工业AI落地成败：“小切口”是核心
许多企业在推进工业AI时总踩坑，投入了资源却未见实效，核心问题往往不是技术本身不行，而是没理清背后的关键逻辑。
工业AI能否成功落地，关键在于先找到“小切口”——也就是具体场景，再确保数据、算法、算力三大技术支柱能支撑场景落地。
场景是核心前提，技术是落地保障。
“十五五”规划建议中明确的“推进新型工业化”与“推动制造业智能化转型”，其本质是引导企业利用AI解决生产过程中的真实问题。
工业生产的真问题，始终隐藏在具体场景之中，脱离场景的技术难以创造实际价值。
不同行业（如3C电子、汽车配件、化工、食品）的生产逻辑与数据特征天差地别，即便是同行业的不同工厂，其产线配置与工艺标准也各不相同。目前尚无任何一个通用AI模型能够包打天下。
以面粉厂的“智能配麦”和“智能配粉”为例，配麦与配粉虽同属“输入－输出”优化类应用，但前者聚焦原粮约束下的成本控制，后者侧重成品标准下的品质稳定，二者在核心目标、数据维度与约束条件上迥异，必须进行针对性建模与定制开发。
金现代助力某面粉厂落地AI智能配麦
因此，场景是工业AI的“导航仪”。
企业必须首先找到场景，明确目的——是降低生产成本、提升运营效率，还是减少质量误差，这样才能为技术提供清晰的发力方向。而数据、算法、算力这三大支柱，则是支撑场景落地的核心保障。
数据是AI运行的“燃料”。来源于生产过程的真实、贴合场景的数据是一切的基础，没有高质量的数据，再先进的算法也只是空中楼阁。 算法须贴合场景特点定制优化，例如选择经典机器学习模型还是复杂深度学习网络，确保能精准解决问题。 算力必须匹配场景对实时性、并发量的要求，保障 AI 系统在紧凑的生产节奏中高效稳定运行，不成为流程瓶颈。
金现代在工业AI领域的落地实践，正是以 “具体场景引领 + 三大支柱支撑” 为核心逻辑，将 AI 切实转化为生产力：
在智能配料场景，依托集成运筹学等多种优化算法的配麦大模型，帮助面粉厂快速找到最佳配麦方案，大幅降低配麦用麦成本与人力投入，提升盈利能力； 在工艺优化场景，针对润麦过程依赖经验、水分波动大的问题，润麦工艺智能体集成多种算法，自动推荐加水量等参数，实现润麦参数精准控制； 在预测控制场景，通过时序模型智能预测电厂燃煤锅炉的氮氧化物（NOx）含量，优化调节喷氨量，降低污染物排放超标风险与运营成本。
这些实践表明，工业AI无需追逐复杂概念，关键在于以具体场景为起点，找准核心痛点，再通过夯实数据、算法、算力三大技术支柱实现场景落地，并逐步拓展多场景覆盖。
如此方能在生产全链路中释放提质、增效、降本的真实价值，成为企业数字化转型中可靠而强大的推动力。