中国中车发布工业大模型“斫轮”：轨交智能化的工具化与权力场

中国中车在青岛高速列车研制基地发布“斫轮”AI大模型品牌，定位为面向装备制造全链条的工业大模型体系，覆盖设计、制造、运营、维护、安全等场景，并联合中国电信、百度等企业推进算力与应用落地。该体系在2024年已露面并在多地试点，2025年加速品牌化与产品化推广。 表层思考（浅层） 表面上，“斫轮”是一套面向轨交与装备制造的行业专用大模型——它把通用大模型能力（如语言理解、图像/设计生成、故障诊断推理）映射到车辆研制、车体设计、部件寿命预测与运维优化等具体工程流程，从而承诺提升设计效率、降低维护成本并缩短迭代周期。与电信与云厂商合作旨在弥补算力与数据接入的瓶颈。 中层思考（中层） 真正的挑战不是把大模型“嫁接”到业务上，而是解决“数据质量、场景定制与闭环治理”三大技术与组织问题：轨交系统的数据往往分散、带格式差异，模型需要大量高质量的工程样本才能落地可信推理；场景高度定制化要求模型具备可解释性与工程安全边界；闭环治理要求模型输出能被工程师审阅并安全执行。因此，中车把“斫轮”定位为行业大模型体系，而非单一产品，这是向“工具化+工程化”迈进的必然路径。 深层思考（深度） 深层次上，“斫轮”的战略意义在于把“软实力”嵌入国家关键制造业的价值链：若中车成功把模型作为设计—制造—运维的标准化工具并实现规模化应用，就能把行业数据、标准与治理规则一并掌握，从而在全球轨交与装备市场上形成新的技术门槛与议价能力。这既是产业升级的机会，也是产业话语权的竞争——谁掌握了“行业级大模型+数据湖+应用矩阵”，谁就能塑造未来的行业规则与商业分配。 本质思考（最深层） 在更宏观的维度，“斫轮”代表了工业互联网与生成式AI融合的路径：从“工具替代劳动”到“能力嵌入系统”，这既能提高效率，也会重构劳动力需求、供应链协同与标准制定权。对国家与行业而言，这是构建“可控、可解释、可监管”工业AI系统的一次试验：成功的关键在于开放的产业生态（与云、算力、软件伙伴合作）、严格的工程安全验证与透明的模型治理机制。 对相关板块的影响（原因与逻辑） 轨交制造与装备企业：在设计效率与运维成本上若被“斫轮”赋能，竞争力将显著提升，但也面临被平台化/标准化的风险（小厂被边缘化）。 云与算力服务商：中国电信、百度等成为算力与服务伙伴，会共享行业级服务红利；边缘计算/车载算力厂商也将受益。 软件与工业AI服务商：在模型定制、数据标注与工程验证方面存在大量商机，同时也面临被大厂整合的风险。 博弈论视角：多方力量的动态博弈 玩家：中车（平台方）、设备与零部件供应商（被赋能方/被替代方）、云算力与第三方AI厂商（合作方/服务方）、监管（标准制定）。策略选择围绕“开放共享”与“垂直封闭”两条主线：若中车选择开放生态并制定互操作标准，则能快速拉动行业采用并形成广泛生态；若选择封闭与自用，则短期形成差异优势，但长期可能被外部创新封锁或遭遇合作伙伴抵触。行业均衡取决于中车的生态治理策略与监管的标准导向。 可操作建议（对产业参与者） 中车与合作方：尽快公布模型备案、可解释性与安全验证白皮书，建立行业测试/认证机制以提升采纳信心。 中小零部件厂商：主动与中车或云厂商对接试点，争取在数据标注、模块化适配中占据入口位置，避免被平台化边缘化。 投资者：关注能提供“工程化落地能力”的软件与服务企业（数据治理、工业AI验证、边缘算力），而非单纯模型提供商。