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当前，工业领域正加速向数字化、智能化转型，但 “人工依赖重、落地门槛高、行业适配难” 等痛点，仍制约着 AI 技术在工业场景的深度渗透。如何明确 AI + 工业的核心目标？落地过程需突破哪些关键条件？又该以何种工具降低转型成本、提升效率？带着这些行业关切，我们专访了上海全应科技策略长兼行销专家、深耕工业智能化领域多年的吕文平博士，从多维度拆解 AI + 工业的落地逻辑，揭秘全应科技 IDIC数智一体机的破局价值。

以下是对话实录，在确保原意准确完整的基础上，已进行适度优化调整，旨在为读者呈现更清晰、流畅的阅读体验。

问：当前多数工业生产仍高度依赖人工管控，需投入大量成本保障人员能力与责任心。从行业发展视角看，AI + 工业的核心目标与价值导向应如何界定？

答：目前绝大多数工业生产过程仍然依靠人工进行管控，强依赖现场人员的能力、经验、责任心，而且需要额外付出管理成本对人员进行管理；AI +工业的目标是通过数字化、自动化、智能化等技术实现对【工业核心生产】工作的人工赋能甚至替代，以达到工业生产过程的高效化、一致化和标准化，进而不断对智能化系统进行迭代优化，以实现工业生产过程的“极致效果和效率”。

问：那要让 AI 在工业现场真正落地决策类应用，必须具备哪些关键条件才能避免 “纸上谈兵”？

答：现场人工的工作大体上可以分为执行和决策。目前需要人工进行执行的工作往往不单一，当前的机器人技术很难对人类通用任务进行替代；而另一方面，人工智能技术以其“博闻、强记、快算”的特点更擅长解决决策问题，所以目前工业领域落实人工智能应用应该首先聚焦在生产现场需要实时决策的生产问题；对于这样的场景，人工智能应用能够实施决策的必要条件是“决策相关的输入信息已实现数字化”和“决策执行的动作已实现数字化”，所以生产现场的数字化基础是实现人工智能应用的必要条件。

问：那要把这些技术整合起来达成智能化目标，企业需要哪些核心专业人才？对人才的 “跨界融合能力” 有没有具体要求？

答：至少需覆盖四大核心专业领域的人才：一是 IT 技术人才（负责数据采集、系统搭建、网络保障）；二是工业机理人才（熟悉行业生产工艺、掌握设备运行规律，为 AI 提供场景逻辑）；三是工业控制人才（衔接 AI 决策与设备执行，保障控制精度与稳定性）；四是 AI 算法人才（设计适配工业场景的算法模型，解决实际生产问题）。更关键的是，这些人才需具备 “跨界融合能力”—— 例如算法人才需理解工业机理，控制人才需懂 IT 系统逻辑，唯有打破专业壁垒，才能让 AI 技术真正适配工业需求。

问：四大领域人才还要跨界，确实不容易。那有哪些高效实现【AI ＋工业】智能化的方法？

答：借鉴工业 3.0 的规模化落地经验，AI + 工业智能化需构建 “工具化、标准化、组件化” 的实施体系：一是要有适配工业 4.0 的 “工具平台”（如集成数据处理、算法部署的一体化平台）；二是要有 “标准化编程环境”（降低算法开发与场景适配的门槛）；三是要有 “自动化与智能化成熟组件”（如预制的能耗优化模块、故障预警模块，减少重复开发）；四是要有 “友好高效的编辑引擎与界面”（让工业人才无需深度懂 AI，也能快速配置应用）。通过这套体系，才能让 AI + 工业从 “定制化项目” 走向 “规模化落地”，提升效率。

问：您说的 “组件化、标准化” 很关键，但不同行业的生产逻辑差太多了，那 AI 应用能在行业间直接复制或套用吗？

答：完全不能。AI 在工业的应用核心是 “适配行业机理”—— 例如热电行业关注 “锅炉燃烧效率与供汽稳定性”，炼钢行业关注 “钢水温度与成分控制”，石化行业关注 “反应釜压力与产物纯度”，不同行业的生产逻辑、关键指标、设备特性完全不同，对应的 AI 算法模型、数据采集维度、控制策略也需针对性设计，无法简单复用。这也是 AI + 工业落地过程中，行业深耕比技术通用更重要的原因。

问：那对很多做工业 3.0 自动化的服务商来说，他们有现场经验但缺 AI 能力，要转型成工业 4.0 智能化服务商，最关键的突破点在哪里？

答：核心是 “工具赋能”, 需要一套 “低代码、快交付、速培训” 的工业 4.0 工具平台。低代码，可降低 AI 技术的开发门槛，让自动化服务商的现有团队无需从零学 AI，就能快速搭建智能化应用；快交付，可缩短项目周期，提升服务效率，适应工业客户对转型 “快速见效” 的需求；速培训，可帮助团队快速掌握智能化服务能力，避免转型过程中 “能力断层”。通过这套工具，自动化服务商能快速将 “自动化经验” 转化为 “智能化服务能力”，完成转型。

问：您多次提到 “低代码、快交付、速培训” 的工具平台，那从企业角度，该怎么通过工具构建 Know-How 的沉淀体系，避免 “人走经验走”？

答：关键还是依靠 “工具平台”,通过 “低代码、快交付、速培训” 的工业 4.0 工具，将交付过程中积累的 Know-How（如工艺参数阈值、算法优化逻辑、故障处理方案）转化为 “平台化组件” 或 “标准化模板”。例如，某热电项目中总结的 “锅炉负荷调节策略”，可封装为工具中的预制模块；某炼钢项目的 “温度控制经验”，可转化为算法参数模板。这样一来，Know-How 不再依赖个人记忆，而是沉淀在工具中，既能避免人员流失导致的知识断层，也能为后续项目提供复用基础，提升团队整体服务能力。

问：那目前市场上有没有能满足这些需求的工具？

答：全应科技的 IDIC 数智一体机，就是专为解决 AI + 工业落地痛点设计的标准化工具平台。它具备 “全流程智能化能力”：涵盖数据采集（对接工业设备与系统，实现数据实时接入）、数据处理（清洗、分析、建模数据，为 AI 提供高质量输入）、AI 算法（内置适配多行业的算法模型，支持自定义优化）、模型建构（低代码可视化建模，降低开发门槛）、数据分析（生成生产报表与优化建议）、数据可视化（中控大屏实时展示工况与成效）。

具体来看，它有五大核心特点适配行业需求：

1. 项目协作：“你有项目、我能协助”—— 客户或合作伙伴有智能化项目需求，IDIC 可提供全流程工具支撑；

2. 工具赋能：“你主应用、我有工具”—— 用户主导行业应用落地，IDIC 提供数据、算法、控制等核心工具模块；

3. 低代码建模：“你懂设计、我助实现”—— 用户懂工业工艺设计，无需深度编程，即可通过 IDIC 快速搭建模型；

4. 低成本交付：“你主交付、我主赋能”—— 用户主导项目交付，IDIC 降低开发与培训成本，提升交付效率；

5. 生态共建：“你做服务、我做产品”—— 合作伙伴提供行业服务，IDIC 作为标准化产品，支撑生态规模化发展。

问：IDIC 的能力听起来很全面，不过企业可能会关心两个实际问题：一是学习门槛高不高，现有团队能不能快速上手？二是成本划算吗，在项目总投入中占比多少？

答：使用门槛很低 —— 具备行业机理知识与现场经验的团队（如工业控制工程师、工艺工程师），经过 1-2 周的短期培训，即可熟练掌握 IDIC 的低代码建模、数据配置、应用部署等核心操作，无需额外招聘专业 AI 人才。

成本方面也极具优势：IDIC 作为标准化工具，其价格通常仅占项目总体价格的 20% 左右，远低于定制化开发的成本。同时，由于它能提升交付效率、减少重复开发、沉淀 Know-How，长期来看还能进一步降低企业的后续项目成本，性价比很高。

问：门槛低、成本可控，这对企业来说很有吸引力！那 IDIC 有没有实际落地的案例？

答：IDIC 已通过多个行业合作伙伴，在热电、火电、炼钢、危废处理、石化等领域的标杆案例中，验证了其可用性与有效性。例如，在热电行业，通过 IDIC 实现锅炉燃烧智能调控，帮助企业降低燃煤成本 10% 以上，设备自动投用率提升至 95%；在危废处理行业，借助 IDIC 优化焚烧炉温度控制，减少有害气体排放 30%，同时提升处理效率；在炼钢行业，通过 IDIC 精准控制钢水成分，产品合格率提升 2 个百分点。这些案例覆盖不同工艺与工况，充分证明了 IDIC 对多行业的适配性。

结语

当 “人工依赖重、落地门槛高、行业适配难” 成为 AI 渗透工业的核心堵点，全应科技 IDIC 数智一体机给出了精准破局的答案 —— 以 “数字化为基础、人才跨界为支撑、工具标准化为核心” 的落地逻辑，既降低了工业智能化的学习与成本门槛，又通过 Know-How 沉淀与组件化能力，破解了行业适配难题。

从热电行业的能效提升、危废处理的减排降耗，到炼钢行业的品质优化，IDIC 的落地案例印证了：AI + 工业的核心价值，不仅是效率升级与成本降低，更在于为工业绿色低碳转型提供了可量化、可复制的技术路径。而其构建的 “低代码、低成本、快交付” 生态体系，更让智能化从少数企业的 “尝鲜”，变成多数企业可触及的标配。

未来，随着这类标准化工具的普及，AI 技术将加速从工业生产的 “单点优化” 走向 “全域渗透”，既为中国工业的数字化、智能化转型注入持久动能，更将以技术赋能产业节能减碳，为工业高质量发展筑牢根基，为双碳目标的实现注入可持续的核心动力。