AI赋能新型工业化：挑战与机遇并存

　　2025年世界人工智能大会上，“AI赋能新型工业化”成为热词。AI正打通底层设备、中层系统与顶层决策链条。

　　麦肯锡调研显示，全球17家“灯塔工厂”中，AI助其制造成本等改善50%以上，但生成式AI应用少。Gartner预测，到2029年，中国60%的企业将把AI融入主要产品与服务。但AI要走进“车间地板”，至少还有三座“硬山”需要翻越：高质量数据收集困难，模型幻觉难以容忍，场景适配难以规模复制。

　　高质量数据是前提条件。海量高质量数据是大模型泛化涌现能力的基础。工业场景下，数据结构多样，质量参差不齐，给工业大模型的训练和应用带来挑战。

　　控制模型“幻觉”风险。工业场景对模型“幻觉”容错率几乎为零。国泰君安证券研报指出，AI幻觉是指人工智能模型生成的看似合理但实际错误的内容。

　　化解定制化适配难题。工业互联网的核心特征是“1米宽，百米深”。工业领域的大模型必须直面“深穿透”的难题。

（文章来源：时代周报）

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