摘要： 1978年，浙江大学何志均教授在国内AI几乎零基础的背景下，开启了人工智能研究。如今，AI从实验室走向工厂，核心在于解决三大问题：知识适配（RAG增强行业经验）、数据互通（MCP统一工业接口）、自主执行（Agent+Skill闭环操作）。工具如Claude（分析决策）、Codex（自动化编程）、HarMerge（人机协同）已在排产调度、质检、预测维护、工艺优化等场景落地，推动制造业智能化。

摘要： 1978年，浙江大学何志均教授在国内AI几乎零基础的背景下，开启了人工智能研究。如今，AI从实验室走向工厂，核心在于解决三大问题：知识适配（RAG增强行业经验）、数据互通（MCP统一工业接口）、自主执行（Agent+Skill闭环操作）。工具如Claude（分析决策）、Codex（自动化编程）、HarMerge（人机协同）已在排产调度、质检、预测维护、工艺优化等场景落地，推动制造业智能化。

摘要： 1978年，浙江大学何志均教授在国内AI几乎零基础的背景下，开启了人工智能研究。如今，AI从实验室走向工厂，核心在于解决三大问题：知识适配（RAG增强行业经验）、数据互通（MCP统一工业接口）、自主执行（Agent+Skill闭环操作）。工具如Claude（分析决策）、Codex（自动化编程）、HarMerge（人机协同）已在排产调度、质检、预测维护、工艺优化等场景落地，推动制造业智能化。

摘要： 1978年，浙江大学何志均教授在国内AI几乎零基础的背景下，开启了人工智能研究。如今，AI从实验室走向工厂，核心在于解决三大问题：知识适配（RAG增强行业经验）、数据互通（MCP统一工业接口）、自主执行（Agent+Skill闭环操作）。工具如Claude（分析决策）、Codex（自动化编程）、HarMerge（人机协同）已在排产调度、质检、预测维护、工艺优化等场景落地，推动制造业智能化。

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