人工智能应用现状 - AI技术正通过机器人等硬件载体加速渗透至咖啡制作、分拣、零售结算等多元化场景 实现饮品自动制作、物料精准分拣及高效收银功能[3][5] - 智能机器人具备视觉捕捉和3D建模学习能力 可复刻专业咖啡师拉花技巧 分拣机器人采用高精度视觉引导技术 在混乱堆放条件下实现精准抓取[5] - AI结算台依托百度飞桨AI能力 将餐饮结算效率从人力每分钟2单提升至10-15单 显著降低人力成本[5] 政策推动与区域实施 - 国务院明确2030年新一代智能终端及智能体应用普及率超90%目标 部署科学技术、产业发展等六大重点领域"人工智能+"行动[7] - 浙江以"人工智能+医疗健康"为突破口建设国家级医疗AI基地 上海聚焦制造业实施"模塑申城"行动 推动AI与集成电路、汽车等产业深度融合[7] - 华院计算钢铁行业大模型将宝武集团热轧缺陷检测准确率从不足80%提升至98% 并成功出海应用于墨西哥钢铁企业[8] 技术落地挑战 - 基础模型存在可解释性差与幻觉高等问题 工业领域面临高准入门槛、高运营成本及高安全风险 技术与业务协同不足[10] - 不同行业数字化转型程度差异导致数据孤岛现象突出 医疗等领域因数据安全法规限制及诊疗数据格式不统一 造成高质量语料稀缺[10][11] - 定制化AI服务的算力、模型及数据成本较高 中小企业难以承受 标准化服务尚未满足行业特色需求[12] 发展路径建议 - 需构建技术-场景-生态闭环体系 鼓励龙头企业组建创新联合体 推动AI在装配、焊接等典型场景的规模化部署[10] - 实施"一业一策"策略 优先选择数据基础好、需求迫切的行业 依托链主企业建立数据-模型-场景闭环[8] - 建设公共服务平台提供共性基础设施 通过差异化政策支持央国企、行业龙头及中小企业 降低AI应用创新成本[12]

只需在屏幕选一杯咖啡，机器人就能在90秒内全自动制作一杯拉花精美的咖啡，浓香扑鼻。在大会现场，安诺机器人（深圳）有限公司相关负责人告诉记 者，这次公司把整个"饮品天团"都搬到了展会上，能通过机器人完成做奶茶、咖啡拉花、打冰淇淋、调酒等各项复杂技能，"以后会有越来越多的饮品店出 现'机器人员工'"。 这正是AI技术落地的具象化场景。上述负责人表示："我们的咖啡机器人就配备了智能视觉捕捉和识别系统，靠AI建立了学习能力，通过视觉捕捉和3D建模， 专业咖啡师在它面前展示的拉花技巧，它可以看懂并学会，然后完美复刻出来。" 当咖啡机器人正在忙碌为参展者提供饮品的同时，一个挂着数枚金牌的机器人正张开双手，以"拥抱"的姿态面向参展者。这是领益智造的"领珑"机器人，在近 期结束的首届世界人形机器人运动会上，该机器人斩获了物料搬运技能竞技、混料分拣技能竞赛双料冠军。 领益智造相关工作人员告诉记者："'领珑'主要能力是分拣，它搭载了我们自主研发的智能高精度视觉引导技术和创新的空间抢占式抓取算法，能够在物料混乱 堆放的情况下精准选出需要的物料，高效进行分拣。它未来的应用场景将会非常广阔，能在大部分工厂里面当个好员工。" 在"领珑" ...