AI落地为何难
月初去项目做调研，在一间会议室里，一个项目同事的一句话在后面被反复引用："用过，但感觉也就那样。"这是真实的反馈，也折射出AI与一线应用之间的巨大落差。· · ·调研中观察到，一线员工对基础工具的驾驭能力差异明显，诸如云文档、多维表格等协同工具的使用，相比总部少了很多。有同事提到，很多应用只是为了响应总部或区域的统一部署，日常工作中用到的不多，觉得这类工具学起来费劲，平时忙于完成指标和任务，没有精力专门去学。针对这个问题，一个同事的大实话让我深有感触：人教人教不会，事教人一遍就会。这句话一
制造业布局 AI 需警惕的五大误区
幻境智算·AI 硬件观察NEWS BRIEF车间绝非试验室。场景、数据、算法、团队及投资回报率，任一环节失守，都将导致 AI 项目止步于演示，无法落地真实产线。制造业既是最渴求 AI 赋能的领域，也是最易将 AI 项目做得过于沉重的行业。谈及智能制造，方案中往往堆砌视觉质检、预测性维护、智能排程、数字孪生与知识大脑等概念。看似面面俱到，实际部署时却可能样样不精。车间环境复杂，油污、震动、光照变化、设备差异、人员操作习惯以及停线成本，都会将演示阶段被掩盖的问题无限放大。以下五大陷阱，几乎贯穿了制造业 AI