AI在物理世界的部署挑战与前景 - 2026年可能成为AI与机器人两大技术深度融合的一年[2] - AI在物理世界部署面临挑战，工业场景对高精度和高效率要求使问题更突出，机器人集成难度远高于聊天机器人[1] - 世界模型技术尚未完善，实际部署需考虑更多因素和调试更多参数，还需解决安全问题和劳动力适配等问题[1] 工业制造业的AI融合趋势 - 工业特别是制造业场景中，越来越多AI、传感器与机器人技术相融合的案例涌现[2] - 期待AI智能体实现从技术概念和零星应用到企业规模化应用的跨越[2] 企业AI部署的有效策略 - 企业需深耕专业领域知识，注重AI与专业知识的融合，避免陷入"为AI而AI"的困境[4] - 企业要注重保持创新韧性，及时调整和放弃无法创造价值的项目[4] - 麻省理工学院报告显示，尽管投入300亿至400亿美元，95%的企业在生成式AI投资中未能获得商业回报[4] - 成功案例的共同秘诀是从试点项目起步就明确商业价值，验证可行性后扩大推广[4] - 企业要重视数据治理，建立清晰的数据管理架构和专门团队，因为AI价值很大程度上源于优质数据[5] 中国在AI应用领域的表现 - 世界经济论坛AI应用之星计划中，中国项目在获奖名单中占比高达40%，虽然来自中国的申请只占总量的20%[6] - 中国的人工智能应用往往并非源于单一企业，而是多方合作，加速了人工智能的发展进程[6] - 中国政策制定者始终将人工智能发展放在议程前列，中国企业展现出惊人的创新速度和持续学习的态度[6]