工厂自动化的瓶颈不是AI，是部署
工业机器人领域从来不缺AI。 国际机器人联合会数据显示，2024 年全球工业机器人装机量达 54.2 万台。开源模型与 GPU 加速训练，让工程团队借助算力与数据集即可完成有效推理。实验室演示效果理想，指标表现优异。 但大量 AI 试点项目，都卡在从实验室走向车间的环节。 核心问题不在模型性能，而在落地差距：能完成推理的 Demo，与可在工厂 24 小时稳定运行、兼容现有设备、由普通技术员维护的设
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工业机器人领域从来不缺AI。 国际机器人联合会数据显示，2024 年全球工业机器人装机量达 54.2 万台。开源模型与 GPU 加速训练，让工程团队借助算力与数据集即可完成有效推理。实验室演示效果理想，指标表现优异。 但大量 AI 试点项目，都卡在从实验室走向车间的环节。 核心问题不在模型性能，而在落地差距：能完成推理的 Demo，与可在工厂 24 小时稳定运行、兼容现有设备、由普通技术员维护的设