Lab-to-Factory数据闭环

Lab-to-Factory数据闭环是指解决训练数据与真实部署平台之间脱节问题的关键路径。工业AI迟迟难以规模化的一个根源，就是训练数据、工艺动作、接触反馈和真实部署平台之间长期脱节。

核心挑战

• 数据断层：实验室环境采集的数据与真实工厂环境存在差异。
• 平台差异：训练平台与部署平台不一致，导致模型迁移困难。
• 反馈缺失：真实环境中的接触反馈难以在实验室中模拟。

解决方案

• 真实环境数据采集：直接在部署平台上采集高保真数据，如[[UR AI Trainer]]的做法。
• sim-to-real迁移：通过迁移学习技术缩小仿真与现实的差距。

相关概念

• [[全栈工业AI体系]]
• [[sim-to-real]]