AI 产业落地：从 “实验室神话” 到 “车间烟火气” 的跨越
- 引言：AI 技术的 “冰火两象”—— 论文 citations 破万与企业落地 ROI 低迷的反差，以某头部 AI 公司从 “纯技术输出” 到 “行业定制” 的转型为例，提出落地难的核心命题
- 落地路上的 “三重关卡”
- 数据 “适配性鸿沟”：实验室优质数据集与工厂、医院等场景中 “脏数据”“碎片化数据” 的冲突，举例制造业设备传感器数据的噪声处理难题
- 成本 “不可承受之重”：算力部署的隐性成本（如某物流企业 AI 分拣系统的冷链环境算力损耗）、定制化开发的周期成本分析
- 人机协作 “排异反应”：传统行业从业者对 AI 的抵触心理，结合某银行 AI 客服系统推行中老柜员的操作习惯冲突案例
- 破局的 “行业解法”
- 建立 “场景小模型” 生态：针对垂直领域（如餐饮后厨的 AI 库存管理）开发轻量模型，降低数据与算力门槛
- 构建 “人机协同培训体系”：以零售业 AI 导购系统为例，设计 “AI 辅助 + 人工决策” 的阶梯式培训流程
- 结语：AI 落地的 “烟火气” 价值 —— 从实验室的技术参数到车间的生产效率提升，真正的价值在于融入产业的日常肌理