當(dāng)下，AI（人工智能）技術(shù)正以前所未有的速度重塑工業(yè)生產(chǎn)范式，充分彰顯出其在工業(yè)場景里以“數(shù)據(jù)驅(qū)動決策”的核心價(jià)值。在工業(yè)內(nèi)部運(yùn)營流程中，那些高度重復(fù)、機(jī)械化的工作，容錯率相對較高、風(fēng)險(xiǎn)處于可控范圍內(nèi)的業(yè)務(wù)崗位，以及能夠借助AI深入挖掘用戶需求、釋放數(shù)據(jù)價(jià)值，進(jìn)而驅(qū)動業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)增量的場景，均是AI技術(shù)極具典型性且十分適宜切入的應(yīng)用場景。

 

那么，現(xiàn)階段AI技術(shù)在工業(yè)制造和研發(fā)領(lǐng)域究竟涌現(xiàn)出了哪些成功案例？又為企業(yè)帶來了哪些實(shí)實(shí)在在的價(jià)值？未來AI在工業(yè)場景的終極形態(tài)又是怎樣的呢？

 

坤維：AI技術(shù)賦能六維力傳感器生產(chǎn)與設(shè)計(jì)，助力具身智能快速發(fā)展

近年來，AI技術(shù)的普及推動著傳統(tǒng)制造業(yè)公司在工業(yè)自動化進(jìn)展中的企業(yè)升級與轉(zhuǎn)型，作為一家致力于高性能力覺傳感器研發(fā)、生產(chǎn)、銷售及服務(wù)為一體的高新技術(shù)企業(yè)，坤維（北京）科技有限公司也在積極擁抱AI技術(shù)。

熊琳，坤維（北京）科技有限公司創(chuàng)始人

在傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域，“經(jīng)驗(yàn)依賴”與“響應(yīng)滯后”一直是制約生產(chǎn)效率與質(zhì)量提升的兩大難題。坤維（北京）科技有限公司創(chuàng)始人熊琳以六維力傳感器的生產(chǎn)和設(shè)計(jì)場景為例，分享了AI技術(shù)帶來的創(chuàng)新性突破。

在工藝參數(shù)優(yōu)化方面，以六維力傳感器生產(chǎn)為例，過去工人主要依據(jù)多年經(jīng)驗(yàn)設(shè)定機(jī)床切削參數(shù)，如切削速度、進(jìn)給量等。但材料批次差異、刀具磨損等因素變化時，如果要保障產(chǎn)品的質(zhì)量穩(wěn)定，大多都需要依賴有經(jīng)驗(yàn)的工人來進(jìn)行人工維護(hù)，因此高額人工成本和生產(chǎn)效率低也成為了六維力傳感器生產(chǎn)過程中的痛點(diǎn)問題。如果能專門訓(xùn)練出六維力傳感器生產(chǎn)的AI模型，快速分析當(dāng)前工況，精準(zhǔn)計(jì)算出最佳工藝參數(shù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時動態(tài)調(diào)整，就可以大大提升六維力傳感器生產(chǎn)良率和效率。

同樣六維力傳感器的設(shè)計(jì)也存在經(jīng)驗(yàn)依賴導(dǎo)致工藝參數(shù)優(yōu)化進(jìn)展緩慢的問題。坤維也在研究六維力傳感器的設(shè)計(jì)與AI結(jié)合的可行性。六維力傳感器產(chǎn)品設(shè)計(jì)面臨型號多、參數(shù)多等現(xiàn)實(shí)情況，這導(dǎo)致整體設(shè)計(jì)效率低下。如果能將符合其設(shè)計(jì)的AI模型開發(fā)和應(yīng)用好，將對六維力傳感器設(shè)計(jì)中的參數(shù)優(yōu)化得到很大提升，也能夠大大提升設(shè)計(jì)效率。

“在醫(yī)療和運(yùn)動健康領(lǐng)域，我們一直在致力于將AI大模型和生物力學(xué)結(jié)合，通過軟硬一體綜合解決方案給醫(yī)學(xué)治療和運(yùn)動康復(fù)領(lǐng)域提供大數(shù)據(jù)分析和個性化治療或優(yōu)化方案。”熊琳分享了其解決方案的兩大應(yīng)用場景。

坤維科技能做到以上兩個場景，最硬核的產(chǎn)品就是坤維的六維力傳感器給予的力量控制和感知能力。“多年來六維力傳感器一直被國外廠商卡脖子，而坤維科技憑借著20余年的航天級力測技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)出了獨(dú)家算法解耦、結(jié)構(gòu)解耦和六維聯(lián)合標(biāo)校與檢測技術(shù)。這些技術(shù)都與AI算法密不可分，相當(dāng)于給六維力傳感器裝上了‘最強(qiáng)大腦’，在復(fù)雜的力場中也可以精準(zhǔn)捕捉六維力的信號，并通過獨(dú)家的解耦技術(shù)以力的數(shù)值形式傳導(dǎo)到機(jī)器人的電機(jī)系統(tǒng)來讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的力控水平。”熊琳表示。

據(jù)悉，坤維的六維力傳感器其準(zhǔn)度（含串?dāng)_）優(yōu)于0.3%FS，精度突破0.1%FS，達(dá)到了國際頂尖標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)了100%的國產(chǎn)化替代，目前已經(jīng)應(yīng)用于人形機(jī)器人、協(xié)作機(jī)器人、工業(yè)機(jī)器人等多個領(lǐng)域。值得一提的是，坤維還是國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 43199-2023《機(jī)器人多維力/力矩傳感器檢測規(guī)范》的主要撰寫者之一。

談及構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)體系和企業(yè)數(shù)據(jù)孤島的困境，熊琳表示，構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)閉環(huán)和打破數(shù)據(jù)孤島是一個系統(tǒng)工程，不可能一蹴而就。數(shù)據(jù)閉環(huán)的本質(zhì)是“從數(shù)據(jù)中來，到物理世界中去，再帶著反饋回歸數(shù)據(jù)”，形成一個持續(xù)優(yōu)化的智能循環(huán)。坤維會選擇對于當(dāng)下最具業(yè)務(wù)價(jià)值的一個場景先來構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)閉環(huán)，比如六維力傳感器仿真設(shè)計(jì)場景，分三步走逐步完成：第一步即數(shù)據(jù)采集，隨后進(jìn)行建模與分析，再閉環(huán)反饋，這個“設(shè)計(jì)-仿真-優(yōu)化”的虛擬閉環(huán)，大幅減少了傳統(tǒng)“試錯式”設(shè)計(jì)的成本和時間。

然而往往每個環(huán)節(jié)都有自己的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)后就會出現(xiàn)數(shù)據(jù)孤島的問題，這就需要考慮如何再保證數(shù)據(jù)安全的前提下打破數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)協(xié)調(diào)。坤維期待將來能夠搭建統(tǒng)一的工業(yè)數(shù)據(jù)平臺，通過統(tǒng)一的API網(wǎng)關(guān)提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)“數(shù)據(jù)可用不可見”。

“總而言之，對于六維力傳感器這樣的高端精密產(chǎn)品，構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)已不再是選擇題，而是生存和發(fā)展的必答題。”作為坤維科技的掌舵人，熊琳表示希望企業(yè)能以價(jià)值場景為驅(qū)動（如提升標(biāo)定與檢測效率），逐步打通設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、銷售、服務(wù)的全價(jià)值鏈數(shù)據(jù)。最終，讓數(shù)據(jù)不僅在內(nèi)部順暢流動，更能與客戶、合作伙伴安全地連接起來，從而將一款簡單的硬件產(chǎn)品，升級為一個持續(xù)進(jìn)化、創(chuàng)造價(jià)值的智能服務(wù)載體。

“我認(rèn)為AI與工業(yè)的融合正經(jīng)歷從‘點(diǎn)狀嘗試’到‘線狀滲透’的深刻變化，但整體仍處于高級輔助工具的初級階段。尤其在六維力傳感器制造這類高精度制造領(lǐng)域，這一特征更為明顯。之所以是‘高級輔助工具’，源于六維力傳感器的制造對確定性結(jié)果有極致要求。六維力傳感器的性能關(guān)乎整個力控制系統(tǒng)的安危，目前我們還無法將整體的制造都交給AI，只能讓AI成為工程師最得力的‘增強(qiáng)智能’副手。”采訪尾聲，熊琳如是分享道。

AI技術(shù)無疑推動了具身智能行業(yè)的爆發(fā)式發(fā)展。人形機(jī)器人作為具身智能產(chǎn)業(yè)最主要的方向之一，將在未來的十年期間展示出強(qiáng)勁的市場潛力與發(fā)展空間。而六維力傳感器作為產(chǎn)業(yè)鏈深水處的關(guān)鍵部件，也迎來了市場的快速爆發(fā)。坤維科技早早意識到這一點(diǎn)，提早布局推出了專門適用于人形機(jī)器人的六維力傳感器HRS30-96系列，滿足人形機(jī)器人對六維力傳感器尺寸小、量程大、高過載、高剛性、輕量化的需求。未來，當(dāng)AI推動人形機(jī)器人發(fā)展走進(jìn)工廠、家庭等無處不在的場景中時，回過頭看坤維作為頭部六維力傳感器企業(yè)走的每一步，都在為中國具身智能產(chǎn)業(yè)筑牢技術(shù)上的“新長城”。

 

ifm易福門：AI工業(yè)助手讓“智”造變得更簡單

在工業(yè)自動化中，傳統(tǒng)模式受“經(jīng)驗(yàn)依賴”與“響應(yīng)滯后”制約——工藝靠老師傅“手感”調(diào)參、設(shè)備按固定周期巡檢維護(hù)，易引發(fā)質(zhì)量波動與突發(fā)停機(jī)。以抽氣系統(tǒng)過濾器維護(hù)為例，企業(yè)常按制造商規(guī)格定期更換，既浪費(fèi)過濾器壽命，又讓工人更換時暴露于有害顆粒物，存在健康風(fēng)險(xiǎn)。

對此，ifm易福門的moneo IIoT平臺AI工業(yè)助手模塊，可以借助IO-Link技術(shù)實(shí)時采集傳感器數(shù)據(jù)并邊緣計(jì)算，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)深度挖掘歷史數(shù)據(jù)。在抽氣系統(tǒng)中，通過進(jìn)出口壓力傳感器監(jiān)測過濾器壓差（壓差越大堵塞越重），分析歷史壓差數(shù)據(jù)生成磨損趨勢曲線。企業(yè)可直觀看到壓差指數(shù)級增長，精準(zhǔn)判斷過濾器不同堵塞階段，準(zhǔn)確預(yù)測剩余壽命，實(shí)現(xiàn)過濾器維護(hù)智能化。

張榮， ifm易福門電子工業(yè)4.0項(xiàng)目經(jīng)理

ifm易福門電子工業(yè)4.0項(xiàng)目經(jīng)理張榮表示，ifm易福門將IO-Link傳感器技術(shù)與moneo IIoT平臺AI工業(yè)助手深度融合，打通“傳感—數(shù)據(jù)—決策”全鏈路，面向工業(yè)客戶交付真正的“即插即用”智能化方案：在moneo IIoT平臺的可視化界面里，無需編寫一行代碼，即可把IO-Link傳感器字段拖拽到AI模型。以空壓機(jī)能效優(yōu)化為例，工程師只要把壓力、溫度數(shù)據(jù)拖入“能效分析模型”，系統(tǒng)便即時給出加載率優(yōu)化建議，完成從底層采集到頂層決策的閉環(huán)。

“我們將復(fù)雜的工業(yè)AI技術(shù)簡化為易于使用的工具，使得生產(chǎn)維護(hù)人員能夠輕松運(yùn)用AI技術(shù)，無需具備復(fù)雜的編程或數(shù)據(jù)科學(xué)知識。”張榮說道。

他認(rèn)為，工信部提出的“工業(yè)智能體”與制造業(yè)對可靠性的需求本質(zhì)上是協(xié)同關(guān)系——AI需先在預(yù)測性維護(hù)、能效優(yōu)化等強(qiáng)需求場景中證明其穩(wěn)定性，才能推動更深度的創(chuàng)新。“我們moneo IIoT平臺AI工業(yè)助手也是從客戶的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后再考慮利用率的變化和環(huán)境條件的突變。”

至于AI在工業(yè)場景的終極形態(tài)，張榮認(rèn)為將是“自主運(yùn)行系統(tǒng)與人類決策中樞的協(xié)同共生體”。當(dāng)前AI更多扮演輔助決策角色，例如通過moneo IIoT平臺自動生成清洗效率優(yōu)化建議；未來3-5年，AI將逐步具備半自主控制能力，如直接調(diào)節(jié)空壓機(jī)加載率；而長期來看，隨著工業(yè)大模型與多智能體技術(shù)的成熟，AI有望實(shí)現(xiàn)跨工序自主優(yōu)化，但始終需要保留人類專家的監(jiān)督接口。

 

喜科：AI強(qiáng)勢賦能，解鎖真正的預(yù)測性維護(hù)

喜科（上海）軟件系統(tǒng)有限公司總經(jīng)理Bruno Lhopiteau（浦樂諾）認(rèn)為，現(xiàn)代工廠比以往任何時候都更加自動化、機(jī)器人化、計(jì)算機(jī)化，但對難以找到的高技能人員（技術(shù)人員、工程師和管理人員）的依賴程度卻更高。在這種背景下，AI能否幫助行業(yè)從緩慢的、依賴人類經(jīng)驗(yàn)的決策轉(zhuǎn)向更快的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案？

 

Bruno Lhopiteau（浦樂諾），喜科（上海）軟件系統(tǒng)有限公司總經(jīng)理

預(yù)測性維護(hù)常被視為容易實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)，但很少有解決方案能夠通過概念驗(yàn)證或試點(diǎn)階段。“自動響應(yīng)警報(bào)并不是預(yù)測性維護(hù)，根據(jù)定義，這只是一種高階的糾正性維修形式。”浦樂諾表示。

在他看來，在維護(hù)的各個方面，從定義維護(hù)策略到規(guī)劃、安排、工作準(zhǔn)備等，做出需要采取維護(hù)干預(yù)措施的決策，最耗時且最容易出錯的是復(fù)雜信息的收集和分析。類似的流程也適用于所謂的預(yù)測性維護(hù)，但同樣適用于基于時間的預(yù)防性維護(hù)，甚至糾正性措施。

然而，如今大多數(shù)維護(hù)信息系統(tǒng)（所謂的EAM或CMMS）仍然無法提供上下文中的必要信息。相反，工程師必須在各種系統(tǒng)中搜索，以獲取歷史工作記錄、過去故障分析、下次維護(hù)日期等信息來做出決策。許多記錄由于記錄本身或底層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題而錯誤或缺失。為了做到這一點(diǎn)，工程師必須應(yīng)用只有少數(shù)專家才能掌握的方法、標(biāo)準(zhǔn)和知識。這導(dǎo)致了嚴(yán)重的效率不足，錯誤的決策可能會帶來災(zāi)難性的后果。AI可以在這一過程的幾個步驟中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

例如，喜科在上海的研發(fā)中心——Bluebee實(shí)驗(yàn)室，將AI應(yīng)用于克服維護(hù)管理的主要瓶頸。它基于數(shù)十年的專業(yè)知識，而不是單一的技術(shù)進(jìn)步。

對中國的EAM解決方案的調(diào)查顯示，大多數(shù)設(shè)備數(shù)據(jù)庫高度不完整，不協(xié)調(diào)，經(jīng)常包含過時的信息，大多數(shù)企業(yè)仍然在這個基礎(chǔ)步驟上掙扎。喜科首先是從構(gòu)建工廠的技術(shù)數(shù)據(jù)庫開始優(yōu)化。在柬埔寨金邊供水管理局（喜科交付的“一帶一路”項(xiàng)目之一），喜科基于人工智能（AI）的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊被用來通過從運(yùn)維手冊中提取數(shù)據(jù)自動構(gòu)建預(yù)防性維護(hù)工作指令，節(jié)省了通常用于此類任務(wù)的90%以上的勞動時間，并達(dá)到了與專業(yè)工程師相同的準(zhǔn)確度水平。

在規(guī)劃和安排過程中，AI取代了傳統(tǒng)的調(diào)度工具，并且可以進(jìn)一步通過應(yīng)用其他規(guī)劃方法、分析歷史維護(hù)數(shù)據(jù)、設(shè)備健康度評分和運(yùn)營限制來動態(tài)優(yōu)化調(diào)度。“我們自己的研發(fā)工作已經(jīng)完全轉(zhuǎn)向人工智能（AI）規(guī)劃和調(diào)度，有兩個互補(bǔ)的方向，一個使用NVIDIA CuOpt作為核心優(yōu)化引擎，以及其他來自英偉達(dá)企業(yè)級AI平臺堆棧的組件，以及我們自己為特定目的訓(xùn)練的DeepSeek LLM。”

對于決策支持，包括預(yù)測性維護(hù)的自動化決策支持，喜科的bluebee®設(shè)備健康評分模塊優(yōu)先考慮歷史數(shù)據(jù)而不是實(shí)時傳感器輸入。只關(guān)注傳感器的實(shí)時數(shù)據(jù)會存在錯誤的設(shè)計(jì)、故障頻發(fā)以及高昂的維護(hù)成本等問題，這些問題始終制約著單純依賴傳感器方案的長期可行性。據(jù)悉，bluebee®設(shè)備健康評分模塊已經(jīng)在上海的一家頭部水務(wù)公司投入使用。

談及企業(yè)如何構(gòu)建數(shù)據(jù)閉環(huán)體系以及如何打破“數(shù)據(jù)孤島”的問題，浦樂諾表示，異構(gòu)、低質(zhì)量的數(shù)據(jù)是工業(yè)維護(hù)中的一個持續(xù)挑戰(zhàn)，破壞了預(yù)測性維護(hù)和長期戰(zhàn)略發(fā)展的基礎(chǔ)。喜科的方法是優(yōu)先考慮結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集，由ISO 55000（在中國是GB/T 33172）和相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)。“我們的‘ISO 55000循環(huán)’使AI能夠處理豐富的歷史數(shù)據(jù)用于預(yù)測性維護(hù)，這與缺乏上下文的僅依賴傳感器的解決方案不同。”

對于AI未來在工業(yè)領(lǐng)域如何能更好地發(fā)揮作用，浦樂諾表示，當(dāng)AI不太顯眼時，它效果最好。這不是將人工智能作為一種營銷噱頭，而是作為一種實(shí)現(xiàn)工業(yè)目標(biāo)的工具，在幕后平穩(wěn)運(yùn)行。“在喜科，我們也相信以人為本而不是以機(jī)器為中心的解決方案：作為決策中心的AI將賦予技術(shù)人員和管理人員能力，彌合專業(yè)知識差距，并推動可持續(xù)的工業(yè)進(jìn)步。AI服務(wù)于工人，從車間操作員到工程師，再到高層管理人員，讓他們能夠根據(jù)現(xiàn)場的真實(shí)數(shù)據(jù)做出日常決策，無論是巡檢期間、工作準(zhǔn)備期間、故障排除幫助、更換還是預(yù)算決策。在未來，這可能會成為構(gòu)建基于經(jīng)過驗(yàn)證且透明方法論的全自動系統(tǒng)的基礎(chǔ)。”

 

智化科技：“AI化學(xué)家”顛覆傳統(tǒng)研發(fā)模式

在化工、醫(yī)藥研發(fā)領(lǐng)域，AI又能發(fā)揮怎樣的作用呢？

傳統(tǒng)路線設(shè)計(jì)靠經(jīng)驗(yàn)、靠化學(xué)家檢索，容易陷入思維定式。智化科技ChemAIRS平臺匯聚了7000萬條反應(yīng)數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)模型，用戶只需輸入目標(biāo)分子，系統(tǒng)便可在數(shù)分鐘內(nèi)輸出多條合成路線，并同步給出產(chǎn)率、成本與工藝風(fēng)險(xiǎn)評估。
目前，ChemAIRS 已在國內(nèi)外多家制藥公司的藥物合成部門落地，成為新藥早期路線設(shè)計(jì)的“標(biāo)配”。

 

夏寧博士，武漢智化科技有限公司CEO

高效平臺加持下，前沿成果不斷拓寬新的應(yīng)用場景，武漢智化科技有限公司CEO夏寧博士分享了多個成功案例。例如，ChemAIRS不僅可為尚在臨床試驗(yàn)階段的新型減肥藥提供了更簡潔、可控的合成路線，合成步驟從27步銳減至16步。其還可以應(yīng)用在農(nóng)藥，譬如針對新型除草化合物A4，平臺設(shè)計(jì)的兩條極具工業(yè)化潛力的合成路線，經(jīng)驗(yàn)證不僅可顯著除草，且對玉米、水稻等作物更安全。

更值得一提的是，智化科技將人工智能軟件與自動化硬件深度結(jié)合，打造出“無人實(shí)驗(yàn)室”整體解決方案。智化科技將傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)過程中人需要做的任務(wù)拆分成投料、反應(yīng)、取樣、分析、分離等多個不同的動作模塊，用自動化的形式去實(shí)現(xiàn)。AI 生成的方案，交由全自動實(shí)驗(yàn)平臺無縫執(zhí)行；機(jī)械臂精確稱量、反應(yīng)器自動調(diào)控溫度與 pH值……整個流程無人干預(yù)，卻井然有序。機(jī)器人全流程參與，數(shù)據(jù)實(shí)時上傳，實(shí)現(xiàn)全流程閉環(huán)。新藥研發(fā)有多個環(huán)節(jié)，其中，化合物合成是最費(fèi)時的環(huán)節(jié)之一。一位成熟的化學(xué)家設(shè)計(jì)一條合成路線，通常需要 2 個小時以上。而通過“AI化學(xué)家”，5分鐘就能給出最優(yōu)的合成路線。一天可以做上千個反應(yīng)，比起人工，效率提升20倍到40倍。“我們幫客戶將研發(fā)效率提了上去，成本降了下來。”夏寧說，經(jīng)合作方驗(yàn)證，接入該方案的實(shí)驗(yàn)室，效率最高提升50%以上，成本降低40%，項(xiàng)目研發(fā)周期縮短近3倍。

此外，智化科技已將市場觸角拓展至全國乃至海外，與輝瑞、人福醫(yī)藥等百余家中外藥企達(dá)成長期穩(wěn)定的合作。

“不僅是醫(yī)藥行業(yè)，越來越多制造型企業(yè)也開始找到我們，希望優(yōu)化工藝、降本增效。”夏寧透露，近兩年公司還將業(yè)務(wù)拓展至當(dāng)前迅猛發(fā)展的新型材料領(lǐng)域，例如光刻膠、新型顯示等行業(yè)。為進(jìn)一步滿足業(yè)內(nèi)對人工智能輔助研發(fā)的需求，智化科技計(jì)劃于近期進(jìn)一步升級ChemAIRS，新的大模型將支持自然語言交互和多模態(tài)識別，進(jìn)一步降低化學(xué)家使用門檻，讓新型合成化學(xué)品的研發(fā)，像聊天一樣簡單。

“一個更加高效、智能的AI化學(xué)家‘智造’時代，正在到來。”夏寧表示，隨著技術(shù)不斷成熟，“人工智能+自動化實(shí)驗(yàn)室”的模式，在不久后將徹底顛覆相關(guān)行業(yè)的研發(fā)模式。

 

“技術(shù)只是入場券”，場景才是王道，我們欣喜地看到，AI技術(shù)已經(jīng)在多個行業(yè)的多項(xiàng)場景中落地。當(dāng)技術(shù)深度融入業(yè)務(wù)場景，不僅能實(shí)現(xiàn)效率的指數(shù)級提升，更能重構(gòu)產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈條。未來，隨著AI在更多垂直場景的滲透，“技術(shù)+場景”的雙輪驅(qū)動，必將催生更深刻的產(chǎn)業(yè)變革。

 

來源：榮格-《智能制造縱橫》

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