选型
工业 AI 选型指南：部署方式、供应商、预算怎么选
上 AI 之前要先做一串选择题，而且多数在签合同之前就定死了。这里每篇给一张选项对比表和一套判断规则——不给标准答案，因为答案取决于你厂里的数据、人和交期。
选型指南
4 篇工业 AI 选型，指制造企业在启动 AI 项目前必须做出的一组决策：部署方式、供应商、先做哪个环节、预算规模与验收口径。这些决策决定项目能不能活下来，且多数在签合同之前就已经定死。
涉及部署与数据安全的选择，我们的做法：部署方式看方案 ↗客户都去问 AI 了，工业企业官网怎么被 AI 搜索看到、被整段引用采购工程师找供应商，越来越多先问 AI。多数工业企业的官网对 AI 几乎隐形：参数在画册 PDF 里、没有 FAQ、没有结构化数据。本文给一张 GEO 与 SEO 的对比表、一套一周能做完的自检清单，和三个月的起步节奏。公共云、云端私有、本地私有、企业私有：制造企业的 AI 该部署在哪AI 部署在哪，决定了数据走不走出厂、要不要买 GPU、出了问题谁来修，而且改起来很贵。本文给一张四种部署方式的对比表和一套判断规则，帮你在签合同之前就把这件事定对。几家工业 AI 供应商比来比去，签合同前必须问清的八个问题面对 2–3 家工业 AI 供应商，演示效果都差不多，真正的差别藏在报价口径、行业案例、交付后维护和数据条款里。本文给一张三类供应商的对比表、八个能当面问出口的问题，以及签合同前必须写死的六件事，帮你把风险提前问清。AI 项目失败最常见的三种死法，签字立项前就能看出来车间里的 AI 项目死法惊人地一致：场景是拍脑袋选的、数据是开工后才理的、上线后没人用没人管。本文把三种最常见的死法拆开，给一张含死因、早期信号和补救可能的对比表，再给三条立项签字前的判断规则，帮你在预算花出去之前就看出这个项目会不会死。