深入理解具体的行业特征，利用人工智能解决传统工业软件的问题。我们需要关注以下几个爆点： 1. 工业知识和技术的"物化"能力弱。 2. 软件系统迁移成本巨大。 3. 平台化系统集成难。 钱锋认为，解决这三个难题将有助于我国工业软件加速创新。人工智能有望为工业软件的发展带来革命性的变化。他鼓励我国加强工业软件领域的人才培养和引进，以此推动我国制造业的现代化进程。
：深度理解具体的行业特征，利用人工智能解决传统工业软件的问题
随着科技的进步和产业的发展，我国在工业软件领域取得了显著的成绩，但也面临着一些挑战，如工业知识和技术的“物化”能力弱、软件系统迁移成本巨大、平台化系统集成难等。这些问题都对我国工业软件的发展带来了巨大的阻碍。
然而，我相信，只要我们能够充分理解和运用人工智能技术，就能够有效地解决上述问题，从而推动我国工业软件的快速发展。
一、工业知识和技术的“物化”能力弱
工业知识和技术是工业软件的灵魂，是决定其功能的关键因素。但是，目前我国的工业知识和技术还处于初级阶段，许多工业软件的设计理念、算法、模型等方面都存在问题，这使得它们的功能比较单一，不能满足用户的需求。
二、软件系统迁移成本巨大
传统的工业软件通常是单机部署，一旦需要升级或添加新的功能，就需要进行大量的数据迁移和程序修改，这无疑会增加企业的运营成本和管理难度。因此，如何快速高效地完成软件系统的迁移成为了一个重大问题。
三、平台化系统集成难
传统的工业软件往往缺乏统一的标准和规范，各个厂商之间的接口也不够开放，这就导致了不同厂商的系统无法无缝对接，极大地增加了企业的运行成本和复杂度。
那么，我们应该如何利用人工智能技术来解决这些难题呢？
首先，我们可以通过深度学习和自然语言处理技术来提取和理解用户的工业知识和技术需求，从而使工业软件更好地服务于用户。例如，可以开发一个基于文本挖掘的工业知识库，用于辅助工程师了解产品的技术特性；也可以开发一个智能问答系统，帮助工程师快速查找所需的工业知识和技术。
其次，我们可以利用机器学习和自动化技术来实现软件系统的快速迁移。例如，可以开发一个自动化测试工具，用于自动检测和修复软件中的错误；也可以开发一个自动化的代码编写工具，用于自动完成软件的编写工作。
最后，我们可以利用云计算技术和大数据分析技术来实现平台化系统集成的难度最小化。例如，可以开发一个云计算平台，用于集中管理和共享工业软件；也可以开发一个大数据分析平台，用于分析和优化工业软件的性能。
总的来说，通过深度理解具体的行业特征，以及利用人工智能技术来解决传统工业软件的问题，我们不仅可以提高工业软件的效率和质量，还可以提升我国制造业的现代化水平。因此，我认为人工智能对于推动我国工业软件的发展具有重要的意义。