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分析仪器行业与人工智能融合面临的挑战
机遇与挑战并存。由于内外部各种原因， 虽然人工智能向很多领域渗透都非常快， 但是与分析仪器行业的融合却迟迟未见很大的进展， 这亦给分析仪器行业带来了较大的挑战。
一、人工智能进入分析仪器行业面临的问题
虽然我国人工智能企业数量超过千家， 位居世界第二， 但是人工智能在自我感知、实时分析、自主决策、精准执行、深度学习等方面的能力还有提升空间， 特别是面对分析仪器行业这一复杂环境下的算法处理。
虽然我国人工智能企业数量超过千家， 位居世界第二， 但是人工智能在自我感知、实时分析、自主决策、精准执行、深度学习等方面的能力还有提升空间， 特别是面对分析仪器行业这一复杂环境下的算法处理。
二、分析仪器行业自身条件准备不足
由于分析仪器行业自身产品具备品种多、批次多、单一品种产量少、零部件杂、工艺不统一、数据协议不统一等突出特点， 在标准化建立方面需要时间和资金投入， 未形成行业性质的产业集群。同时， 行业缺乏人工智能相关人才和技术储备。综合考虑技术和效费比， 短期主动融入人工智能相关技术存在瓶颈， 分析仪器行业各企业动力不足。与人工智能的融合仍然主要停留在产品智能化方面。
总之， 综合人工智能现有技术和分析仪器行业特点， 二者的融合面临诸多挑战， 不能急于求成、一蹴而就， 必须脚踏实地进行基础研究积累，
逐步突破。
人工智能与分析仪器行业融合的根本驱动力是实现人机高度协同， 达到提质增效控风险的目的。二者的融合是大势所趋， 在根本驱动力不成熟的情况下， 产品智能化的思路仍会继续深入， 深度融合的道路会很漫长。但提前布局者可能有望在人工智能赋能的新时代中崭露头角。
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