一、AI落地：理想是诗和远方，现实是柴米油盐

随着AI能力广泛渗透至各垂直行业，各类低代码平台层出不穷，应用开发门槛大幅降低——普通用户甚至能在两小时内零代码开发出一款AI应用。一时间，AI应用似乎真要“飞入寻常百姓家”。然而现实却如业内流传的那句话：“AI应用，一周出DEMO，半年上不了线”。当我们真正俯身审视这些快餐式开发的AI应用，便会发现：PPT演示亮点纷呈，一到现场却问题频出。

以AI隐患识别为例，自多模态识别技术发布以来，这成为最常被提及的应用场景之一。无论是供应商、企业，甚至个人爱好者，都能在几分钟内搭建一个AI隐患识别应用。但若将其置于真实化工场景中测试，结果往往不尽如人意：
・识别泄漏、环境脏乱、设备腐蚀等“新手村”级别问题，易如反掌；
・但面对稍具化工特征的典型场景——如管道标识、液位计/压力表、安全标识、临时接线、阀门问题、静电跨接、接线箱等，通用模型几乎“全军覆没”；
・所引用的标准或法规，也常为AI“信口开河”编造。

这正是业内常说的“40分到70分的鸿沟”。要让AI真正落地，唯有踏实解决这些看似“低端”却至关重要的工程问题——也就是“柴米油盐”般的现实挑战。

二、”用真金白银”投票，AI+化工模式获验证

“口说无凭，落地为证”。再先进的技术，最终要经得起市场检验。近期，工智道陆续与多家化工企业达成AI项目落地合同。这并非简单的“技术试验”，而是企业将工智道AI能力深度融入电子作业票、隐患管理等核心业务模块，真正让AI从“辅助工具”升级为“业务刚需”。

“客户愿意真金白银投入，甚至将核

心业务与AI绑定，这是对我们技术最大的认可。”工智道AI技术负责人表示，“这不仅验证了AI在化工安全领域的可行性，更传递出一个明确信号：智能化升级已不是‘选择题’，而是‘必答题’。”

三、 场景进化：识别更准确，法规不“幻觉” 

如果说项目落地是”市场认可”，那么技术迭代就是”持续竞争力”的基石。工智道近期针对“AI隐患识别”这一基础而关键的场景，进行了一轮深度优化，其中两大功能升级尤为值得关注：

01图识隐患：从”能看图说话”到”能说到点子上”

对于上面说的隐患识别不准的问题，影响真实场景识别率的因素很多：
・图片本身质量差，主体问题不突出；
・典型隐患问题不敏感，难以聚焦；
・不认识特定设备或仪表，无法发现问题；
・识别标准错位，误用其他场景逻辑。

针对这些问题，工智道通过智能体模式优化、任务提示链分解、典型数据强化训练等多种方式，大幅度提升了识别准确性，新版本图识隐患的一次识别准确率较上一版本提升40%。从“看图说话”的花拳绣腿，进阶为“说到点子上”的精准判断。

02 法规智能推荐：从”凭感觉”到”有依据”

“之前一些免费AI给的排查依据和法规条款‘幻觉’严重，看似头头是道，一查标准原文，根本没有这条。”某合作企业安全员反馈。

针对这一痛点，新版本AI排查依据功能深度接入行业知识库：
・整理超10000条法律法规数据，结合化工企业常用排查内容，梳理出数百条高匹配度法规标准，构建共用数据库；
・建立隐患排查专用向量数据库，采用数据库检索方式输出依据，杜绝AI“编造”；
・接入企业自有管理规范与内部规定。

一线反馈显示，相关法规匹配度大幅提升，且100%与原文一致，用户不再担心被AI“幻觉”误导，使用更踏实、更信赖。

以下是一些实际场景测试对比结果：

四、持续优化：永远IN-ROAD 

虽然上面的结果对比“素人”AI已经有了很显著的提升，但是对于隐患管理场景，我们和用户都有更高的期望：

・能不能进一步提高特殊疑难场景的识别率，更多地提出人没有发现的问题？
・能不能与机器人巡检融合，代替人发现更多的问题？
・能不能让流程更智能流畅，例如适配团队检查“人在现场查，系统来识别，自动去跟进”？
・……

现在的优化，只是开始，工智道会持续建立业务融合+数据积累+价值应用（AI）的大循环，让AI真正融入每一个现场业务每一项业务流程的血脉中。

写在最后：AI不是”颠覆者”，而是”业务第12人”

从项目落地到技术迭代，工智道的每一步，都在回答一个核心问题：AI如何真正”懂化工、助业务”？AI不是用”炫酷技术”替代人工，把业务团队看做是一支球队，AI就是业务团队的”第12人”，正如某合作企业安全总监所说：”过去我们靠人查、靠人带、人盯人，现在AI帮我们看、帮我们想、帮我们发现不足，让我们‘人+智能’双保险。”未来，工智道还将在更多的化工行业场景持续深耕。我们相信：当AI真正”扎根”化工场景，行业的安全边界，将被不断拓宽。