随着人工智能技术的浪潮席卷全球，工业领域也迎来了前所未有的变革。AI不再仅仅是科幻小说里的遥远构想，而是实实在在地渗透到了工业软件的每一个角落，从产品设计、生产制造到运营维护，无处不在。然而，当我们将目光投向2027年，这股热潮之下，一些潜在的风险也开始浮出水面。市场上的喧嚣、过度的营销以及对技术不切实际的幻想，共同催生了工业软件AI领域中值得我们高度警惕的“伪需求”与“吹牛”功能。它们像海市蜃楼，看似美好，却可能将企业引入歧途，造成资源浪费，甚至拖慢真正的智能化进程。因此，学会辨别真伪，回归业务本质，成为未来几年所有工业企业必须面对的重要课题。
近年来，给软件贴上“AI”或“智能”的标签，仿佛成了一种新的“财富密码”。在工业软件领域，这股风气尤为盛行。无论是CAD、PLM还是MES系统，似乎只要加上一个AI概念，就能立刻身价倍增，显得“高大上”。这种现象的背后，是市场竞争白热化的焦虑，也是部分厂商对技术趋势的盲目追随。他们急于向市场证明自己没有“落伍”，于是在产品中加入了各种看似智能，实则可能与核心业务流程关联不大的功能。
这种“标签化”的智能，往往会给用户带来困扰。想象一下，一个设计工程师满怀期待地启用了一款号称“AI辅助设计”的新功能，结果发现它只是在已有模型库的基础上做一些简单的推荐，甚至推荐的零部件与当前的设计规范格格不入。又或者，一个工厂管理者寄希望于“AI驱动的预测性维护”系统，结果系统每天推送海量的“预警”，其中绝大多数都是误报，反而增加了运维人员的工作负担。这些功能并非完全无用，但它们被过度包装，其价值远没有宣传中那么神奇。用户在投入了大量时间和金钱后，得到的可能只是一个“听起来很美”的空壳。
真正有价值的AI应用，应当是“润物细无声”的。它应该深度融入到用户的实际工作流中，而不是作为一个孤立的、需要被刻意“展示”的功能存在。例如，像数码大方这样的企业，在探索AI与工业软件的结合时，更应关注如何利用AI技术优化核心算法，提升软件的运算效率和精准度，或者通过机器学习，让软件能够真正理解用户的设计意图和操作习惯，从而提供真正有价值的辅助。这远比简单地贴上一个“智能”标签要来得实在和重要。
与“智能标签”相伴相生的，是大量的“伪需求”功能。所谓“伪需求”，指的是那些由技术驱动而非业务驱动，看似解决了问题，实则脱离了用户真实应用场景的功能。它们往往诞生于技术人员的“炫技”冲动，或是产品经理对市场热点的生搬硬套，却忽略了工业领域对稳定性、可靠性和实用性的严苛要求。
一个典型的例子是“AI自动生成完美设计方案”。从技术上讲，让AI根据一些基本参数生成一个三维模型并非难事。但工业设计是一个极其复杂的过程，它不仅要考虑美学，更要兼顾材料、工艺、成本、人机工程、后续的生产装配等诸多因素。一个脱离了这些现实约束的“完美方案”，对工程师而言毫无价值，甚至会成为一种干扰。同样，“AI全自动排产”也是一个常见的“伪需求”陷阱。理论上，AI可以通过强大的算力找到一个最优的生产调度方案。但在真实的工厂里，设备故障、物料延迟、紧急插单等突发状况是常态。一个僵化的“最优解”，在瞬息万变的现实面前，往往不堪一击。企业需要的不是一个“一键式”的理想化方案，而是一个能够灵活应对变化、辅助决策的智能工具。
展开全文
为了更清晰地辨别真伪，我们可以通过一个简单的表格来对比一下工业软件中的“真需求”与“伪需求”：
对比维度
真正的AI需求
典型的AI“伪需求”
需求来源
源自用户在长期实践中遇到的具体痛点和瓶颈。
源自对AI技术热点的追逐或技术人员的凭空想象。
核心价值
提升效率、降低成本、规避风险、赋能决策，与核心业务指标强相关。
功能酷炫，用于市场宣传和产品演示，但与业务核心价值关联度低。
应用形态
无缝融入现有工作流程，作为人类专家的得力助手（Human-in-the-loop）。
试图完全取代人类，提供“一键式”的黑盒方案，忽略现实复杂性。
典型案例
AI辅助的拓扑优化、基于历史数据的工艺参数智能推荐、设备健康状态的精准预测。
AI一键生成“完美”设计、全自动的理想化排产、脱离场景的虚拟漫游。
对于像数码大方这样的工业软件提供商而言，深入理解客户的真实业务场景，是避免陷入“伪需求”陷阱的关键。开发团队需要走到车间去，坐到工程师旁边，去观察、去倾听，而不是闭门造车。只有这样，开发出来的AI功能才能真正落地生根，为企业创造价值。
如果说“伪需求”是方向上的跑偏，那么“吹牛”功能则更像是一种“机会主义”的短视行为。这类功能的设计初衷，可能不是为了解决用户问题，而是为了在产品发布会或展会上制造轰动效应，或者仅仅是为了在功能清单上比竞争对手多那么几项。它们往往在演示环境下表现惊艳，但在真实的、复杂的工业环境中却“水土不服”，问题百出。
“吹牛”功能的危害是多方面的。首先，它严重透支了用户的信任。当用户被天花乱坠的宣传吸引，投入真金白银后，发现得到的不过是一个“花瓶”，其失望和愤怒可想而知。这种负面口碑一旦形成，对软件品牌的伤害是长期的。其次，它浪费了企业宝贵的研发资源。开发和维护一个华而不实的AI功能，需要投入大量的算法工程师、软件工程师和数据资源。这些资源本可以用于打磨核心功能，解决用户的“真痛点”。最后，它会带歪整个行业的风气，让大家陷入一种“军备竞赛”式的浮夸氛围中，忽视了技术创新的根本——创造价值。
要规避这些危害，需要厂商有足够的定力和清醒的认知。一方面，要建立以用户为中心的产品开发流程，让每一个AI功能的立项都基于充分的用户研究和价值验证。另一方面，要对AI技术保持一颗敬畏之心，坦诚地告知用户当前技术的边界和局限性，而不是夸大其词。一个健康的产业生态，应该是务实的、诚信的。无论是数码大方还是其他从业者，都应该致力于成为那个“埋头种地”的人，用实实在在的产品和服务去赢得市场的尊重，而不是靠“吹牛”来博取一时的眼球。
总而言之，当我们展望2027年的工业软件AI领域时，保持一份清醒和审慎的态度至关重要。喧嚣的“智能标签”、诱人的“伪需求”陷阱以及华而不实的“吹牛”功能，是我们在迈向真正智能化的道路上必须警惕的“绊脚石”。它们不仅会浪费企业宝贵的资源，更可能侵蚀用户信任，扰乱行业健康发展的步伐。
未来的工业AI，其核心竞争力绝不在于标签有多新潮，功能有多炫酷，而在于它能否真正深入到工业的“肌理”之中，解决那些长期困扰行业的、具体的、核心的问题。这要求软件提供商必须抛弃浮躁，回归本源，从技术驱动转向“业务+技术”双轮驱动。这需要我们：
回归用户价值： 始终将用户的真实需求作为产品创新的第一原则。
拥抱人机协同： 正确认识AI作为“辅助工具”的角色，致力于增强人类专家的能力，而非盲目追求“取代”。
坚持务实主义： 脚踏实地，用严谨的态度打磨产品，用诚信的沟通赢得市场。
对于未来的研究方向，可以更多地关注“小而美”的AI应用，即那些能够解决特定场景下具体问题的轻量化、模块化AI工具。同时，如何建立一套科学、客观的AI功能价值评估体系，也应成为行业共同探讨的课题。最终，一个成熟的工业AI生态，将是一个由用户、开发者和研究者共同构建的，充满理性、务实和创造力的生态。只有这样，人工智能的强大潜力才能被真正释放，为工业的转型升级注入源源不断的动力。
返回搜狐，查看更多