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工业AI为何落地难?场景识别、组织壁垒与回报率是关键挑战

文|财新 顾昭玮
2026年06月06日 21:49
推行工业AI必须进行体制机制改革,最大障碍往往不是技术本身,而是组织壁垒及其形成的数据孤岛
2026年4月22日,深圳,2026机器人全产业链接会智能仓储与物流展区,兰剑智能人形机器人正在演示仓储物流场景中的料箱搬运与分拣作业。图:视觉中国

  【财新网】随着大模型竞争逐渐从参数规模和模型能力转向产业落地,工业制造正成为人工智能(AI)价值兑现的重要场景。6月6日,多位工业产业人士在首届人工智能高质量发展大会上指出,工业AI当前面临的主要挑战已不再是模型本身,而是如何识别高价值业务场景、打通组织与数据壁垒,以及验证投入产出比并形成可持续商业模式等。

  京东工业副总裁郭颖提出,京东工业联合国研大数据研究院测算发现,2024年中国供应链总成本约为115.2万亿元。基于对典型企业供应链数智化转型案例的跟踪研究,企业完成全链路供应链数智化改造后,供应链成本平均可下降5.88%。按此测算,全国范围内对应约6.8万亿元的潜在降本空间。

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责任编辑:郭琼 | 版面编辑:王永
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