过去AI进不了工厂，不是因为没有需求，而是因为模型能力还不够，加上工业企业的数据从来没有被系统化利用过。每一次设备维修、每一条生产记录、每一次质检结果，都沉睡在各自的系统里，没有人去碰。但现在模型能力的天花板已经大幅抬高，工业企业也开始意识到，自己手里握着的操作数据对AI公司来说是真金白银。这个意识一旦觉醒，工业AI的商业化就会加速。
由于表面粗糙、精度不足等问题，金属件打印完成后须经历一系列复杂后处理流程，其中成本主要集中在打磨、抛光等表面精加工流程。更值得关注的是，目前大量后处理环节仍依赖人工操作。这不仅意味着高昂的人力成本，还存在重复性劳动导致的人员疲劳、效率波动以及质量一致性难以保证等问题。，推荐阅读WPS官方版本下载获取更多信息
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除此之外，崔元俊甚至半开玩笑地说：「作为研发主管，最初这根本不是我想做的项目。」 对于未来，他直接交底：内部正在怀疑是否该开发下一代，目前还没有推出新款的决定。