【赋能】工业AI落地破局之道：信息建模实现工业智能场景闭环

DeepSeek等国产大模型火爆“出圈”，人形机器人在多个领域频频亮相，各类“AI+”产品吸引眼球……眼下，人工智能技术不断发展、快速突破，激发全社会应用热情和创新活力。

这一“语法规则”为工业AI的训练、推理和决策提供基础支撑，平台建模能力的模块化、组合性与复用性，也为工业AI的不断优化和迭代提供了数据闭环与快速响应的基础。

相较于其他传统物联平台，由于其缺乏构建信息模型的能力，不同设备和系统之间的数据难以互通，容易形成“数据孤岛”。各业务模块往往各自为战，开发逻辑无法复用，导致建设成本高、扩展困难、维护复杂，系统难以应对不断变化的业务需求。最重要的是，数据不能被AI读取、识别和应用，更不能反馈到设备和系统，实现联动协同。

互联互通：OT、IT、IoT等多源数据之间的互联互通，自由构建系统之间的业务逻辑

灵活组合：模型支持快速复用与继承重写，大幅减少重复开发，提升效率。

持续创新：随着业务场景的变化，模型可动态灵活扩展，确保系统始终与时俱进。

智能土壤：平台不仅是数据采集工具，更是工业AI持续发展的“养分供给者”。

联动协同：当AI完成数据分析后，推理结果可直接反馈至设备控制系统，形成从"发现异常"到"自动调节"的联动协同。