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2024年，工业AI在中国的应用正逐步深入到制造、物流、维护和质量控制等各个环节。AI技术通过机器学习和数据分析，在生产过程实时监控、设备故障预测、生产流程优化等方面发挥着重要作用。例如，通过传感器数据分析，AI能够提前识别设备的潜在问题，进行预防性维护，显著减少停机时间，提高生产效率。
在物流与供应链管理方面，AI的应用也展现出巨大潜力。智能算法能够优化物流路径，预测市场需求，从而提高整个供应链的效率和响应速度。AI在质量控制与检测中的应用，通过图像识别和机器视觉技术，大大提高了检测的准确性和速度。
但安全可靠性、数据安全和隐私保护、劳动力需求结构变化等问题亟待解决。特别是在工业场景中，AI算法的适用性提升、数据治理结构的构建、技术战略与路径的规划，都是企业需要重点关注的问题。
在技术实现方面，数据采集策略、算法和模型选择、数据清洗与特征提取等成为工业AI应用的关键问题。调查结果显示，超过48%的受访者认为数据采集策略和内容定义是AI应用中的突出问题。合适的算法和模型选择也是受访者关注的焦点。
人才培养也是工业AI发展的关键。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，都是AI人才需要关注的关键能力。
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