垂直化AI才是终极答案

这句话我颇为认同。

模型介入前，先将现场转化为可计算的语言形式。

模型可读取的内容，过去几年都已喂入，也都能解读出来。

余下的则是模型难以识别或识别不准的部分，需要转化为模型可消化吸收的格式。

汽车产线停机后，产线现场迫切需要解答：

异常起源于何处？

如何蔓延扩散？

为何最终引发停机？

在根因分析阶段，系统融合局部贡献度、首次异常时刻、传播影响与拓扑中心性，输出Top-K候选根因及可核验的证据链。

依赖个人经验的故障复盘被重塑为可量化、可解释、可复现的诊断流程。

带有因果属性的可信数据才具备价值。

智能制造AI的胜出并非单点模型的功劳，而是数据、模型、工具、流程、组织、算力与安全边界协同作用的系统性工程。

另外，资深前辈还分享了大成智慧的相关理念，未能充分理解。