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今年1月，戴文渊🌜博士与西🥝🎥宁市主要领导进行🕧深入座谈🌋🇸🇸。趋势落地的挑战🖥与应对建议 矿山🇧🇻🈴智能传感器📛🧞♂️的智能🇰🇭🦶化发展🏷面临三大挑战👩🦳：一是AI算🐚🍽法训练需大量📓高质量矿山🍏🗂数据，🦸♂️🌂但矿山数♑😠据存在“碎👩🦱片化、隐🇸🇨🤘私性强”问题；二💀是多模😯🇬🇪态传感器融合需统🇨🇭一数据接口与通信🏒👮♀️协议，但目🇧🇬🦂前矿山传感器🤥存在“协议不🕍兼容、数据🌠🆔格式多样”问题（👩⚖️💒如煤矿采用🈯Mod⛺🌔bus🚿协议，🖇🏗金属矿采用Pro🏏📎fibus协🙋🦜议）；三是自主化👙👨👨👦👦运维与低功耗技🙆术增加传感器成本🚢（成本提🚛😖升20%-3🇺🇿0%），中👯小矿企难以承🙂🧟♀️担👨👧👧。
例如，传统的产品🆘经理习惯于“📱📡需求调研-功🐺🇳🇴能设计-代码🎸开发-测🤡🚸西安代怀公司试上线”的🔃流程，而AI原生👩🌾的产品设❕📡计，需🇷🇼要产品经理具👩💼📐西安代怀公司备“AI思💧🛌维”，能够🇳🇿🔭将业务🍅需求转化为AI🔫可执行的🍠Skil☣ls，而♦👷非传统的写代🥯码；传🍞🐮统的销售团队🍁习惯于“卖🔊😞工具、🚅讲功能”😟📽，而AI时代的销👨🎤📗售，需要“🗜🎵卖价值、讲📡🕶结果”，这对👩🤡销售团队的专业👿🐊能力提出了更高🚭的要求⏮🏕。更重要的🇰🇳👩💻是，就在本月初，🇲🇲♥Googl🇧🇯🧛♀️e 刚刚与🇱🇰👧 Intel 宣🇨🇻🇪🇭布了多代 🇧🇲AI 基🐇🇸🇳础设施🇦🇲🇹🇿的合作协议😮🦉。
