在笔者看来，“技术路径”不是简单的技术分解步骤，而是一种战略性系统思维。尤其在面对如人工智能这类复杂而新颖的技术时，路径设计更成为能否成功的决定性因素。
一、技术路径的三个维度
1. 原理上能否走得通？——技术与场景的逻辑匹配
首先必须搞清楚：我们要解决的场景问题究竟是什么？不能一厢情愿地“套AI”，而要从问题出发，反推AI技术的适用性。这要求我们具备深入理解工业场景、识别问题本质、抽象建模能力。
例如，某化工过程希望引入预测模型提升安全性。那么问题的本质可能是复杂变量之间的非线性耦合导致预警延迟。这是否适合用深度学习？是否具备足够的历史数据？变量之间是否存在明确的因果结构？这些问题如果没有在原理层面理清，“落地”便无从谈起。
2. 经济上是否划算？——投入产出的系统评估
即使在原理上可行，如果投入产出比不合理，也难以获得企业的持续支持。因此，必须进行工程经济学意义上的测算：
预期建设成本：包括硬件、软件、人员、运维等；
可获得效益：是否能节能降耗？是否能避免停机损失？是否能减少人力成本？
投资回收期与收益风险比，与传统方法的边际比较优势。
特别强调：AI系统不能仅靠“前沿”“先进”来获得立项依据，必须能从经济层面自证合理性。
3. 策略上如何推进？——阶段性演进与信心建立
很多AI项目失败于一开始“太大”，想一口气完成全流程替代或构建“大一统系统”。然而，在流程工业中，系统复杂度高、数据一致性差、人的习惯保守、决策链条长，这些决定了“渐进式技术路径”才是现实可行的策略。
我们可以从“低成本、低风险、易见效”的小场景切入——如某一单元装置的能效优化、某一环节的产品质量预测模型——通过“小胜”逐步积累收益，同时也积累团队的信心。
这不只是项目管理，更是一种组织教育过程。工程师、操作员、管理层要在一轮轮实践中逐步认同、逐步参与，才能形成技术的协同演进。
二、技术路径的哲学内核：路径不是“设定”的，而是“生成”的
技术路径，并不是一个可以在项目伊始就画出全图的路线图。它更像是“走出来”的路，是一个不断反馈、迭代、学习的过程。
这使我联想到中国革命初期，井冈山的红旗并不被所有人看好。但通过不断的“小胜”，不断用事实建立团队与群众的信心，最终“红旗飘到了全中国”。AI落地，也必须以现实的“小成功”激发长远的信心。
因此，我们强调：路径规划要具备以下特征：
阶段性：每一步可以独立、可回报；
灵活性：中间可调整，快速试错；
可复制性：成功经验可以扩展推广；
信心累积：技术路径同时也是“认知路径”。
三、从路径走向生态：人工智能与流程工业的未来
技术路径并非单个项目的孤立行为，更应放在构建企业数字化智能化生态的大背景下思考。每一条成功路径的建立，都是对整个组织能力、思维方式与文化的一次升级。
更重要的是，在AI尚处于“万里长征第一步”的阶段，我们不要被诸多报告中的光鲜案例所迷惑。真正的落地，不是展示炫目的算法，也不是采购昂贵的平台，而是——从问题出发，走通一条路径，再复制十次百次。
结语
技术路径，是实现人工智能在流程工业中成功落地的核心思维。它不仅关乎技术本身的适应性，也关乎经济的理性判断，更关乎团队认知的演化过程。把每一个项目当作一次创业，把每一条路径看作一次长征。唯有这样，我们才能真正让AI技术在流程工业中扎根、发芽、开花。
