3月27日这天，人民网在北京发了篇稿子，记者李彤在里头谈到了工业AI的事儿。她说啊，大家都觉得练大模型就像做菜一样得精细，工业AI确实像个金矿，但要挖到真金可不容易。这就说明咱们的工业AI现在正忙着从以前的“吹牛阶段”变成“办实事”，政策和市场都在推着往前走。不过呢，场景匹配不好、数据少、投入产出不对等这些问题也得给解决了。业内人都觉得啊，工业AI现在正从政策推到产业干、产品搞到场景用、单点突破到大家一起赢的阶段，得靠大家一起发力才行。 上头有政策支持，市场机会也不少，工业AI现在算是站在了风口上。今年政府报告里头提的“智能经济新形态”，那就是要抓住机会给AI赋能各行各业，赶紧把新经济弄起来。中国底子厚、创新环境好、市场大，现在成了全球关注的重点。 西门子董事会主席博乐仁在最近搞的RXD大会上就说了，中国的基础好、环境开放、市场广阔，很适合工业AI发展。他觉得工业上对AI要求太严了，得在现实中用，在物理世界里跑才行，光算法好使不行。他强调了个关键点：工业AI必须得100%靠谱。这跟咱们平时用的消费级AI不太一样。 大家现在对工业AI的认识也深了一层。银河通用机器人的张直政说啊，以前就想着用它解决点单个问题降降成本、提提效率；现在理解不一样了，得看生产关系和生产方式咋变。 国机数科的王宇航提到啊，要破局得先破管理上的事。这可不是简单换个技术的事儿，是企业从上到下的管理变革。接下来就是技术的事儿了，还得有符合工业场景的专门模型。最后还要考虑成本问题，只有能赚钱的项目才有长期生命力。 北京数据集团的李振军觉得啊，算力和模型现在到处都是门槛不高了；真正缺的是数据。得把企业内部那些没被开发的“私域数据”挖出来；还得坚持场景驱动去找结合点。 西门子中国的肖松也觉得得找那种数据能拿来用、价值能算清楚、结果还能复制的场景切入口。 大家都觉得破局是为了走得更远；扎根才能做大做强。 现在数据太少了嘛；有的企业只管生产不管数据采集；有的有采集但没存好；有的存好了也不加工……关键是这些没加工的数据多是非标准化的格式；没法直接用来训练模型。 所以啊得往外走走看看；构建个好的生态系统来补数据这块短板就很重要。李振军说现在数据市场就是缺供给。从收集加工到验收训练这一套流程太长了费时间太多了。 他提议得建那种规模化、标准化的数据工厂；一方面让大家放心共享数据；另一方面把工业数据变成标准化的产品卖出去才行。 最后他也说了一句实话：“成长的烦恼”是每个产业发展都要经历的阶段吧？不过呢只要政策支持一直加码、技术创新一直有突破、产业生态慢慢完善……工业AI的价值释放肯定会加速起来的。 以后啊等更多人参与进来、更多成果落地……工业AI就能实现产业价值和社会价值的双重提升啦！