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7月27日，在2025世界人工智能大會（WAIC 2025）“AI數算 重構智造產鏈生態”2025智能趨勢論壇上，軟通動力集團咨詢與數字化創新服務線聯席總裁李國亮受邀出席圓桌對話：《智造“最后一公里”》——工業AI落地的關鍵路徑與生態協同，深入剖析了工業AI規模化落地的核心挑戰與破局路徑。

工業AI的落地意味著將數據、算法和算力這些新的生產要素，注入到傳統工業體系中，從根本上改變生產方式。它不是簡單的自動化升級，而是讓工廠擁有“大腦”，讓其能夠自我感知、自我決策、自我優化，這也是實現“中國智造”的根本路徑。同時，工業AI 為破解制造業在“質量、效率、成本”這“不可能三角”提供了新的可能。

李國亮指出，工業場景千差萬別，AI技術必須精準匹配具體工藝流程、設備特性和生產環境。更關鍵的是，必須實現從技術驗證（PoC）到商業價值的完整轉化，確保應用能持續產生可量化的業務收益。因此，“場景適配”與“價值閉環”是工業AI落地“最后一公里”的核心挑戰。

針對工業AI項目常淪為“盆景工程”的困境，他給出了構建"平臺化基礎設施+場景化價值驗證"的雙輪驅動模式，打通從技術驗證到商業價值實現的閉環。平臺化基礎設施筑基：依托軟通天坊工業互聯網平臺，構建“數據采集-存儲計算-AI分析-決策執行” 的全棧技術能力，通過統一的數據底座和AI引擎，高效支撐多場景的快速部署和橫向復制；場景篩選與評估體系破局：采用"3+1"評估模型，從質量提升、效率優化、成本降低三個維度量化直接價值，并通過"單點突破-小范圍驗證-標準化復制"的階梯式推進策略，快速建立成功案例和信心基礎。

關于AI引入帶來的“人-機-環-管”協同關系的重構，軟通動力認為關鍵在于“易用性 + 信任感” 雙管齊下。比如在易用性設計方面，軟通天坊平臺提供低代碼/無代碼開發工具，一線工程師通過可視化界面即可完成模型配置和參數調整。AI輸出結果采用"結論+依據+建議"的結構化呈現方式，讓決策邏輯清晰可見。在信任機制建設方面，采用"AI輔助決策，人工最終確認"的漸進模式，配套建立分層分級的培訓體系。

在保障工業控制系統與供應鏈安全方面，軟通動力也有著深刻的認識和具體保障措施。在工業控制系統領域，軟通動力依托工業網關產品，構建起堅實的安全防線。其不僅具備多種安全機制，還采用嚴格身份認證機制；在供應鏈領域，軟通動力的供應鏈控制塔解決方案，能對供應鏈各環節進行實時監控與風險預警，為工業 AI 落地提供穩定、安全的基礎環境。

工業AI落地的“最后一公里”不僅是技術攻堅，更是系統性工程。唯有以平臺化能力打破數據孤島，以精準場景驗證驅動商業價值，并在人機協同與安全防護上深度打磨，才能真正釋放AI潛能。軟通動力將基于軟通天坊工業互聯網平臺及全鏈路解決方案，全面助力“智造”升級。