AI在工业与制造业的应用价值与挑战 - 企业面临AI价值落地的两大核心挑战：场景定位与投资回报 [1] - AI价值需通过应用场景体现 具体表现为提升效率与实现绿色节能 [1] - 企业需推动三大创新以把握AI机遇：面向市场的创新、生产运营创新、生态系统创新 [1] AI在工业领域的具体应用与数据基础 - 工业领域具备长期数据积累 AI技术能充分挖掘工业数据价值 [2] - AI在工业端的成熟应用包括预测性维护和机器视觉质量检测 [2] - AI可通过视频识别员工不安全行为（如走出安全区域、操作姿势不规范）来提升生产安全 [2] - 实现AI应用的前提是设备互联互通并能采集数据 同时需有成熟软件平台承接数据分析 [2] - AI正成为工业降本增效的关键工具 显著提升运营效率并助力可持续的盈利性增长 [2] AI落地的生态协同模式与发展方向 - AI落地需依靠生态协同 通过“创赢计划”汇聚创新企业力量联合研发数字化解决方案 [3] - 在新型电力系统领域 联合光伏、储能、虚拟电厂等各方构建协同生态 [3] - 与云服务商合作 利用其AI大模型引擎开发预测性维护、微电网调度等标准化软件 [3] - 形成“基础工具—应用开发—现场交付”的完整产业链条 [3] - 工业AI未来两大方向：将成熟应用大规模拓展至更广泛场景 以及协同伙伴实现从“单点优化”到“全局优化”的突破 [3] AI作为工业发展的核心驱动力 - AI不仅是效率工具 更是工业企业创新与竞争力提升的核心驱动力 [2] - 工业端未来应用AI的潜力巨大 [2]