上海最近搞了个大动作，发布了“AI+制造”的实施方案，目标是在三年内让3000家制造业企业用上智能化技术。

说实话，这听起来挺牛的，但仔细一想，AI在制造业的应用真的有那么顺利吗？

我有点怀疑。

你看，制造业可不是什么“软柿子”，专业壁垒高、复杂性强，容错率还低。

AI要在这里站稳脚跟，得有多“靠谱”才行。

我听说上海电气在风电行业用了AI算法，设计效率提升了30%，这确实挺厉害的。

但问题是，这种成功案例是不是只属于那些“学霸”企业？

中小企业能不能跟上这个节奏？

钢铁行业也有点意思。

华院计算搞了个大模型，把热轧表面缺陷检测的准确率从80%提到了98%。

这技术还“出海”了，在墨西哥的钢厂用上了。

听起来很酷，但我觉得，AI再厉害，也离不开人的经验。

那些老师傅的“独门秘籍”，AI能完全掌握吗？

说到工业智能体，这玩意儿听起来挺高大上的，但实际效果如何，我还真有点拿不准。

华院计算的成功案例确实让人眼前一亮，但工业AI的“三高”难题——高准入门槛、高运营成本、高安全风险——可不是闹着玩的。

数据是工业模型的上限，但工业语料的分享和流通机制还没完善，这让人有点头疼。

上海为了解决这些问题，搞了三大平台，包括宝联登工业平台、工业智算云公共服务平台和工业语料公共服务平台。

这些平台整合了算力、语料、数据治理等资源，降低了AI大模型的使用门槛。

库帕思科技在工业高质量数据集建设上也有点成绩，规模达到了50TB，还制定了钢铁语料库标准及导则。

不过，我觉得这些平台的效果还有待观察。

毕竟，技术突破是一回事，实际应用又是另一回事。

我听说上海制造业企业对AI的接受度挺高，市经信委的制造业智能专项支持资金已经达到了2亿元，申请企业有几十家，其中近半是民营企业。

这听起来不错，但新政能不能真正降低企业转型成本，还得看后续的执行情况。

我个人觉得，AI在制造业的应用，不能只靠“学霸”企业，更需要“普惠”到更多中小企业。

毕竟，制造业的核心还是“人”，AI再强大，也离不开人的经验和智慧。

对了，说到这个，我想起我第一次接触AI技术时犯的一个小错误。

当时我试图用AI工具分析一些数据，结果因为输入格式不对，直接卡住了。

后来我花了好几个小时才找到问题所在，真是哭笑不得。

不过，这也让我明白了一个道理：技术再先进，也得靠人去驾驭。

总之，AI+制造的浪潮已经来了，但能不能真正颠覆制造业，还得看后续的发展。

你觉得呢？