樓陽冰：對于制造業(yè)來說，現(xiàn)在最大的挑戰(zhàn)是人才的挑戰(zhàn)。一方面能夠腳踏實地的去理解制造業(yè)的需求、深入到產業(yè)線去了解工藝、了解設備等；另一方面，如算法工程師、AI工程師，這種綜合能力人才。

劉丁梟：基于以往的工作，我覺得目前重點是數據以及數據的質量。

趙嚴：工業(yè)里面追求的是更高的速度，更精良的品質，所以我覺得目前比較難的還是滿足客戶個性化的需求。

姚毅：我非常認可剛才劉丁梟博士講的，對我們所有人來說數據尤其重要。過去4.0我們忽略了圖像數據，這個放在當前依然是最大的挑戰(zhàn)。

史喆：最大的挑戰(zhàn)應該是共識問題。未來5.0一定是更符合各個區(qū)域，各個國家他們的產業(yè)格局，他們對于制造的理解而產生的由數字化和智能化引領的制造新模式。

孫富春：以凌云光為代表的工業(yè)智能光學智能、視覺智能，在這一次工業(yè)智能的浪潮當中發(fā)揮什么樣的作用。有三點值得我們大家關注：

1.機器人角色發(fā)將從單一任務、特定任務工作學習變成多任務；

2.工業(yè)5.0就是萬物智聯(lián)，達到人機物的共融，再是共生；

3.以視覺為中心的跨模態(tài)的學習——通感。

劉丁梟：大模型去做像工業(yè)這種垂直任務，準確性要求非常高，我們提到的良率要求在99%以上，或者是在100%，大模型運用在專業(yè)領域還是需要借助專業(yè)知識來完成。

樓陽冰：一方面，大模型在研發(fā)過程中，對編程和算法方面有很多輔助作用；另外一方面我們是非常看重客戶和知識產權的企業(yè)，很擔心大模型的應用可能帶來一些不利影響，比如知識竊取。

趙嚴：我們一直致力于服務工業(yè)領域，以“視覺+AI”持續(xù)賦能智能制造，致力于為客戶提供更好服務，為中國的智能制造能夠走向新的高度舔磚加瓦。

徐英瑩：今天的主題是質量興業(yè)，贏在智能。那么在人工智能快速發(fā)展的時代，我想呼吁一下各位同仁借助國家質量基準推動國家多模態(tài)的應用方面的共性數據應用和示范。

劉丁梟：結合大模型和知識圖譜以及兩者的相關工作，未來希望認知智能的相關算法可以真正落到制造業(yè)的實施場景中。

史喆：這是一個變革時代的開始，希望未來與凌云光攜手將智能化、智能制造做得更好。

姚毅：關于智能制造，我覺得首先我們的設備要智能化。智能化設備需符合性價比更高、漏檢率更低、穩(wěn)定性更強等優(yōu)勢。

樓陽冰：小核心大協(xié)作。未來，希望大家可以一起將各自生態(tài)能力發(fā)揮出來，共同做好一款產品，將最優(yōu)產品服務給到我們終端客戶。