/PRNewswire/ -- 最近一次工業人工智能論壇的見解顯示，戴因科技與領先專家共同參與，重新聚焦於美中人工智能發展日益加深的分歧。隨着全球對人工智能主導權的競爭加劇，中國在一個關鍵領域中正逐步領先：人工智能與工業製造的融合。這一進程得益於明確的國家戰略。儘管美國在 AIGC（人工智能生成內容）和基礎模型研究上投入了大量資源，中國則在政策驅動下，堅定不移地推進 “人工智能 + 工業製造”。結果是一個關鍵的分歧：美國在探索人工智能的創造性前沿，而中國則系統性地將其應用於鞏固其作為世界工廠的地位。
彌合數據鴻溝：小數據人工智能革命化工業製造 這一戰略重點催生了一種務實的技術響應：小數據人工智能。與互聯網不同，工業製造生成的數據有限且具有專有性，使得訓練大型通用模型往往不切實際。中國的工程師和公司不再等待龐大的數據集，而是開創了能夠以最少初始樣本提供高準確度的人工智能解決方案。這種方法使得能夠迅速、經濟地直接在工廠車間部署，將傳統的限制轉變為競爭優勢。
在工廠車間：聲學人工智能在精密加工中的崛起 在戴因科技最近對大灣區先進生產設施的合作訪問中，這一戰略的切實影響顯而易見。廣闊的車間裏佈滿了負責製造高精度組件的 CNC（計算機數控）機器，現在在其操作中增加了一層新的智能。儘管全球智能工廠廣泛採用視覺人工智能進行質量檢查，中國的製造業在新的感知維度上開創了突破：聲學人工智能。這些 CNC 機器配備了高精度聲學傳感器和小數據人工智能模型，能夠持續 “傾聽” 加工過程，檢測視覺系統常常遺漏的生產缺陷。
解決棘手問題： 聲學傳感器專門設計用於捕捉切削工具與工件材料之間物理交互所產生的內在高頻應力波。關鍵在於，它具有一個重要特性：對環境干擾的高免疫力。人工智能系統實時分析聲學特徵，以檢測人類或傳統傳感器無法察覺的異常情況。它可靠地識別出如智能手機玻璃外殼中的微裂紋、即將斷裂的切削工具以及鑽孔精度的偏差等事件。
效率和產量提升： 這一技術的操作影響顯而易見。在數百台 CNC 機器同時運作的環境中，聲學人工智能系統帶來了可衡量的改善：
<ul>
<li>預測能力：實時分析聲學特徵提供工具故障或工藝漂移的即時警告，從被動停機轉向預測性維護。</li>
<li>生產指標：早期採用者報告稱，由於減少了計劃外停機，效率提升超過 25%，同時由於早期攔截缺陷成因條件，產量提高了 10-15%。</li>
<li>小數據優勢：與數據密集型的美國人工智能方法不同，這些系統使用少量初始樣本（通常少於幾十個）通過少樣本學習算法進行訓練，有時甚至一個樣本就足夠，使得在生產線上的快速部署成為可能。</li>
</ul>
跨行業範式 在精密加工中建立的應用框架證明了其高度可轉移性。行業技術專家指出，利用固有機械聲學特徵進行故障檢測的核心原則正在被適應於複合材料風力渦輪葉片的裂紋檢測以及工業機器人驅動電機的預故障質量檢查。這突顯了一個關鍵優勢：為一個工業細分市場開發的小數據人工智能解決方案可以被調整為創建可擴展的跨行業平台，用於預測性維護和質量控制。
分歧的道路與未來影響 儘管美國的創新在數據豐富的環境中（如 AIGC、大型語言模型）表現出色，並受益於無與倫比的風險投資，中國的政策引導、以應用為先的模式正在工業智能領域建立深厚的護城河。解決具體生產問題的能力，對於複雜的下一代硬件製造至關重要，正在重新塑造全球供應鏈動態。
正如戴因科技首席技術官葉博士在 2025 年的一次工業人工智能論壇上所闡述的：“競爭正在定義兩個截然不同的人工智能未來：一個是數字和生成的，另一個是物理和優化驅動的。工業領導力的下一個階段將取決於 ‘物理感知’ 人工智能的成熟度。” 在這一框架內，解讀機器實時物理特徵的能力正在轉化為智能製造中的決定性競爭優勢。
來源：戴因科技有限公司。
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中國 MSCI ETF - iShares

Global X 機器人工智能ETF

ARTY

來自一個工業人工智能論壇的見解強調了中國在將人工智能與製造業整合方面的領先地位，這與美國專注於人工智能生成內容形成對比。中國的小數據人工智能方法允許在最少數據的情況下實現高精度，通過聲學人工智能提升數控加工的效率。這項技術能夠檢測生產缺陷並改善預測性維護，帶來超過 25% 的效率提升。小數據人工智能在各行業的適應性標誌着全球供應鏈動態的轉變，中國在工業智能方面建立了競爭優勢，而美國則在數據豐富的環境中表現出色

, /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/ -- 最近一次工業人工智能論壇的見解顯示，戴因科技與領先專家共同參與，重新聚焦於美中人工智能發展日益加深的分歧。隨着全球對人工智能主導權的競爭加劇，中國在一個關鍵領域中正逐步領先：人工智能與工業製造的融合。這一進程得益於明確的國家戰略。儘管美國在 AIGC（人工智能生成內容）和基礎模型研究上投入了大量資源，中國則在政策驅動下，堅定不移地推進 “人工智能 + 工業製造”。結果是一個關鍵的分歧：美國在探索人工智能的創造性前沿，而中國則系統性地將其應用於鞏固其作為世界工廠的地位。
</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">彌合數據鴻溝：小數據人工智能革命化工業製造 這一戰略重點催生了一種務實的技術響應：小數據人工智能。與互聯網不同，工業製造生成的數據有限且具有專有性，使得訓練大型通用模型往往不切實際。中國的工程師和公司不再等待龐大的數據集，而是開創了能夠以最少初始樣本提供高準確度的人工智能解決方案。這種方法使得能夠迅速、經濟地直接在工廠車間部署，將傳統的限制轉變為競爭優勢。
</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">在工廠車間：聲學人工智能在精密加工中的崛起 在戴因科技最近對大灣區先進生產設施的合作訪問中，這一戰略的切實影響顯而易見。廣闊的車間裏佈滿了負責製造高精度組件的 CNC（計算機數控）機器，現在在其操作中增加了一層新的智能。儘管全球智能工廠廣泛採用視覺人工智能進行質量檢查，中國的製造業在新的感知維度上開創了突破：聲學人工智能。這些 CNC 機器配備了高精度聲學傳感器和小數據人工智能模型，能夠持續 “傾聽” 加工過程，檢測視覺系統常常遺漏的生產缺陷。
</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">解決棘手問題： 聲學傳感器專門設計用於捕捉切削工具與工件材料之間物理交互所產生的內在高頻應力波。關鍵在於，它具有一個重要特性：對環境干擾的高免疫力。人工智能系統實時分析聲學特徵，以檢測人類或傳統傳感器無法察覺的異常情況。它可靠地識別出如智能手機玻璃外殼中的微裂紋、即將斷裂的切削工具以及鑽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">效率和產量提升： 這一技術的操作影響顯而易見。在數百台 CNC 機器同時運作的環境中，聲學人工智能系統帶來了可衡量的改善：
</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>預測能力：實時分析聲學特徵提供工具故障或工藝漂移的即時警告，從被動停機轉向預測性維護。</li>
<li>生產指標：早期採用者報告稱，由於減少了計劃外停機，效率提升超過 25%，同時由於早期攔截缺陷成因條件，產量提高了 10-15%。</li>
<li>小數據優勢：與數據密集型的美國人工智能方法不同，這些系統使用少量初始樣本（通常少於幾十個）通過少樣本學習算法進行訓練，有時甚至一個樣本就足夠，使得在生產線上的快速部署成為可能。</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">跨行業範式 在精密加工中建立的應用框架證明了其高度可轉移性。行業技術專家指出，利用固有機械聲學特徵進行故障檢測的核心原則正在被適應於複合材料風力渦輪葉片的裂紋檢測以及工業機器人驅動電機的預故障質量檢查。這突顯了一個關鍵優勢：為一個工業細分市場開發的小數據人工智能解決方案可以被調整為創建可擴展的跨行業平台，用於預測性維護和質量控制。
</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">分歧的道路與未來影響 儘管美國的創新在數據豐富的環境中（如 AIGC、大型語言模型）表現出色，並受益於無與倫比的風險投資，中國的政策引導、以應用為先的模式正在工業智能領域建立深厚的護城河。解決具體生產問題的能力，對於複雜的下一代硬件製造至關重要，正在重新塑造全球供應鏈動態。
</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術官葉博士在 2025 年的一次工業人工智能論壇上所闡述的：“競爭正在定義兩個截然不同的人工智能未來：一個是數字和生成的，另一個是物理和優化驅動的。工業領導力的下一個階段將取決於 ‘物理感知’ 人工智能的成熟度。” 在這一框架內，解讀機器實時物理特徵的能力正在轉化為智能製造中的決定性競爭優勢。
</div>SOURCE Dayin Technology Ltd.
<div class="lb-trans">來源：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"/>

中國的小數據人工智能在製造業中取得優勢，行業專家正在討論美中之間的人工智能競爭