问题——从“概念热”到“落地难”的反差依然明显。当前，不少外资制造企业对人工智能抱有很高期待，但在工厂端推进时常出现“高层讨论多、基层应用少”的情况：行业案例看得见，却难以复制到自身产线；想引入算法能力，却受制于数据质量不稳定、系统彼此割裂以及合规要求。与会代表普遍认为，数字化工厂建设的堵点主要集中在数据难打通、流程难调整、系统难协同，部分场景还面临模型可解释性不足、运维成本较高等问题。
当人工智能从论坛热词变为车间里的实时监测系统，从战略报告走到流水线的自动调参，这场发生在深圳的转型实践带来一个清晰结论：数字化转型没有通用模板，只有立足真实生产需求，形成“治理—应用—迭代”的闭环，才能让技术真正成为提质增效的动力。随着更多企业加入变革，中国制造业的智能化正从蓝图一步步走向现实。