将工业AI能力从产线延伸至三大高价值场景：一是物品多维识别处理，涵盖工业视觉检测与产线自动化；二是建筑人流、车流与能效管理，将工业级可靠性应用于楼宇与园区运营；三是人体健康与运动监测，通过腕宝等穿戴设备将工业传感器的精度迁移至健康领域。这种能力外溢，本质上是工业级感知与计算能力在相邻领域的自然复用。
聚焦落地痛点：推动工业AI从试点走向体系化
在当前产业背景下，研祥的战略具有明确的指向性，旨在解决工业AI长期“叫好难上量”的核心问题。
过去，许多工业AI应用仅停留在单个工位或产线的试点阶段，难以扩展为覆盖整个工厂的连续能力。问题的根源往往不在于算法本身，而在于装备的感知精度、边缘算力的响应延迟、平台对异构设备的整合能力之间存在不匹配。研祥凭借全栈自研的AI装备与AI平台，构建了从硬件到调度软件的完整链条。在此基础上，通过“纵横布局”将能力从单一产线向建筑、健康等跨行业场景延伸，实质上推动了工业AI应用标准从设备控制向跨场景、跨行业的数据协同升级。
当装备、算力与平台不再各自为战，而是以乘法形式紧密协同，工业AI才有可能摆脱“试点示范”的标签，真正嵌入生产、能效与安全的连续流程之中。这一战略逻辑在复杂产业环境中的持续验证，值得业界持续关注。
常见问答FAQ
Q：研祥集团“纵横布局”中的“纵向”和“横向”分别指什么？
A：作为工业AI领域的头部企业与国产替代的先锋，研祥的全栈自研能力通过“纵横布局”得以展开。纵向维度涵盖从现场终端（如传感器、AI读码器、工业AI计算机等）到边缘节点（如AI网关、检测智能体），再向上延伸至云端数据中心与工业AI平台，形成端-边-云贯通的技术栈，确保数据有序流转与算力分级部署。横向维度则是将工业级感知与计算能力从传统产线向外扩展至物品识别处理、建筑人流/车流/能效管理、人体健康与运动监测等高价值场景，实现跨行业的能力复用。
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