很多時候我們會有一種焦慮，因為社會技術在飛速進步。我們還沒有搞明白工業4.0和工業互聯網，然后就是數字孿生和大數據，現在則是全面AI。但是要用發展的眼光看，AI并不是新的技術。人工智能和控制論幾乎同時被大師們提出，發展歷程也比較曲折。在一些基礎條件很好、運行和管理水平很高的頭部企業進行創新，是很有必要的。
有很多中小企業也提出了數字化和智能化的規劃，但是當深入到一個個具體的工廠時，其實信息化和自動化的建設都沒有完成。在一些中小規模的流程工業中，不僅僅是有自控回路性能不好的問題，而是就算是設計了控制回路，但是還是不能投用的問題。更不要說不合理的控制方案和明顯的控制方案缺失了。
有人認為搞自動化提升，就是要買設備、換儀表、更新系統。對操作知識自動化和PID參數整定知之甚少。仍然持有“自動沒有手動穩”的觀點。甚至就算是物料平衡的液位控制，也要靠操作工的手動操作。而且就算是在一個集團內部，如果沒有外力的推動，不同裝置的自動化水平也有很大的差距。現在，還有化工企業不僅僅沒有用過串級控制，甚至都不知道有串級控制等復雜控制方案。就算是有復雜控制方案，往往因為不理解也只能手動操作。
這種情況下，必須進行補短板的工作。有的工廠，對先進控制根本不理解，只聽說了這個概念，就決定要上先進控制。其實就算是想在這些裝置上實施先進控制，意義也不大，更不要說創新技術應用了。不了解企業的發展階段，不能通過努力，不斷幫助企業解決問題、提升人員素質、充分發揮控制資產的潛力，就不可能取得用戶的認可。
在現場做各種項目，必須采取從底層一級一級解決問題的方法，要首先幫助客戶解決工藝設備改進、PID參數整定、控制方案設計等基礎工作，才有高級技術應用的機會。否則高級技術的應用效果就是未筑基的高樓。實際上僅僅是解決底層的基礎問題都還有很長的路要走，PID基礎控制有問題的工廠不是很少，而是仍然很多。“客戶不是要買電鉆，而是要買墻上的那個洞。”
任何技術，都有應用的邊界和適用范圍，去現場重要的是，靈活應用簡單技術解決問題。如果僅僅是為了創新應用新技術，是可以不考慮成本的，但是一旦要在工業上推廣應用，就必須強調成本和效率，要更強調創造性用簡單技術解決復雜問題的工程方法。要開拓創新就要允許失敗，工程創新要遵循工程方法的基本邏輯。
“企業需要清醒認識到，大模型不是包治百病的靈丹妙藥，而是需要精心適配的新型生產工具。唯有正視現實鴻溝，重構技術、數據、方法、組織的底層基礎，才能讓工業智能化突破理想主義的迷霧，真正駛向價值創造的彼岸”。
理論的熱點是一波又一波，現場的問題還是老樣子。要想把創新理論種在工業現場這片沃土，并生根發芽茁壯成長，就必須正視理想和現實的差距，找到跨越理想和現實之間鴻溝的技術路徑。解決實際問題需要決心、勇氣和智慧。企業要迎接新技術帶來的機遇和調整，要重視生產過程和管理運營的自動化工作，要重視自動化人才培養。
