联盟动态 | 工业AI数据联盟第一届理事会第二次会议金句集锦

"工业AI的竞争，本质上是行业数据、工艺知识和真实场景长期沉淀形成的能力竞争，数据只有经过清洗、标注和验证，才能转化为可复用的行业知识，只有跨企业的开放协作，才能让单个项目的经验逐步成为全行业的能力。"

"未来联盟成员应该突破传统甲乙方关系，共享技术、数据、场景、知识与经验，协同探索AI应用。实践表明，AI落地不能仅靠技术找场景，也不能延续简单供需模式，而需企业高层纳入战略、自上而下推动并形成内生需求，与技术方共同认知、持续共创，打造标杆应用。"

"工程公司掌握工艺包、设计、采购、施工等工程建设全生命周期的数据，应发挥自身处于数据源头的优势，以全生命周期数据治理为抓手，为 AI 赋能生产运营打造可靠数据底座，同时推动设计院、供货商、施工单位和业主协同参与，形成落地生态。"

"工业标准专业复杂，一线工人难以理解，理想方式是企业需要建立属于自己的数据智能系统，把标准、知识和业务规则融入其中，让一线员工通过自然对话就能调用数据、解决问题。未来，谁的数据基础更扎实，谁就能更快完成AI迭代，也更有可能形成持续领先的竞争力。"

"工业 AI 落地首先要解决认知问题。高层认知决定项目能否从企业战略层面被推动，中层和员工的认知决定项目最终能否落地。在此基础上，企业还要选择能够长期战略合作的共创伙伴，建立持续共创机制，让技术、人才和业务场景共同向前推进。"

"工业 AI 带来的首先是人的变革，高校必须重新思考培养什么样的人，才能为工业标准化和 AI 化提供原始创新力。人才培养要把工业核心课程、人工智能技术和实践实训融合起来，让学生更早接触企业最佳实践，成长为支撑产业变革的中坚力量。"

"安全与增效不同，增效经验涉及企业之间的利益竞争，安全却是一荣俱荣、一损俱损，是最不应该‘卷’的领域。因此，联盟可以把安全数据作为开放共享的切入点，在细分行业完善共享规则和数据标准，并把共建工业 AI 数据共同体作为长远愿景。"

"面对工业 AI，我们有一种时不我待的紧迫感，正在自上而下推动全员参与。作为工程设计企业，要把重复性强、技术含量较低的任务交给智慧设计和智能体，同时通过学习、竞赛和自主开发调动业务人员参与，让 AI 真正提升设计效率和管理水平。"

"建设数字化软件、发展工业 AI，高质量数据是基础；数据不完整、质量不好，就无法在生产运维中发挥作用。推动垂直行业 AI 落地，需要组织安全、设备专家建设可信数据集，用量化指标证明价值，让安全和设备管理从事后处置走向提前预测。"

"数字化不能等实体工程建成后再补课，而应从建设之初就与实体工程同步规划、同步设计、同步建设，并实现同步运营。对化工行业来说，安全环保体系以及不涉及核心技术的数据可以考虑共享，因为一家企业发生事故，往往带来整个行业的整改和排查。"

"数字化交付的本质，是为工厂提供高质量数据集。设计院、供货商和施工单位都是数据贡献方，工程公司则处在数据源头。在此基础上要把过去主要写给人看的工程标准，转化为 AI 能够理解和调用的知识，让 AI 参与工程设计，并指导工厂生产运行。"

激活数据价值，共建工业智能新生态