一、AI落地：理想是詩和遠方，現實是柴米油鹽
隨著AI能力廣泛滲透至各垂直行業，各類低代碼平臺層出不窮，應用開發門檻大幅降低——普通用戶甚至能在兩小時內零代碼開發出一款AI應用。一時間，AI應用似乎真要“飛入尋常百姓家”。然而現實卻如業內流傳的那句話：“AI應用，一周出DEMO，半年上不了線”。當我們真正俯身審視這些快餐式開發的AI應用，便會發現：PPT演示亮點紛呈，一到現場卻問題頻出。
以AI隱患識別為例，自多模態識別技術發布以來，這成為最常被提及的應用場景之一。無論是供應商、企業，甚至個人愛好者，都能在幾分鐘內搭建一個AI隱患識別應用。但若將其置于真實化工場景中測試，結果往往不盡如人意：
?識別泄漏、環境臟亂、設備腐蝕等“新手村”級別問題，易如反掌；
?但面對稍具化工特征的典型場景——如管道標識、液位計/壓力表、安全標識、臨時接線、閥門問題、靜電跨接、接線箱等，通用模型幾乎“全軍覆沒”；
?所引用的標準或法規，也常為AI“信口開河”編造。
這正是業內常說的“40分到70分的鴻溝”。要讓AI真正落地，唯有踏實解決這些看似“低端”卻至關重要的工程問題——也就是“柴米油鹽”般的現實挑戰。
二、”用真金白銀”投票，AI+化工模式獲驗證
“口說無憑，落地為證”。再先進的技術，最終要經得起市場檢驗。近期，工智道陸續與多家化工企業達成AI項目落地合同。這并非簡單的“技術試驗”，而是企業將工智道AI能力深度融入電子作業票、隱患管理等核心業務模塊，真正讓AI從“輔助工具”升級為“業務剛需”。
“客戶愿意真金白銀投入，甚至將核
心業務與AI綁定，這是對我們技術最大的認可。”工智道AI技術負責人表示，“這不僅驗證了AI在化工安全領域的可行性，更傳遞出一個明確信號：智能化升級已不是‘選擇題’，而是‘必答題’。”
三、 場景進化：識別更準確，法規不“幻覺”?
如果說項目落地是”市場認可”，那么技術迭代就是”持續競爭力”的基石。工智道近期針對“AI隱患識別”這一基礎而關鍵的場景，進行了一輪深度優化，其中兩大功能升級尤為值得關注：
01圖識隱患：從”能看圖說話”到”能說到點子上”
對于上面說的隱患識別不準的問題，影響真實場景識別率的因素很多：
?圖片本身質量差，主體問題不突出；
?典型隱患問題不敏感，難以聚焦；
?不認識特定設備或儀表，無法發現問題；
?識別標準錯位，誤用其他場景邏輯。
針對這些問題，工智道通過智能體模式優化、任務提示鏈分解、典型數據強化訓練等多種方式，大幅度提升了識別準確性，新版本圖識隱患的一次識別準確率較上一版本提升40%。從“看圖說話”的花拳繡腿，進階為“說到點子上”的精準判斷。
02 法規智能推薦：從”憑感覺”到”有依據”
“之前一些免費AI給的排查依據和法規條款‘幻覺’嚴重，看似頭頭是道，一查標準原文，根本沒有這條。”某合作企業安全員反饋。
針對這一痛點，新版本AI排查依據功能深度接入行業知識庫：
?整理超10000條法律法規數據，結合化工企業常用排查內容，梳理出數百條高匹配度法規標準，構建共用數據庫；
?建立隱患排查專用向量數據庫，采用數據庫檢索方式輸出依據，杜絕AI“編造”；
?接入企業自有管理規范與內部規定。
一線反饋顯示，相關法規匹配度大幅提升，且100%與原文一致，用戶不再擔心被AI“幻覺”誤導，使用更踏實、更信賴。
以下是一些實際場景測試對比結果：
四、持續優化：永遠IN-ROAD?
雖然上面的結果對比“素人”AI已經有了很顯著的提升，但是對于隱患管理場景，我們和用戶都有更高的期望：
?能不能進一步提高特殊疑難場景的識別率，更多地提出人沒有發現的問題？
?能不能與機器人巡檢融合，代替人發現更多的問題？
?能不能讓流程更智能流暢，例如適配團隊檢查“人在現場查，系統來識別，自動去跟進”？
?……
現在的優化，只是開始，工智道會持續建立業務融合+數據積累+價值應用（AI）的大循環，讓AI真正融入每一個現場業務每一項業務流程的血脈中。
寫在最后：AI不是”顛覆者”，而是”業務第12人”
從項目落地到技術迭代，工智道的每一步，都在回答一個核心問題：AI如何真正”懂化工、助業務”？AI不是用”炫酷技術”替代人工，把業務團隊看做是一支球隊，AI就是業務團隊的”第12人”，正如某合作企業安全總監所說：”過去我們靠人查、靠人帶、人盯人，現在AI幫我們看、幫我們想、幫我們發現不足，讓我們‘人+智能’雙保險。”未來，工智道還將在更多的化工行業場景持續深耕。我們相信：當AI真正”扎根”化工場景，行業的安全邊界，將被不斷拓寬。
