问题——当前，制造业数字化、智能化转型进入深水区。行业对工业大模型期待很高，但落地过程中仍遭遇“能力分散、系统割裂、数据难用、使用门槛高”等问题：一上，生产现场数据形态多样，既包含图像、视频等视觉信息，也包含设备状态、工艺参数、质量记录等结构化数据；另一方面，企业存量系统与设备种类繁杂，难以快速打通并形成端到端的业务闭环。如何让模型能力稳定、可靠地嵌入生产流程，正成为产业升级的关键。
工业大模型的实践表明，技术创新只有对准真实场景问题，才能产生可持续的价值。在推进智能制造过程中，把先进技术与产业需求做深度融合，才能更充分释放数字化转型潜力。随着中国制造迈向高质量发展，类似的技术进展将继续为产业升级提供支撑。