10月22日，工业和信息化部、国家发展改革委、教育部、财政部、人力资源社会保障部、国务院国资委、市场监管总局、国家国防科工局八部门联合印发《产业基础能力提升"十五五"规划》（工信部联规〔2026〕208号）。
这是产业基础领域首次向社会公开发布的规划文件，围绕7个方面部署了22项重点任务，提出到2030年产业基础能力总体进入国际先进行列。
在这份规划的第6条重点任务中，有这样一段表述：
"推动人工智能（885728）赋能产业基础创新。加强产业基础领域通用大模型和行业大模型研发布局，推动工业机理与智能体决策模型融合，发展智能原生的基础产品，培育模型即服务、智能体即服务等新业态。"
"工业机理与智能体决策模型融合"——这句话写入"十五五"规划文件，意味着一条技术路线获得了国家规划的明确。
从"老师傅经验"到"工业机理"，措辞在升级
如果把时间线拉长一点，会发现这个表述并非孤立出现。就在几天前的国新办新闻发布会上，工信部刚刚披露我国已在钢铁（850106）、汽车、医药等20个行业遴选推广凝聚"老师傅经验"的工业智能体——"老师傅经验"进入部委的官方话语，彼时已是一个鲜明的信号。
这次的表述再次从新闻发布会走进了"十五五"规划条文，从"老师傅经验"升级为"工业机理"——从工作话语到规划语言，提及知识工程路线的政策得以升级。
同时，此次措辞中没有说要用"大模型替代工业机理"，却明确了机理与决策模型的"融合"，国双所一直坚持的复合智能技术体系、混合式人工智能（885728）技术可说是对此路线的高度呼应。
众所周知，工业机理是工艺图纸背后的设计逻辑、工艺参数的安全边界、材料的失效模式、设备的运行规律——这些都是工业几十年沉淀下来的"所以然"。但这些知识大多锁在了技术文档、试验报告和老师傅的经验里，以非结构化的形态存在。根据多年深耕知识工程所积累的项目经验，国双一直坚持通用大模型很难吃透产业know-how，沉淀多年的机理知识必须踏踏实实的在智能化进程中进行深度激活。
这与国双所长期践行的”数据+知识双轮驱动"混合式人工智能（885728）方法论，在逻辑上保持了完全一致：大模型提供泛化能力，机理知识提供收敛精度，融合才能产出真正懂行的产业智能。
让工业机理"可计算"，是融合的前提
"融合"这个词好写，却仍不容易做。工业机理要能与智能体决策模型融合，首先存在一个绕不过去的前提：机理必须先完成从"经验形态"到"可计算形态"的转化。 散落在文档、图纸、日志和专家头脑中的知识，需要经过系统化的提取、结构化和组织，才能成为模型可调用的知识资产——这正是知识工程要解决的问题，也是有复杂度门槛的工程实践。
国双在这条链路上已经构建了完整的工具体系：从知识建模开始，与业务专家共同完成领域本体构建，明确行业内有哪些核心对象、属性、关系和约束；再到知识提取，通过大模型智能预标注、非结构化知识自动抽取，把图纸文档中的机理知识结构化；然后是知识组织，构建知识图谱并完成多源知识的融合对齐；最终到知识应用，通过大模型与图谱的融合问答，让业务人员用自然语言调用机理知识。
国双这套工具链不是通用产品的简单封装。不同行业的术语体系、文档结构、表达习惯差异巨大，抽取规则和约束机制需要针对行业特点深度定制——这些经验无法速成，只能在油气、司法、制造等行业的一次次真实交付中沉淀。
规划中提到的"行业大模型"，其建设逻辑也在这里：行业模型不是靠通用模型简单微调就能获得的，而是靠在机理知识完成结构化之后，对模型进行深度的知识注入。知识工程的深度，决定着行业模型的上限。
机理知识结构化之后，效能是看得见的
方法论的价值，最终要靠实践检验。在设备检维修场景，国双为某大型设备制造厂商搭建的检维修知识库，将"设备-故障-原因-方案"的全链路机理知识结构化，故障原因分析准确率从60%-70%提升至90%以上，整体维修效率大幅提升——老师傅的排障经验沉淀为可计算的知识之后，就能够有力赋能行业新人也能快速做出接近专家水平的判断。
更进一步，国双基于知识图谱和因果约束机制构建的设备故障诊断因果模型，完整表征了"现象-根因-处置措施"的推理链路，最终诊断准确性超过人类专家组联合判断。这正是"工业机理与智能体决策融合"的一个微观样本：机理知识负责界定推理的边界和方向，模型负责在边界内高效计算，两者缺一不可。
在油气领域某大型研究院，知识体系的构建让研究人员的资料搜集整理时间节省超过70%，知识复用率提升30%以上，部分领域核心指标预测的研究效率提升3倍以上。
这些案例的共同点是：效能的来源都不是更大的模型，而是更深的机理知识结构化。
回到开篇提及的政策来看，在这份规划中，有一个细节非常值得留意：在基础产品推广应用方面，规划提出"建立用户企业采购应用创新产品容错机制"，并强调"场景牵引、基础先行"的思路。这与10月发改委推出的首批136项标志性重大应用场景项目，在逻辑上是接续的——国家正在为"机理知识智能化"这条路线，同时铺设政策端和场景端的通道。
对产业界而言，信号已经清晰：未来五年，谁能率先完成本领域机理知识的知识工程转化，谁就能先拿到"智能原生基础产品"的入场券。从"老师傅经验"到"工业机理"，从发布会话语到规划条文，知识工程这条路线正在被一次又一次地确认。
国双将坚定的继续沿"数据+知识双轮驱动"自研方法论，以完整的知识工程工具链和业务专家深度参与的协作机制，帮助更多行业把沉淀多年的工业机理，转化为可计算、可融合、可进化的智能资产——让产业基础的智能化，真正建立在机理的基石之上。
