《2024中国工业AI发展洞察与展望白皮书》对中国工业AI的发展现状、应用实践、面临的问题以及未来趋势进行了深入分析，为工业领域的智能化转型提供了重要参考，具体内容如下：

　　- 技术浪潮的影响：AI技术的发展正在深刻改变工业领域的面貌，推动传统工业体系向智能化、自动化转型。

　　- 生产环节：在生产过程实时监控、设备故障预测、生产流程优化等方面得到应用，提高生产效率，降低成本。

　　- 物流与供应链：有助于优化物流配送、预测需求，提高供应链的灵活性和响应速度。

　　- 参与调查的人员构成：涵盖机械制造、电子制造、汽车制造等多个行业，包括行业最终用户、系统集成商和自动化供应商。

　　- 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，但真正会使用AI工具进行分析和应用开发的人群比例不高。

　　- 应用阶段：AI目前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，大多数企业仍处于前期了解阶段。

　　- 中压变频器柜AI视频智能检测：施耐德电气通过该应用提高了变频器柜上电前检查的自动化水平和准确度，减少了准备时间，提高了数据准确性。

　　- 石化橡胶厂压缩机组“黑匣子”控制系统改造：中控技术利用工业AI建模工具解决了大型复杂螺杆压缩机的控制难题，实现了机组的全自动启停控制和高度自动化运行。

　　- 智能加药投加系统助力智慧水务：罗克韦尔自动化的智能加药投加系统将AI与大数据、先进控制深度结合，实现了全厂药剂的精确投加，提高了水质，降低了能耗。

　　- 西门子：在工业AI领域有超过50年的耕耘历史，拥有多款应用AI技术的产品和方案，如工业时序数据基础模型、Industrial Copilot、SiePA等。

　　- 施耐德电气：积极推动AI在自身和用户侧各个场景中的应用落地，落地了知识管理和生产质量检测两大AI应用场景，以及工艺AI优化、AI智能报警分析等五大应用场景。

　　- 和利时：形成了HiaPlant数智一体化解决方案，实现了AI技术在生产过程中的多项重要应用，包括预测性维护、生产全局优化等。

　　- 中控技术：加快向工业AI公司的战略转型，推出了新一代通用控制系统UCS - Nyx和流程工业首款工业时序大模型TPT。

　　- 贝加莱：致力于将前沿技术应用于智能的机器开发，在AI技术研发方面进行了一系列布局，如开发基于Linux PLC、融入深度学习技术的产品等。

　　- 研华科技：布局英伟达GPU全系列计算平台，打造全栈式AI产品体系，为各行各业数智化转型提供动力。

　　- 费斯托：推出的人工智能解决方案Festo AX将自动化和人工智能技术相结合，帮助客户改进维护流程，提高产品质量，降低能耗。

　　- AVEVA：是工业人工智能领导者，提供专用人工智能解决方案，如工业AI智能机器人控制系统、预测分析工具等。

　　- 东土科技：发布了国内首个工业AI控制器NewPre 3102智能控制器，推动了工业生产的智能化发展。

　　- 倍福：在自动化新技术领域进行创新，将LLM深度集成到控制开发环境中，提高了控制程序的编程效率。

　　- 易福门：凭借moneo工业物联网平台提供的工业AI创新工具，帮助客户实现灵活、智能、高效、低成本的智能制造目标。

　　- 算法适用性：面对工业场景的安全可靠性和连续性要求，提高AI算法的适用性仍面临挑战。

　　- 数据采集和清洗：数据采集的策略和内容定义、数据清洗与特征提取存在难题，需要制定规范和标准。

　　- 数据标准与规范：企业缺乏数据治理的基本概念和专业实践，数据标准与规范的缺失阻碍了AI的应用。

　　- 语义交互规范：语义规范标准不统一，处理信息时会遇到难题，需要参考OPC UA等规范。

　　- 实时性和稳定性：AI应用架构的实时性和稳定性需要进一步探索和研究，确保系统的可持续运行。

　　- 投资回报评估：企业对AI投资的回报需求难以有效评估，这是AI应用的阻碍之一。

　　- 人才和团队：缺乏拥有横向集成能力的管理人才，以及针对工业场景的AI工具平台和数据安全方面的人才。

　　- 认知和规划：企业对AI与业务/产品技术之间的认知不足，缺乏有序、有组织的战略规划。

　　- 应用预期：接近半数的人倾向于认为AI大规模应用将在接下来的3 - 5年里趋于实现，人们对AI在工业领域的应用预期明显更偏向于中长期。

　　- 技术发展：AI技术将不断发展和创新，与物联网、云计算、大数据等技术深度融合，构建智能化的工业互联网平台。

　　- 工业需求：工业需要简单易用、适合工业场景的米乐智能科技工具，人机结合、机理与数据结合的AI应用，以及具有可解释性、可靠与稳定、实时推理等特点的AI。

　　- 人才培养：培养AI人才应关注对复杂系统问题的拆解与架构能力、对AI工具和算法边界的理解、软件工程规范能力等关键能力。

　　综上所述，中国工业AI发展迅速，但仍面临诸多问题和挑战。未来，随着技术的不断进步和应用的深入，工业AI有望在工业领域发挥更加重要的作用，推动工业智能化转型。