从 LubTop 宣言到国常会部署，润滑油 AI+如何落地？

　　据新华社，国务院总理李强7月31日主持召开国务院常务会议，会议审议通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》。会议指出，当前人工智能技术加速迭代演进，要深入实施“人工智能+”行动，大力推进人工智能规模化商业化应用，充分发挥我国产业体系完备、市场规模大、应用场景丰富等优势，推动人工智能在经济社会发展各领域加快普及、深度融合，形成以创新带应用、以应用促创新的良性循环。

　　润滑油，作为工业的血液，滋养着各行各业的运转；AI，作为数字时代的神经，连接起无限的可能。当二者相遇，碰撞出的不仅是技术的火花，更是对行业本质的深刻反思。润滑油行业正被一场无声的变革席卷？在2025年3月润滑油“行业奥斯卡”LubTop总评榜会议期间，中国润滑油信息网（sinolub.com）携业界知名企业、行业大咖发起倡导，与现场中外嘉宾以及通过全球直播的观众共同见证"AI +"赋能行动宣言"启动仪式，"拥抱AI+，畅行未来"成为大会共识。AI +为发展新质生产力注入强劲动能，开启行业与 AI 深度融合的崭新篇章。

　　国务院常务会议审议通过的《关于深入实施 “人工智能 +” 行动的意见》，无疑为行业发展注入一剂强心针。但在这股 AI 浪潮中，那些依赖传统经验的调合工序，那些靠人工记录的设备磨损数据，该何去何从？那些调油师傅凭经验、靠嗅觉感知的微妙差异，真能被数据完全取代吗？这场变革，究竟是颠覆者的舞台，还是守成者的困境？在政策大力推动人工智能规模化商业化应用的当下，润滑油行业如何乘上这股东风，将成为决定未来十年发展格局的关键。

　　在润滑油行业探索 AI + 应用的过程中，以下哪项最让你感到棘手且值得深入探讨？（多选）

　　A. 针对极端工况（如深海钻井、极地运输）的 AI 油品适配模型，实验室数据与实际工况偏差显著，技术可信度存疑

　　B. 中小厂家无力承担定制化 AI 系统开发费用，使用通用型软件又难以适配自身生产工艺，面临 “不转型等死，转型找死” 的困局

　　C. 与 AI 技术方合作时，对方要求开放全量生产数据作为模型训练素材，如何界定数据所有权与使用权成为谈判死结

　　D. 客户更信任“老师傅现场诊断” 的传统服务模式，对 AI 远程监测给出的换油建议持怀疑态度，智能服务推广遇冷

　　E. AI 优化后的生产流程虽降低能耗，但因设备兼容性问题导致故障率上升，实际效益反而不如预期

　　在润滑油行业探索 AI + 应用的过程中，关于 AI 智能体咨询，您有什么看法？（多选）

　　A. 头部品牌凭借强大实力，投入巨资研发的 AI 智能体，能更精准捕捉客户设备的“隐性磨损”，而中小品牌 AI 智能体在这方面差距明显，长此以往或加速行业洗牌

　　B. AI 智能体给出的油品选型咨询方案，虽涵盖海量数据支撑，却对客户设备的 “隐性磨损” 判断不足，远不及资深顾问的现场洞察

　　C. 客户更愿为人工咨询支付溢价，认为 AI 智能体缺乏 “人情沟通”，智能咨询服务收费标准难以制定，商业化路径模糊

　　D. 不同品牌 AI 智能体的咨询结论时常冲突，如甲推荐高黏度油品、乙建议低黏度配方，行业缺乏统一的智能咨询评判标准

　　E. 中小经销商引入 AI 智能体后，反而导致专业销售流失 —— 员工认为 “机器能搞定的事，没必要再学专业知识”，团队专业度不升反降