工业智能化的终极愿景，是让数据驱动预测性维护、工艺自优化、质量根因分析。训练与推理割裂：算法工程师在Jupyter Notebook里用Python训练好的模型，要部署到产线实时数据流上，需要经历格式转换、接口封装、性能调优等一系列工程化改造，周期动辄数月；数据回传困难：模型上线后需要持续监控效果并迭代，但生产环境的实时数据难以高效回传至研发环境进行再训练；特征工程重复：离线训练时的特征提取逻辑，