/PRNewswire/ -- 最近一次工业人工智能论坛的见解显示，戴因科技与领先专家共同参与，重新聚焦于美中人工智能发展日益加深的分歧。随着全球对人工智能主导权的竞争加剧，中国在一个关键领域中正逐步领先：人工智能与工业制造的融合。这一进程得益于明确的国家战略。尽管美国在 AIGC（人工智能生成内容）和基础模型研究上投入了大量资源，中国则在政策驱动下，坚定不移地推进 “人工智能 + 工业制造”。结果是一个关键的分歧：美国在探索人工智能的创造性前沿，而中国则系统性地将其应用于巩固其作为世界工厂的地位。
弥合数据鸿沟：小数据人工智能革命化工业制造 这一战略重点催生了一种务实的技术响应：小数据人工智能。与互联网不同，工业制造生成的数据有限且具有专有性，使得训练大型通用模型往往不切实际。中国的工程师和公司不再等待庞大的数据集，而是开创了能够以最少初始样本提供高准确度的人工智能解决方案。这种方法使得能够迅速、经济地直接在工厂车间部署，将传统的限制转变为竞争优势。
在工厂车间：声学人工智能在精密加工中的崛起 在戴因科技最近对大湾区先进生产设施的合作访问中，这一战略的切实影响显而易见。广阔的车间里布满了负责制造高精度组件的 CNC（计算机数控）机器，现在在其操作中增加了一层新的智能。尽管全球智能工厂广泛采用视觉人工智能进行质量检查，中国的制造业在新的感知维度上开创了突破：声学人工智能。这些 CNC 机器配备了高精度声学传感器和小数据人工智能模型，能够持续 “倾听” 加工过程，检测视觉系统常常遗漏的生产缺陷。
解决棘手问题： 声学传感器专门设计用于捕捉切削工具与工件材料之间物理交互所产生的内在高频应力波。关键在于，它具有一个重要特性：对环境干扰的高免疫力。人工智能系统实时分析声学特征，以检测人类或传统传感器无法察觉的异常情况。它可靠地识别出如智能手机玻璃外壳中的微裂纹、即将断裂的切削工具以及钻孔精度的偏差等事件。
效率和产量提升： 这一技术的操作影响显而易见。在数百台 CNC 机器同时运作的环境中，声学人工智能系统带来了可衡量的改善：
<ul>
<li>预测能力：实时分析声学特征提供工具故障或工艺漂移的即时警告，从被动停机转向预测性维护。</li>
<li>生产指标：早期采用者报告称，由于减少了计划外停机，效率提升超过 25%，同时由于早期拦截缺陷成因条件，产量提高了 10-15%。</li>
<li>小数据优势：与数据密集型的美国人工智能方法不同，这些系统使用少量初始样本（通常少于几十个）通过少样本学习算法进行训练，有时甚至一个样本就足够，使得在生产线上的快速部署成为可能。</li>
</ul>
跨行业范式 在精密加工中建立的应用框架证明了其高度可转移性。行业技术专家指出，利用固有机械声学特征进行故障检测的核心原则正在被适应于复合材料风力涡轮叶片的裂纹检测以及工业机器人驱动电机的预故障质量检查。这突显了一个关键优势：为一个工业细分市场开发的小数据人工智能解决方案可以被调整为创建可扩展的跨行业平台，用于预测性维护和质量控制。
分歧的道路与未来影响 尽管美国的创新在数据丰富的环境中（如 AIGC、大型语言模型）表现出色，并受益于无与伦比的风险投资，中国的政策引导、以应用为先的模式正在工业智能领域建立深厚的护城河。解决具体生产问题的能力，对于复杂的下一代硬件制造至关重要，正在重新塑造全球供应链动态。
正如戴因科技首席技术官叶博士在 2025 年的一次工业人工智能论坛上所阐述的：“竞争正在定义两个截然不同的人工智能未来：一个是数字和生成的，另一个是物理和优化驱动的。工业领导力的下一个阶段将取决于 ‘物理感知’ 人工智能的成熟度。” 在这一框架内，解读机器实时物理特征的能力正在转化为智能制造中的决定性竞争优势。
来源：戴因科技有限公司。
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中国 MSCI ETF - iShares

Global X 机器人工智能ETF

ARTY

来自一个工业人工智能论坛的见解强调了中国在将人工智能与制造业整合方面的领先地位，这与美国专注于人工智能生成内容形成对比。中国的小数据人工智能方法允许在最少数据的情况下实现高精度，通过声学人工智能提升数控加工的效率。这项技术能够检测生产缺陷并改善预测性维护，带来超过 25% 的效率提升。小数据人工智能在各行业的适应性标志着全球供应链动态的转变，中国在工业智能方面建立了竞争优势，而美国则在数据丰富的环境中表现出色

, /PRNewswire/ -- Insights emerging from a recent industrial AI forum, where Dayin Technology participated alongside leading experts, have brought renewed focus to the deepening divergence in U.S.-China artificial intelligence development. As the global race for AI dominance intensifies, China is carving out a distinct lead in one critical arena: the integration of AI with industrial manufacturing. This is propelled by a clear national strategy. While the U.S. pours vast resources into AIGC (AI-Generated Content) and foundational model research, China is executing a determined, policy-driven push for &#34; AI+Industrial Manufacturing.&#34; The result is a pivotal divergence: as the U.S. explores AI's creative frontiers, China is systematically deploying it to solidify its position as the world's workshop.
<div class="lb-trans">/PRNewswire/ -- 最近一次工业人工智能论坛的见解显示，戴因科技与领先专家共同参与，重新聚焦于美中人工智能发展日益加深的分歧。随着全球对人工智能主导权的竞争加剧，中国在一个关键领域中正逐步领先：人工智能与工业制造的融合。这一进程得益于明确的国家战略。尽管美国在 AIGC（人工智能生成内容）和基础模型研究上投入了大量资源，中国则在政策驱动下，坚定不移地推进 “人工智能 + 工业制造”。结果是一个关键的分歧：美国在探索人工智能的创造性前沿，而中国则系统性地将其应用于巩固其作为世界工厂的地位。
</div>Bridging the Data Gap: Small-Data AI Revolutionizes Industrial Manufacturing This strategic focus has given rise to a pragmatic technological response: Small-Data AI. Industrial manufacturing, unlike the internet, generates limited, proprietary data, making the training of large, generic models often impractical. Instead of waiting for massive datasets, Chinese engineers and companies are pioneering AI solutions that deliver high accuracy with minimal initial samples. This approach allows for rapid, cost-effective deployment directly onto the factory floor, turning a traditional constraint into a competitive advantage.
<div class="lb-trans">弥合数据鸿沟：小数据人工智能革命化工业制造 这一战略重点催生了一种务实的技术响应：小数据人工智能。与互联网不同，工业制造生成的数据有限且具有专有性，使得训练大型通用模型往往不切实际。中国的工程师和公司不再等待庞大的数据集，而是开创了能够以最少初始样本提供高准确度的人工智能解决方案。这种方法使得能够迅速、经济地直接在工厂车间部署，将传统的限制转变为竞争优势。
</div>On the Factory Floor: The Rise of Acoustic AI in Precision Machining During Dayin Technology's collaboration on recent visits to advanced production facilities in the Greater Bay Area, the tangible impact of this strategy was evident. Vast workshops filled with CNC (Computer Numerical Control) machines, responsible for crafting high-precision components, now operate with a new layer of intelligence. While smart factories globally have widely adopted visual AI for quality inspection, China's manufacturing sector is pioneering a breakthrough in a new sensory dimension: acoustic AI. These CNC machines are equipped with high-precision acoustic sensors and Small-Data AI models that continuously &#34;listen&#34; to the machining process, detecting production flaws that vision-based systems often miss.
<div class="lb-trans">在工厂车间：声学人工智能在精密加工中的崛起 在戴因科技最近对大湾区先进生产设施的合作访问中，这一战略的切实影响显而易见。广阔的车间里布满了负责制造高精度组件的 CNC（计算机数控）机器，现在在其操作中增加了一层新的智能。尽管全球智能工厂广泛采用视觉人工智能进行质量检查，中国的制造业在新的感知维度上开创了突破：声学人工智能。这些 CNC 机器配备了高精度声学传感器和小数据人工智能模型，能够持续 “倾听” 加工过程，检测视觉系统常常遗漏的生产缺陷。
</div>Solving Intractable Problems: The acoustic sensor is specifically designed to capture the intrinsic, high-frequency stress waves generated by the physical interaction between the cutting tool and the workpiece material. Crucially, it possesses a key characteristic: high immunity to environmental interference. The AI system analyzes the acoustic feature in real-time to detect anomalies imperceptible to humans or traditional sensors. It reliably identifies events such as micro-fractures in smartphone glass casings, imminent cutting tool breakage, and deviations in drilling precision.
<div class="lb-trans">解决棘手问题： 声学传感器专门设计用于捕捉切削工具与工件材料之间物理交互所产生的内在高频应力波。关键在于，它具有一个重要特性：对环境干扰的高免疫力。人工智能系统实时分析声学特征，以检测人类或传统传感器无法察觉的异常情况。它可靠地识别出如智能手机玻璃外壳中的微裂纹、即将断裂的切削工具以及钻孔精度的偏差等事件。
</div>Efficiency and Yield Gains: The operational impact of this technology was evident. In environments where hundreds of CNC machines operate simultaneously, acoustic AI systems are delivering measurable improvements:
<div class="lb-trans">效率和产量提升： 这一技术的操作影响显而易见。在数百台 CNC 机器同时运作的环境中，声学人工智能系统带来了可衡量的改善：
</div><ul>
<li>Predictive Capability: Real-time analysis of acoustic feature provides immediate warnings of tool failure or process drift, shifting from reactive stoppages to predictive maintenance.</li>
<li>Production Metrics: Early adopters report efficiency improvements exceeding 25% due to reduced unplanned downtime, alongside yield increases of 10-15% from the early interception of defect-causing conditions.</li>
<li>Small-Data Advantage: Unlike data-intensive U.S. AI approaches, these systems are trained with fewer than dozens initial samples using few-shot learning algorithm, sometimes even one-shot is enough , enabling rapid deployment in production lines.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>预测能力：实时分析声学特征提供工具故障或工艺漂移的即时警告，从被动停机转向预测性维护。</li>
<li>生产指标：早期采用者报告称，由于减少了计划外停机，效率提升超过 25%，同时由于早期拦截缺陷成因条件，产量提高了 10-15%。</li>
<li>小数据优势：与数据密集型的美国人工智能方法不同，这些系统使用少量初始样本（通常少于几十个）通过少样本学习算法进行训练，有时甚至一个样本就足够，使得在生产线上的快速部署成为可能。</li>
</ul>
</div>A Cross-Industrial Paradigm The application framework established in precision machining is proving highly transferable. Industry technologists note that the same core principle—using inherent mechanical acoustic feature for fault detection—is being adapted for crack detection in composite wind turbine blades and for pre-failure quality inspection of drive motors in industrial robots. This underscores a key strength: Small-Data AI solutions developed for one industrial niche can be adapted to create scalable, cross-industry platforms for predictive maintenance and quality control.
<div class="lb-trans">跨行业范式 在精密加工中建立的应用框架证明了其高度可转移性。行业技术专家指出，利用固有机械声学特征进行故障检测的核心原则正在被适应于复合材料风力涡轮叶片的裂纹检测以及工业机器人驱动电机的预故障质量检查。这突显了一个关键优势：为一个工业细分市场开发的小数据人工智能解决方案可以被调整为创建可扩展的跨行业平台，用于预测性维护和质量控制。
</div>Divergent Paths and Future Implications While American innovation excels in data-rich environments (AIGC, large language models) and benefits from unparalleled venture capital, China's policy-guided, application-first model is building a deep moat in industrial intelligence. The ability to solve concrete production problems, which are critical for complex, next-generation hardware manufacturing, with lean and fast-deploying AI is reshaping global supply chain dynamics.
<div class="lb-trans">分歧的道路与未来影响 尽管美国的创新在数据丰富的环境中（如 AIGC、大型语言模型）表现出色，并受益于无与伦比的风险投资，中国的政策引导、以应用为先的模式正在工业智能领域建立深厚的护城河。解决具体生产问题的能力，对于复杂的下一代硬件制造至关重要，正在重新塑造全球供应链动态。
</div>As Dr. Ye, CTO of Dayin Technology, articulated at an industrial AI forum in 2025: &#34; The competition is defining two distinct AI futures: one digital and generative, the other physical and optimization-driven. The next phase of industrial leadership will hinge on the maturity of 'physics-aware' AI.&#34; Within this framework, the capacity to decipher machinery's real-time physical signatures is translating into a decisive competitive advantage in smart manufacturing.
<div class="lb-trans">正如戴因科技首席技术官叶博士在 2025 年的一次工业人工智能论坛上所阐述的：“竞争正在定义两个截然不同的人工智能未来：一个是数字和生成的，另一个是物理和优化驱动的。工业领导力的下一个阶段将取决于 ‘物理感知’ 人工智能的成熟度。” 在这一框架内，解读机器实时物理特征的能力正在转化为智能制造中的决定性竞争优势。
</div>SOURCE Dayin Technology Ltd.
<div class="lb-trans">来源：戴因科技有限公司。
</div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMTIzJk5ld3NJdGVtSWQ9Q042ODk4MyZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAxMjMwMTU2UFJfTkVXU19VU1BSX19fX19DTjY4OTgz" alt="" original-src="https://rt.prnewswire.com/rt.gif?NewsItemId=CN68983&amp;Transmission_Id=202601230156PR_NEWS_USPR_____CN68983&amp;DateId=20260123"/>

中国的小数据人工智能在制造业中取得优势，行业专家正在讨论美中之间的人工智能竞争