工业AI进入运营期：就绪度差距制约规模化
思科最新调研深入剖析了工业人工智能（AI）如何融入实体运营。该报告从数据视角出发，揭示了工业企业采纳AI的路径、遭遇的难题，以及AI融合至物理系统、基建与流程后催生的新机遇。思科近日发布年度重磅报告《工业AI发展现状》，聚焦工厂、能源及交通等关键设施如何加速AI的实地部署。报告通过数据驱动分析，展现了企业应用AI的现状、AI落地真实场景面临的挑战，以及AI深度嵌入物理架构与业务流后所释放的潜在价值。此项双盲全球调研覆盖19个国家及21个工业领域的千余名运营技术（OT）决策者。数据显示，AI已在流程自动化、
污水厂AI改造前的自检：数据、仪表与系统现状评估
此前，我们已从应用层面梳理了污水厂AI智能化技改的整体路径与功能图谱：涵盖工艺调控、设备管理、成本核算、日常运营，乃至低碳运营与ESG。然而，在针对任何一座污水厂设计并开发应用之前，必须直面几个核心问题：现有的数据、仪表及系统基础，是否足以支撑相应的智能化改造？在何种前提下可启动工艺优化或预测性维护试点？又有哪些情况需要优先补齐基础条件？本文将探讨污水厂在策划智能化技改时，如何进行AI就绪度的自我检查。通过对仪表配置有效性、数据基础、信息系统与接口、自动化控制、IT基础设施、管理机制与组织认知等维度的系统