实验室“想”不出来，产线痛点“喂”出来

　　这场变革的起点，在济南一间“火药味”十足的会议室里。

　　一年多前，山东能源集团总部，一边是云鼎科技的算法工程师，电脑屏幕上跑着密密麻麻的代码；另一边是各化工单位的生产专家，手里攥着厚厚的操作规程。两拨人，两套话语体系。

　　“记得有次在项目现场，业务专家先给了两本操作法，让我们‘啃’。”云鼎科技的算法开发工程师户传豪回想起来，那是比大学高数教材还厚的两本书，密密麻麻写着温度高了怎么办，压力低了怎么调，阀门开多大、关多少等现场操作细节。

　　实际上，每回打造“数字工匠”的漫长过程，都始于算法工程师走出机房、进入产线，与老工匠并肩交谈的那一刻。他们要首先解决一个问题：打造一位怎样的“数字工匠”？

　　中国信通院2025年的一份报告揭开了人工智能行业的现状：全国规模以上工业企业中，超过76%已布局工业AI相关项目，但能稳定落地、产出可量化收益的，不足15%。大量项目困在实验室，沦为昂贵的“演示工程”。

　　钱花了，算力堆了，模型跑了，进车间却“水土不服”。问题出在哪儿？

　　工业和信息化部等八部门出台的《“人工智能+制造”专项行动实施意见》明确，要优先选择高价值场景集中突破。说白了，要杜绝资源空耗的“演示”工程，不能为了用AI而用AI，得到最能出效益的地方去。但什么是“高价值”？谁来定义“高价值”？