随着人工智能技术的快速发展，其在工业领域的应用也日益广泛。该白皮书旨在全面梳理中国工业AI的发展现状，分析其在各个工业环节的应用实践，探讨面临的问题和挑战，并展望未来的发展趋势。通过这份报告，读者可以更加深入地了解中国工业AI的发展动态，为相关行业的智能化转型提供有益参考。控制工程网发布了《2024 中国工业 AI 发展洞察与展望白皮书》，主要内容如下：
一、报告背景与目的
二、报告主要内容
工业AI应用现状
AI技术已逐渐融入工业生产的各个环节，如制造、物流、质量控制等。通过机器学习和数据分析，AI技术提升了生产效率和预测能力，改善了设备故障预测、流程优化等方面。
在生产环节，AI技术被广泛应用于实时监控、设备故障预测、生产流程优化等方面，有效提高了生产效率并降低了成本。
在物流与供应链方面，AI技术有助于优化物流配送、预测需求，提高了供应链的灵活性和响应速度。
在质量控制与检测方面，AI技术提高了质量检测的准确性和效率，确保了产品质量。
工业界对工业AI的认知程度
工业界各个领域、岗位的从业人员对工业AI都有不同程度的关注和了解。然而，真正会使用AI工具进行分析和应用开发的人群比例不高。
大部分从业人员对工业AI有不同程度的认知，但对其深入理解和应用仍存在一定的挑战。
工业AI应用阶段与需求
目前，AI在工业领域的实际现场应用和规模化应用尚处于初始阶段。仅有少数企业在部分应用上对AI进行了验证，并进入了实际现场应用阶段。
企业对AI应用的最大关注点包括缺陷检测与良率提升、生产调度效率与排程、预测性维护等。这些关注点反映了企业在智能化转型过程中的实际需求。
面临的问题与挑战
数据采集、清洗、特征提取等方面存在难题，缺乏数据标准与规范。
合适的算法和模型选择、模型的可解释性等方面仍有待提高。
企业对AI投资回报不清晰，导致无预算支撑。
缺乏合适的人才和团队，以及针对工业场景的AI工具平台。
未来趋势与展望
全面梳理：该白皮书全面梳理了中国工业AI的发展现状和应用实践，为读者提供了丰富的背景信息和数据支持。
深入分析：报告对工业AI面临的问题和挑战进行了深入分析，并提出了针对性的建议和解决方案。
未来展望：报告展望了中国工业AI的未来发展趋势，为相关行业的智能化转型提供了有益参考。
案例分享：报告列举了多家在工业AI领域有突出表现的企业及其应用案例，如西门子、施耐德电气、和利时等，为读者提供了生动的实践案例。
随着计算能力的提高和数据采集的便捷化，AI的工业应用将进一步扩大，推动传统工业向自动化和智能化转型。
工业AI有望在技术支持和政策推动下不断进步，成为新工业革命的核心动力之一。
工业需要简单易用、适合工业场景的工具，以及机理与数据结合、可解释性AI、人-机结合等能力。
三、报告亮点与特色
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