池程指出，当前最急需补齐的标准空白集中在三个方向：一是完善能力测评标准，解决不同模型评价口径不统一、应用成效难以比较的问题；二是完善数据与模型融合标准，规范数据质量、专业知识表达和机理融合要求；三是完善工业智能安全可信标准，明确生产决策、设备控制中的权限边界和风险防控要求。

　　标准之争背后是产业话语权之争。池程认为，中国已经成为全球人工智能标准化的重要贡献者，正在加快将技术应用优势转化为国际标准影响力。

　　他列举了一组数据：截至2026年5月，我国已发布信息技术领域标准1700余项，牵头研制并发布国际标准137项。我国牵头制定的人工智能数据质量相关国际标准，为全球AI数据质量管理提供了重要参考。更重要的是，我国在钢铁、矿山、石化化工等领域积累了丰富的生产数据、工艺知识和应用经验，能够为国际标准研制提供真实场景和技术验证。

　　“未来，中国不仅要成为工业大模型技术创新和产业应用的重要力量，更要推动成熟技术成果和实践经验转化为国际规则。”池程说。

　　谈到山东，池程的评价干脆利落：“在我看来，山东已处于全国工业大模型发展的第一梯队，其核心竞争力在于制造业基础、工业场景资源和产业协同能力的综合优势。”

　　山东拥有全部41个工业大类，是全国工业门类最齐全的省份之一。2026年，山东有10个工业大模型入选全国工业大模型50强，数量居全国第一。