选型
工业 AI 选型指南：部署方式、供应商、预算怎么选
上 AI 之前要先做一串选择题，而且多数在签合同之前就定死了。这里每篇给一张选项对比表和一套判断规则——不给标准答案，因为答案取决于你厂里的数据、人和交期。
选型指南
6 篇工业 AI 选型，指制造企业在启动 AI 项目前必须做出的一组决策：部署方式、供应商、先做哪个环节、预算规模与验收口径。这些决策决定项目能不能活下来，且多数在签合同之前就已经定死。
涉及部署与数据安全的选择，我们的做法：部署方式看方案 ↗什么是 FDE（前沿部署工程师）：制造业为什么需要懂业务又懂 AI 的驻场工程师制造业上 AI 最大的困境不是算法不行，而是懂代码的人不懂产线、懂产线的人不会用 AI。FDE（前沿部署工程师）源自军工与前沿数据工程，通过扎进车间现场、与业务人员同坐，用真实业务结果验证 AI 价值。本文给出一张四种交付模式对比表、三条判断规则与避坑指南。工厂上 AI 前的自检清单：5 个维度评估你的企业适不适合做 AI很多工厂在没有搞清自身业务卡点和数据条件前就盲目立项，导致 AI 系统沦为摆设。本文提供一份制造企业 AI 准备度 5 维度自检评估表、100 分量化打分规则与行动区间划分，帮助管理者在花第一笔预算前客观诊断企业的实际状态。客户都去问 AI 了，工业企业官网怎么被 AI 搜索看到、被整段引用采购工程师找供应商，越来越多先问 AI。多数工业企业的官网对 AI 几乎隐形：参数在画册 PDF 里、没有 FAQ、没有结构化数据。本文给一张 GEO 与 SEO 的对比表、一套一周能做完的自检清单，和三个月的起步节奏。公共云、云端私有、本地私有、企业私有：制造企业的 AI 该部署在哪AI 部署在哪，决定了数据走不走出厂、要不要买 GPU、出了问题谁来修，而且改起来很贵。本文给一张四种部署方式的对比表和一套判断规则，帮你在签合同之前就把这件事定对。几家工业 AI 供应商比来比去，签合同前必须问清的八个问题面对 2–3 家工业 AI 供应商，演示效果都差不多，真正的差别藏在报价口径、行业案例、交付后维护和数据条款里。本文给一张三类供应商的对比表、八个能当面问出口的问题，以及签合同前必须写死的六件事，帮你把风险提前问清。AI 项目失败最常见的三种死法，签字立项前就能看出来车间里的 AI 项目死法惊人地一致：场景是拍脑袋选的、数据是开工后才理的、上线后没人用没人管。本文把三种最常见的死法拆开，给一张含死因、早期信号和补救可能的对比表，再给三条立项签字前的判断规则，帮你在预算花出去之前就看出这个项目会不会死。