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3月23日，我受邀主持了西门子RXD大会的工业 AI 圆桌论坛。
西门子在工业 AI 赛道沉淀了 50 年，作为全球领军企业，面对这一轮 AI 浪潮，有着自己的理解和布局。
当下，AI 浪潮正席卷全球各个行业，但真正落到工业场景里，却常面临着「落地难、规模化更难」的困境。我在现场，和三位工业界的一线资深专家，深度拆解了工业 AI 落地的核心挑战和应对思路。
中国是工业大国，AI在这个领域的实践，将书写一场不同的叙事。这期节目，分别从技术架构、工厂实战、跨界观察三个维度，还原了工业 AI 的真实落地图景。
三位嘉宾分别是：
朱骁洵（西门子中国研究院院长、工业 AI 顶层战略与技术研发权威）
李永利（西门子成都数字化工厂厂长、工业 AI 落地一线操盘手）
李辉博士（深度智控创始人、物理 AI 领域实战专家）
本期节目由西门子特别赞助。
本期Shownotes：
05:35 工业界对于AI的焦虑：期待高、落地难
06:58 工业AI 改造车间，生成式AI提效办公室工作
10:18 人机交互只是开始，AI有机会解决许多长尾需求
12:24 制造业的数据难题：数据孤岛、IT与OT系统的自动化难题
13:37 企业如何把数据收集起来，注重数据的可连接性和质量
17:15 这一轮 AI，没有来得及做好数字化的公司，还有机会吗？（嘉宾辩论了～😁）
工业场景数据非常稀缺
没有质量的数据带不来好模型
新工具有机会加速一切
20:46 多模态能力的提升，将提升模型在虚拟与物理世界的互动
22:47 硬件是数据的入口，数据是模型的燃料
23:21 谈到工业 AI ，一定要聚焦场景，「最后一公里」
27:59 不要总算人效，关注长期能力的建设
34:19 AI在工厂对人的替代：职工转向高级工种，收入也更多
36:44 将所有显性知识，灌进智能体
40:15 工业场景仍要注重，将工作流模块化
40:46 「让一线员工，坐在副驾驶」
44:55「 物理 AI 不解决工业所有问题」
48:01 建模、理解、学习、控制
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