混合模式（工业软件）

混合模式是传统工业软件改造派的核心策略：核心功能保留传统软件的稳定性和规则基逻辑，AI只负责处理不确定性、预测性等部分。这是平衡风险与效率的关键，也是大多数企业实际采用的模式。

核心原则

• 保留核心：传统软件的稳定性和规则基逻辑保持不变，确保可预测场景下的高效可靠。
• AI辅助：AI模块（如通过API调用LLM）负责处理不确定性、预测性等部分。
• 渐进集成：先从中台化改造数据孤岛，再逐步云化架构，避免全盘颠覆。

优势

• 低门槛：无需推倒重来，就能降低使用门槛、提升效率。
• 低风险：核心功能不受影响，AI模块可独立测试和迭代。
• 兼容性强：适合存量系统和央国企的数字化转型。

挑战

• 潜力受限：AI模块受限于传统架构，难以发挥全部潜力。
• 数据孤岛：根本问题难以解决，AI模块可能面临数据质量问题。
• 实时性与安全：边缘AI vs 云端大模型的取舍中，难以兼得。

典型案例

• 某制造企业：维持MES核心控制，集成AI预测维护，质量缺陷降28%、维护成本降18%。
• Globant的"AI Pods"模式：AI加速服务，但人类主导设计。