可解释性

可解释性（Explainability）在工业AI领域指AI的决策过程必须能被人类理解和追溯。与消费级AI的"黑箱"输出不同，工业AI给出的每一项生产建议必须能被追溯到具体的传感器指标和物理公式。

工业意义

2026年，行业对数据驱动决策的要求已从"展示看板"转向"可解释的逻辑链路"。这一趋势与[[科学验证世界模型]]概念高度一致，共同构成了工业AI可靠性的核心保障。