剑思庭：警惕过度宣传 AI 对工业自动化的改变：回归基础，聚焦落地

工业自动化的核心诉求是 “稳定、高效、可靠”，而当前 AI 在该领域的过度宣传，正模糊 “技术可能性” 与 “落地现实性” 的边界，背离工业场景的本质需求。需警惕三大认知误区，避免 AI 沦为 “华丽演示” 而非 “生产动能”。

1、警惕 “演示等同于量产落地”

工业场景的复杂性，容不得 “纸上谈兵”

过度宣传常将实验室模型环境下的 “单点演示” 包装为 “全场景量产方案”，却忽视工业自动化 “工况复杂、环境严苛、稳定优先” 的核心要求 —— 剑思庭观点，“演示易，产品难，难于上青天”。

演示中的 “理想环境” vs 量产的 “真实工况”：AI 视觉质检在实验室中能实现 99% 的准确率，但量产时面对物料色差、光照变化、电磁干扰，准确率可能骤降至 80% 以下；AI 预测性维护在单台设备上验证成功，推广到多品牌、多型号设备集群时，因缺乏统一数据标准，故障预警准确率大幅下滑；

演示中的 “短期效果” vs 量产的 “长期稳定”：工业自动化要求设备 7×24 小时连续运行，AI 模型的 “短期优化”（如某小时能耗下降 5%）不代表 “长期可靠”，过度宣传会让企业忽视模型的容错机制、冗余设计（如 AI 故障时需无缝切换回传统控制逻辑），最终因 “不稳定” 被生产线淘汰。

2、警惕 “模型神话”

工业自动化的价值，不在于 “模型先进” 而在于 “解决问题”

过度宣传热衷于渲染 “大模型、复杂算法” 的技术标签，却背离 “模型≠产品” 的核心常识 —— 工业自动化的用户关注 “能否提升产能、降低能耗、减少停机”，而非底层模型：

盲目追求 “大而全”，忽视 “小而美”：很多企业执着于用大模型实现 “全工厂智能调度”，却忽视 “小场景落地”（如单台电机的 AI 预测性维护、某段流程的参数优化），导致项目周期长、投入大、回报慢；

忽视工业数据的 “专属属性”：通用大模型无法适配工业场景的 “专属需求”（如化工行业的反应釜温度协同控制、汽车制造的焊接工艺优化），照搬通用 AI 模型，只会导致 “水土不服”；

混淆 “技术叠加” 与 “价值融合”：部分企业在传统控制系统上简单叠加 AI 模块，却未实现 “数据与 AI 的化学催化”（如 AI 优化指令未接入 PLC 控制闭环），最终 AI 沦为 “数据看板式” 的摆设，无法真正优化生产。

3、警惕 “技术替代人” 的极端宣传

工业自动化的核心，是 “人机协同” 而非 “机器换人”

过度宣传常放大 “AI 替代一线操作、工程师决策” 的噱头，却违背 “把人的还给人，把机器的交给机器” 的初心 —— 工业自动化的本质是 “人主导、机器辅助”，而非本末倒置：

忽视人的 “核心决策价值”：AI 能实时监测设备数据、计算优化参数，但工艺目标设定（如产品质量标准）、复杂故障排查（如设备隐性故障的经验判断）、应急处置（如突发停机的人工干预），仍需依赖工程师的专业能力，盲目替代会引发生产安全风险；

忽视 “人机协同的流程设计”：AI 的价值是 “解放人”（如减少人工巡检、重复计算），而非 “替代人”，过度宣传会让企业忽视流程重构（如 AI 生成故障排查建议后，如何与工程师的工作流衔接），最终导致 “AI 归 AI，人归人”，无法形成协同效应。

理性落地：工业 AI 的正确打开方式，是 “基础先行、小步快跑”

4、警惕过度宣传，不是否定 AI 对工业自动化的价值，

而是要回归 “务实落地” 的逻辑

从小场景切入：选择数据和样本完善、需求明确的单点场景（如电机预测性维护、局部流程参数优化），先实现 “有作用”（如停机率下降、能耗降低），再逐步推广；

坚守 “稳定优先”：AI 方案需适配工业场景的需求，避免因 “追求智能” 牺牲稳定性；

以价值为核心：不被 “AI革命” 绑架，以 “产能提升、能耗降低、运维效率提高” 为检验标准，而非模型复杂度、演示效果。

工业自动化的 AI 转型，是 “复杂巨系统工程” 而非 “技术噱头”。唯有警惕过度宣传，回归 “基础为根、价值为核” 的本质，才能让 AI 真正成为工业自动化的 “赋能者”，而非 “空转者”。

【END】

2025年11月