模型准确率 99%，为啥工厂还是不敢用？模型跑得通却上不了产线：工业 AI 落地卡在 5 道坎，算法根本不是最难那关

大白话很多人以为工厂上 AI，难的是模型不够强。这篇 Dev.to 文章说反了：真正卡人的是数据。工厂传感器、机器、维修记录各存各的，格式还不统一，模型想学设备什么时候坏，历史记录却残缺不全。第二关是老设备，总不能把整条产线换新，只能一台机器、一条线慢慢接。第三关是可靠性，软件预测错了顶多烦人，工厂里预测错了可能停机、损设备甚至出安全事故。第四关是预测出来没人执行，备件没到、排期排不上，等于白算。最后一关是算不清账，投了钱得用可量化的指标证明真省了成本。

对你意味着做制造业数字化、工厂运维和工业 AI 项目的人值得看，能少踩几个坑；普通人也能理解为什么「AI 进厂」比「AI 聊天」慢得多。