应对策略：场景选择上，优先选择痛点明显、流程标准化、数据可用性高、技术可行性强、降本增效显著的领域；重点选择数据基础好、与核心生产环节强关联、业务话语权强的部门突破，形成示范效应后横向扩展，例如质量检测、预测性维护、工艺优化、供应链优化等。

应对策略：以质量检测场景为例，数据治理上，设备层部署5G/物联网传感器、高精度工业相机，实现自动化生产和质量检测；软件层使用检测数据管理系统（如杉岩IDM），实现质检数据的全量采集、自动标注、处理，统一存储管理产线数据，构建高质量数据集，推动企业数据资产化。

应对策略：成本优化方面，一是优化硬件配置，如根据企业的实际需求和预算，选择性价比高的硬件设备。二是优化AI模型，通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术优化模型，提升其运行效率，使其能够在资源有限的硬件上高效运行，降低部署和维护成本。三是优化数据存储管理策略，利用数据无损压缩、冷热数据自动分层存储、数据全生命周期管理等技术，合理规划存储容量和性能需求，降低数据存储成本；利用高效的数据管理软件进行数据清洗、标注等操作，提高数据管理的效率。