【工业AI为何落地难？场景识别、组织壁垒与回报率是关键挑战】随着大模型竞争逐渐从参数规模和模型能力转向产业落地，工业制造正成为人工智能（AI）价值兑现的重要场景。6月6日，多位工业产业人士在首届人工智能高质量发展大会上指出，工业AI当前面临的主要挑战已不再是模型本身，而是如何识别高价值业务场景、打通组织与数据壁垒，以及验证投入产出比并形成可持续商业模式等。http://t.cn/AXXWZ3zo

　　京东工业副总裁郭颖提出，京东工业联合国研大数据研究院测算发现，2024年中国供应链总成本约为115.2万亿元。基于对典型企业供应链数智化转型案例的跟踪研究，企业完成全链路供应链数智化改造后，供应链成本平均可下降5.88%。按此测算，全国范围内对应约6.8万亿元的潜在降本空间。

　　“这6.8万亿元并非一家企业的红利，而是整个产业链在未来数年可以持续释放的空间。”郭颖表示，工业制造具有非标化、长尾化特征，对准确率和专业性的要求远高于消费场景。通用大模型难以掌握复杂的工业产品型号体系、技术标准和行业规则，因此很难直接用于工业决策。