吴贶
花大价钱请的外部AI/FDE团队，demo惊艳，三个月后系统吃灰。在这个技术平权的时代，制造业AI落地，难点从来不是算法，是行业经验+数据治理——而数据治理的成本，高到劝退。把散落在设备日志、工艺卡、质检记录，甚至老师傅脑子里的那些经验，清洗、对齐、标准化成模型能用、敢用的数据——这件事的隐性成本，远远超过买一个模型。很多项目不是败在算法不够强，而是倒在这道「数据治理」的坎上：数据没治透，模型再漂亮也接不进现场，最后自然落不了地。这也是为什么外部FDE常常卡在第一步。他懂模型，但他不知道你的哪台设备日志是脏的、哪份工艺卡的版本是假的、哪条质检记录是补填的。数据治理这种活，外人干不了，只能靠天天泡在车间里、知道数据从哪来、能不能用的人。制造业和实体商业不同，更和IP商业两码事。它的业务逻辑不是写在文档里，而是藏在上述那些地方。一个外聘FDE，AI技术再强，但他不懂你的采购节奏、生产排程、工艺门道、设备脾气、组织里的真实阻力。他能把好看的demo做出来，却很难把demo接进你的现场。这就是为什么那么多「展厅项目」——参观时惊艳，生产时归零。
发布于 浙江
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