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。然而，现实是AI模型与生产系统之间横亘着一道深深的鸿沟： • 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