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引言

人工智能在工业场景的应用面临诸多挑战，包括更高的可靠性需求、行业特性及安全性问题。专家建议，逐步推进人工智能从辅助非核心生产环节向核心生产环节过渡，是较为合理的路径。企业家们也在探讨如何将人工智能与工业生产有效结合，推动智能化转型升级。同时，AI安全问题备受关注，各国政府和机构都在积极寻求监管方案，但尚未形成统一意见。专家建议，中国应积极参与全球标准制定，针对不同行业构建相应的智能系统。

人工智能在工业场景中的挑战

人工智能在工业场景的应用面临着多重挑战。首先，对可靠性的要求更高，不仅需要确保系统的稳定性，还需要提高准确性。其次，由于工业场景的专业技术基础较为复杂，因此开发难度较大。最后，安全性也是关键问题，必须确保工业数据的安全，防止数据被非法获取或篡改。逐步推进人工智能从辅助非核心生产环节向核心生产环节过渡，是较为合理的路径。

企业家们的观点

科大讯飞副总裁、研究院院长刘聪认为，AI在工业场景落地需要解决三个方面的问题：首先是可靠性，其次是行业特性，最后是安全性。先进入辅助非核心生产环节，再逐步过渡到核心生产环节，是较为合理的路径。小米集团手机部副总裁、智能制造部经理许多分享了小米智能工厂的实践经验，指出数据的重要性。工厂无法完全实现无人化，人机结合的关键环节需要仔细规划。商汤联合创始人、大装置事业群总裁杨帆则强调了智能化转型的时机选择，包括企业的信息化水平、流程标准化体系，以及员工对于信息化和数据的感知能力。国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊则从基础设施建设的角度出发，提出了人形机器人的应用前景。

AI安全与全球标准

对于备受关注的AI安全问题，专家们认为，尽管全球政府和机构都有监管意愿，但尚未达成一致意见。中国应积极参与全球标准制定，针对不同行业构建相应的智能系统。希发基斯特别强调，中国应利用自身强大的工业基础，为每个行业构建特定的智能系统和特定技术，积极参与全球标准制定的讨论。

结论

人工智能在工业场景的应用虽然面临诸多挑战，但通过逐步推进、合理规划，可以实现从辅助环节到核心环节的顺利过渡。同时，重视数据的重要性、适时把握智能化转型的时机，以及积极参与全球标准制定，都是推动人工智能在工业领域发展的关键因素。