在复杂的制造与生产环境中，实现流程简化往往说起来容易，做起来却并不简单。这一点对于那些既需要新技术专长，又依赖应用领域知识的新兴技术而言尤为如此。将人工智能引入工业领域也不例外，传统上既需要数据科学方面的经验，也要求具备仿真、设计或工厂运营等领域的专业知识。然而，与所有技术一样，随着 AI 的持续发展，其应用门槛正不断降低，未来 AI 本身也将成为推动技术普及的重要工具。
AI技术正通过融入日常车间流程，
为缺乏数据科学支持的领域赋能，
并借助Industrial Copilot等
AI系统简化复杂工具的使用，
展现其应用价值。
平衡预训练模型与微调模型
过去应用 AI 的一大挑战在于训练。AI 模型需要通过训练来理解任务，而这传统上依赖大量精心准备的数据集和数据科学家的参与。这意味着，要让 AI 真正进入工业主流，就必须使其价值清晰可见，同时确保部署和设置过程尽可能简便。
为此，若能确保 AI 模型在部署时即可使用，或仅需在直观界面中选择几周的数据便能运行，将大大降低**技术进入工业的门槛。这一点对制造业尤为关键——由于制造业通常新技术采纳较慢，且普遍缺乏从零开始部署 AI 所需的数据科学基础，因此更依赖低门槛、易操作的解决方案。
预训练模型对推动应用至关重要，同时，允许客户根据自身需求进行再训练也同样关键。在具体的AI 战略中，核心是要找到一种平衡：既要保证 AI 解决方案能够快速、便捷地部署，又要支持在需要时进行进一步训练，以扩展其能力。
应用 Industrial Copilot
包括 AI 在内的**技术，每年的部署难度都在降低，而 AI 本身也可能成为助力这一进程的工具之一。例如，Industrial Copilot 等 AI 系统使专家与非专家都能轻松获取关键信息并使用复杂工具，从而加快任务执行并提供解决方案。
人工智能不仅能辅助数据分析、加快决策，还能借助 AI 智能体实现规划与任务的自动化。Industrial Copilot 通过融合这些技术，并与西门子 Insights Hub 的数据和连接能力相结合，提升车间用户体验，提高效率，同时保持数据透明。
在车间环境中，透明性尤为重要，因为决策往往涉及较高的成本。确保 AI 系统基于真实信息并清晰说明建议的来源，不仅能帮助用户识别关键信息，还能建立信任，因为用户能看到 AI 的建议与自身判断保持一致。
总体而言，Industrial Copilot 可通过缩短学习时间、提高数据与决策的可用性，帮助新技术在制造或设计等场景中更顺利地落地。未来，AI 驱动的配置向导甚至可能参与配置那些连接机器、人员与数字孪生的高级 AI 解决方案，进而提高生产流程的效率与自主性。
人工智能将在工业领域长期存在，但推动其广泛应用的关键始终在于“流程简化”。在车间这样的关键场景中，AI 解决方案的价值必须像系统一样清晰、易于部署且透明。通过优先考虑这些条件来开发 AI 解决方案，可以更顺利地推动应用，并将 AI 引入高价值应用场景。
