长虹“双跨”平台动态|中国工业互联网研究院调研长虹高质量数据集

前瞻布局：打造西部首个工业场景专属具身智能训练场

  本次调研首站，在长虹牵头建设运营的西部首个省级具身智能机器人训练场。作为当前AI落地工业领域对高质量数据需求最迫切的方向，具身智能的落地痛点就是高质量数据集建设的核心命题。调研中，田野一行详细调研了长虹从电子科技到千亿级跨国企业集团的进阶之路，深度了解长虹依托工业互联网战略，实现从“制造”到“智造”的转型实践，重点调研了训练场的数据建设成果。该训练场1:1复刻了长虹、富临精工等本地龙头企业的工业生产线真实岗位和典型应用场景，规模化采集机器人运动控制、环境交互等高质量工业场景数据，直指当前行业“真实训练场景稀缺、高质量数据集匮乏、极端环境验证体系缺失”三大痛点，为机器人规模化落地工厂一线积累关键数据与实践经验，为破解具身智能技术从实验室到产业落地“最后一公里”的核心训练场景提供了真实工业土壤。

深度交流：共商工业高质量数据集建设核心路径

  随后的座谈会上，王平松围绕工业互联网平台建设、数据要素价值化、“AI+制造”融合应用等方向，全面介绍了长虹六十余年产业沉淀下的探索实践与思考。

  AI与数智产品研发中心祝阳总经理进一步阐述了长虹的整体战略：长虹以工业互联网平台为底座，推动AI深度融入管理、制造、产业、产品全链条，通过「一图四清单」将行业know-how场景化解构为标准化数据资产，支撑各产业单元形成“场景解构-知识沉淀-数据反哺”的闭环；依托数据中台、数字管理中心、可信数据空间等基础设施，推动数据要素实现从资源化、产品化到资产化的三级跃升，真正实现数据“能共享、敢流通、易使用”。

  目前长虹依托绵阳市中小企业数字化转型公共服务平台，向外输出“转型经验•长虹模式”赋能区域制造企业转型，以头雁效应激发群雁活力。同时结合自身“智改数转”实践，以及具身智能训练场等前沿场景的建设经验，提出了面向人工智能建设行业高质量数据集的体系框架、实施路径与核心挑战。

工业智能落地七分在数据、三分在模型，高质量数据集建设需要破解工业数据多元分布、深度耦合、数据孤岛等难点，核心是通过异构数据接入形成标准语义，实现IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（操作技术）、DT（数字技术）深度融合，通过整合标准化数据目录打破数据孤岛。

  田野对长虹在“工业互联网+人工智能”领域的创新布局给予高度肯定。他指出，工业智能落地七分在数据、三分在模型，高质量数据集建设需要破解工业数据多元分布、深度耦合、数据孤岛等难点，核心是通过异构数据接入形成标准语义，实现IT（信息技术）、CT（通信技术）、OT（操作技术）、DT（数字技术）深度融合，通过整合标准化数据目录打破数据孤岛。长虹深厚的产业基础与丰富的应用场景，是人工智能发展的天然沃土。希望长虹持续发挥电子信息与区域龙头企业的引领作用，紧抓人工智能发展的历史性机遇，深化工业数据与实体制造场景融合应用，依托产业与政策双重优势，加快建设高质量数据集，形成先发优势，加速培育具有长虹特色的新质生产力。

实地验证：小场景切入的数据赋能实效

  座谈会上，双方就高质量数据集的多场景落地展开了充分交流——除了面向未来的具身智能训练场，长虹已经在多个成熟制造小场景完成了数据赋能的验证。为实地感受落地成果，田野一行随后前往长虹空调智能制造基地，近距离考察“小场景切入做透再推广”的实践成效。

  作为长虹现有成熟的AI+工业场景落地样板，长虹空调依托长虹工业互联网平台的高质量数据集支撑，已在设备管理、生产质检等细分场景实现AI落地：自研AI自动铭牌扫码系统，上线DQS等工业软件，搭建智能化设备管理系统，目前平均设备故障诊断时间缩短30%以上，条码识别准确率达99.9%以上，关键数据处理效率提升50%，实打实的效率提升，证明了高质量数据集赋能制造的可行性，为广大制造企业AI落地提供了可复制的“长虹样本”。

未来筑基：以点带面培育数据流通新生态

  本次调研交流，三方达成核心共识：制造领域大模型时代的进化，离不开生态、协同、开放、共赢——封闭在单个企业的数据围墙里，工业智能永远无法把握大模型的时代红利。

  本次调研也为行业探索高质量数据集建设，提供了可落地的实践参考——工业智能的进化，终究要扎根真实产业的土壤。

  下一步，长虹将以本次沟通为起点，持续深化“工业互联网平台+AI”融合发展：聚焦数据要素核心，从共性小场景切入构建行业级高质量数据集，打造可复用的行业标杆，加速AI在生产、质检、供应链等环节落地。

  坚持“先内部用出价值、再产品化、再产业链协同”的务实路径，在提升自身效率的同时，带动上下游共建开放数据生态，场景化、图谱化推动制造业“智改数转”；依托绵阳市中小企业数字化转型公共平台，探索从数据赋能企业到反向激发企业数据输出的正向循环，形成可复制的「绵阳实践」，为四川乃至川渝地区“工业数据筑基”工作打好基础，为发展新质生产力、赋能新型工业化注入更强动能。