人工智能发展到今天，什么样的技术值得关注？什么样的应用能够真正创造价值？
10月15日，2026人工智能产业大会发布年度人工智能十大关键词：模型自进化、智能体工程化、智能体终端、具身智能实景实训、芯模协同、AI高价值应用场景、AI驱动的自动化实验室、高质量词元服务、前沿模型安全风险、开放普惠。
从模型自进化到智能体工程化，从高价值应用场景到高质量词元服务，再到前沿模型安全风险，十个关键词不仅反映了人工智能技术的演进，也透露出一个值得关注的变化：人工智能产业正在从追求技术能力，进一步走向解决实际问题、创造商业价值。
这一变化，对青岛意味着什么？
作为制造业基础雄厚、工业门类丰富、港口物流等应用场景集聚的城市，青岛拥有人工智能进入实体经济的良好条件。但场景丰富，不等于技术一定能够落地；应用项目增多，也不等于产业竞争力自然形成。
从大会发布的十大关键词出发，结合青岛企业的最新实践，一个更值得追问的问题是，如何让丰富的产业场景，不仅成为人工智能技术的应用空间，更成为培育人工智能产品、企业和产业生态的竞争优势？
2026人工智能产业大会发布了《工业和信息化领域人工智能安全评测框架（2026版）》。
从模型到工序：人工智能要解决真问题
10月14日，在“齐鲁制造会客厅”人工智能垂直领域大模型专场上，山东省七个代表性垂域大模型集中亮相，青岛占据四席——卡奥斯天智工业大模型、极视角星际视觉语言大模型、创新奇智奇智孔明工业大模型、青岛港星港大模型。
四个模型面向不同产业领域，却有一个共同点：依托工业生产和经营活动积累的数据、知识与经验，探索人工智能解决实际问题的能力。
模型发布只是起点。真正值得关注的，是模型进入生产现场之后发生了什么。
2022年至2026年人工智能年度关键词发生了演变。从技术突破到产业应用，人工智能发展的关注点正在发生变化。面对新趋势，青岛如何将丰富的应用场景转化为市场订单和持续收益？
在大模型专场“人工智能+重塑实体经济”讨论中，卡奥斯物联科技股份有限公司董事长陈录城讲述了一个案例。一家生产智能控制器的企业，在全球拥有6家工厂。由于各地湿度不同，生产中的湿敏元器件需要精细调节。过去主要依靠人工和设备调整，难以及时、精准地控制。卡奥斯与企业共同开发工艺管控智能体，将工艺模型和控制标准转化为可计量、可测算的智能能力，并与生产系统联动。据介绍，相关质量保证精度提高了30%。
变化看似发生在一道具体工序，却揭示了工业人工智能应用的重要方向，不仅能够理解生产问题、提出解决方案，还能够与实际生产系统衔接，参与工艺控制。
陈录城介绍，目前卡奥斯已开发93个智能体，覆盖四大行业、40多个高价值场景。其工业大模型还沉淀了4700多个工业机理模型。
工业人工智能的价值，恰恰在于把长期依赖个体经验的生产知识，转化为可计算、可执行、可复用的能力。
对于拥有大量制造企业的青岛而言，这意味着人工智能赋能制造业，不能止步于给企业增加一个智能问答系统，而要深入生产流程，找到真正影响质量、效率和成本的关键环节。
从单点到复制：场景优势怎样转化为产业优势
如果说进入生产工序，是人工智能创造价值的第一步，那么跨企业、跨场景的规模化复制，则决定着这种价值能否形成产业。
青岛港的探索提供了另一个观察角度。
港口生产涉及船舶、泊位、设备、堆场等多个环节。如何统筹复杂的生产要素，让各环节协同运行，是人工智能进入港口业务必须面对的问题。
目前，星港大模型已落地36个业务智能体，覆盖80余个应用场景。产业大会发布的人工智能先锋实践中，还有一项来自青岛的探索：青岛港供电有限公司与青岛工业软件研究所开展的“基于AI大模型与数字仿真双轮驱动的港口电力智能体建设”。一个面向港航业务，一个面向港口电力保障。两项实践并非同一项目，却表明人工智能正在进入港口不同业务环节。
但一项技术在一个码头、一家工厂取得成效，并不意味着可以直接复制到其他企业。
不同企业的数据基础、设备系统、工艺流程和管理方式各不相同。即便面临相似问题，人工智能服务商也可能需要重新采集数据、开发模型、改造系统。如果每个项目都要从头做起，应用成本就难以下降，规模化推广也无从谈起。
中国信息通信研究院人工智能研究所创新发展部主任张奕卉在接受观海新闻记者采访时提出，发展垂直领域大模型，要找准真正的使用场景，凝练高质量行业数据集，并开放实验、试错平台，让模型更好地理解行业需求。
这一判断对青岛具有现实意义。
青岛累计发布人工智能应用场景需求700余项。丰富的场景为技术验证和产品迭代提供了条件，但需求清单本身并不等于产业成果。
从场景需求到实际应用，中间还需要数据治理、模型适配、系统集成、效果评估等多个环节；从示范项目到规模化推广，则需要进一步降低交付和维护成本。
这也提出了一个更深层次的问题：青岛能否在服务本地制造企业的过程中，培育出一批能够面向全国市场提供产品和服务的人工智能企业？
场景是技术成长的土壤，但只有将工业知识、算法工具和实施经验沉淀为可复用的产品，才能让一个场景的成功转化为更多企业的生产力。
从技术热度到真实价值：产业发展要算清经济账
什么样的人工智能应用，才算高价值场景？
面对观海新闻记者的提问，张奕卉提出，要结合具体行业实践，考察应用是否关乎企业业务营收、核心产业规模等实际需求，能否形成持续的正向赋能。
在大模型专场讨论中，陈录城也谈到了“为了AI而AI”的伪需求。
有些问题真实存在，却未必适合用人工智能解决；有些应用看似降低了局部成本，却可能增加系统维护等其他支出。因此，判断一个人工智能项目是否成功，不能只看某个环节节省了多少时间、提高了多少效率，还要计算技术投入、系统改造、运行维护和推广应用的综合成本。
同样的判断也适用于具身智能。
机器人训练场能够提供数据采集、动作训练和技术验证条件，但训练能力不等于生产能力，演示成功也不等于商业化成功。机器人能否在复杂环境中稳定工作，能否获得持续订单、控制综合成本，才是技术成果走向产业市场必须回答的问题。
高质量词元服务则提供了另一种观察视角。
8月28日，崂山区、中国联通青岛分公司、BitSpace（比特时空）新加坡有限公司举行词元出海战略签约暨首单落地仪式。其中，中国联通青岛分公司与BitSpace签订的首笔海外订单，单年价值20万美元，合作周期五年。依托青岛国际通信业务出入口局的国际通信链路，国内大模型的词元服务可以通过海外AI模型聚合平台面向国际市场提供。这笔订单的意义，不只是为青岛的算力服务找到了海外客户，还在于探索了算力供给、跨境传输、海外销售与结算相衔接的商业路径。
过去谈算力建设，关注的往往是建成了多少算力设施、拥有多大算力规模。而词元出海提出了另一个问题：算力能否转化为有人购买、能够持续交付的服务？不过，首单落地并不意味着已经形成规模化市场。后续能否持续履约、拓展客户、实现稳定收益，仍然需要市场检验。
从工业智能体到具身智能，从算力设施到词元服务，虽然技术路径不同，但衡量产业价值的标准正在趋于一致：有没有真实需求，能不能创造效益，能否持续经营。
与此同时，人工智能越深入工业现场，可靠性和安全性就越不能成为事后考虑的问题。
国家工业信息安全发展研究中心数据安全所副总工程师池程在接受观海新闻记者采访时谈到，工业应用对系统的确定性、连续性有着更高要求。数据安全也不仅是技术问题，还涉及权责划分和制度安排。
人工智能进入关键生产环节，不仅要证明自己有用，还要证明自己可靠、可控。技术能力、产业应用与安全治理，必须同步推进。
目前，青岛人工智能相关企业已超过500家，今年上半年相关产业营收411.4亿元，同比增长15%。这些数据反映了青岛人工智能产业的发展基础，也意味着青岛拥有推动人工智能与实体经济深度融合的现实条件。
但产业基础并不会自动转化为产业竞争力。
对于青岛来说，下一步需要关注的，不仅是培育多少模型、开放多少场景，更是有多少企业真正用起来、用得起、用得好，有多少技术成果能够转化为可持续的产品和服务。
十大关键词揭示了人工智能产业正在发生的变化。而青岛的产业实践提出了一个更具体的命题，如何让丰富的工业场景，不仅成为人工智能技术的试验场，更成为培育人工智能企业、产品和产业生态的成长空间？
从模型发布到工序改造，从单点示范到规模化复制，从技术投入到商业回报，只有走通这条路径，场景优势才能真正转化为产业优势。（青岛日报社/观海新闻记者 刘丽娜）
责任编辑：王逸群
