制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)發(fā)達(dá)度提升的同時，國家綜合國力也得到提升。與全球主要國家對比，早在2010年中國制造業(yè)GDP就已超越美國，標(biāo)志著中國成為世界第一制造業(yè)大國。 

大模型是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選項(xiàng)嗎？ 

但中國并不能被稱作制造業(yè)強(qiáng)國，這是因?yàn)橹袊圃鞓I(yè)在很多領(lǐng)域中依然存在能源消耗嚴(yán)重、高新技術(shù)不強(qiáng)以及結(jié)構(gòu)不合理等系列問題。

在制造業(yè)升級環(huán)境和模式發(fā)生重大變化的背景下，制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級必須尋找新的發(fā)展機(jī)會、抓住制造業(yè)轉(zhuǎn)型的新引擎、創(chuàng)造制造業(yè)全新的競爭力，將傳統(tǒng)制造業(yè)逐漸變?yōu)楦咝省⒏哔|(zhì)量的現(xiàn)代化制造業(yè)。

因此，利用云計算、大數(shù)據(jù)、6G通信、數(shù)字孿生、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)機(jī)器人、AI等數(shù)字技術(shù)重塑制造業(yè)成為必然趨勢。

制造企業(yè)可依據(jù)自身情況找到合適的發(fā)展方向，利用數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)全面改進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)營與管理等方面中存在的問題，突破自傳統(tǒng)發(fā)展的障礙，提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，推動制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

正如中國工程院院士李伯虎指出的：“制造業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的主體，AI大模型要加強(qiáng)制造業(yè)‘技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、應(yīng)用’的進(jìn)一步融合，研發(fā)面向制造業(yè)的AI大模型技術(shù)，推動我國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與智能化升級。”

但短期來看，AI大模型是制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必然選項(xiàng)嗎？

制造業(yè)是AI大模型的重要戰(zhàn)場

近年來，受到國家政策支持以及數(shù)字化的不斷推行，中國智能制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模一直保持增長趨勢。數(shù)據(jù)顯示，2022年我國智能制造產(chǎn)值規(guī)模破3萬億元，同比增長14.9%。中商產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測，2023年我國智能制造產(chǎn)值規(guī)模將進(jìn)一步增長至3.92萬億元。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

從市場機(jī)會來講，工業(yè)企業(yè)的智能化升級為工業(yè)大模型提供了巨大的市場機(jī)會，綜合我國制造業(yè)IT支出以及全球大模型增長水平，預(yù)計2026年我國制造業(yè)大模型市場規(guī)模將超過5億美元，五年復(fù)合增長率達(dá)116%。

工信部信軟司原司長、現(xiàn)阿里研究院副院長安筱鵬博士認(rèn)為，AI大模型正加速第三次“數(shù)實(shí)融合”浪潮全面到來，智能化是其主要特征。

AI大模型將影響制造業(yè)發(fā)展格局，AI大模型將會融入制造業(yè)的研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)工藝、質(zhì)量管理、運(yùn)營控制、營銷服務(wù)、組織協(xié)同和經(jīng)營管理的方方面面。

AI大模型可以直接服務(wù)智能汽車、機(jī)器人、芯片、服裝等產(chǎn)品的研發(fā)創(chuàng)新，例如工程師可通過大模型自動生成代碼指令，完成機(jī)器人功能的開發(fā)與調(diào)試，甚至還能為機(jī)器人創(chuàng)造一些全新的功能。

例如，在工業(yè)軟件開發(fā)層面，AI大模型正在革新軟件開發(fā)范式。國內(nèi)機(jī)器人公司，借助AI通義大模型開發(fā)機(jī)器人行業(yè)模型，基于自然語言，可以實(shí)現(xiàn)人和機(jī)器的互動。

如機(jī)器人收到了人的指令后，可以進(jìn)行理解、推理和分析，并自動生成軟件代碼，組織協(xié)調(diào)不同智能體完成不同場景下的任務(wù)。

目前，工業(yè)制造業(yè)是AI大模型的重要戰(zhàn)場，阿里、百度、谷歌等國內(nèi)外巨頭加快大模型在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐，科大訊飛的星火也針對制造業(yè)推出大模型解決方案——羚羊工業(yè)大模型。

例如，羚羊工業(yè)大模型是以訊飛星火認(rèn)知大模型的通用能力為核心技術(shù)底座，結(jié)合工業(yè)場景實(shí)際需求打造，具有工業(yè)文本生成、工業(yè)知識問答、工業(yè)理解計算、工業(yè)代碼生成、工業(yè)多模態(tài)5大核心能力，可以從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中持續(xù)進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)從提出、規(guī)劃到解決問題的全流程閉環(huán)。

其中，“羚羊iMOM”是企業(yè)的智能生產(chǎn)“超級助理”， 可以幫助企業(yè)量身定制生產(chǎn)運(yùn)營管理系統(tǒng)，通過“AI+IT+OT”跨界融合，可以為智能工廠提供在生產(chǎn)計劃、庫存管理、生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量管理、設(shè)備維護(hù)、人員管理等不同場景的智能助手解決方案。

星火羚羊認(rèn)為，制造業(yè)的AI大模型可以成為撬動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)賦能制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的支點(diǎn)，助力生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系的重構(gòu)。

作為智能制造龍頭企業(yè)海爾，海爾工業(yè)大模型COSMO-GPT融合深度的工業(yè)知識與行業(yè)Know-How，以開源通用大模型為基礎(chǔ)，通過知識注入、模型融合、模型判決，提升其在工業(yè)任務(wù)的表現(xiàn)。

例如，在化工行業(yè)，工業(yè)大模型COSMO-GPT幫助園區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜、姿態(tài)識別、路徑規(guī)劃、應(yīng)急及產(chǎn)業(yè)分析。

其中，圍繞園區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜建設(shè)，卡奧斯COSMO-GPT工業(yè)大模型幫助圖譜自動糾錯、圖譜自動補(bǔ)全、機(jī)理模型圖譜化，并結(jié)合渲染需求的自動構(gòu)建等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)圖譜構(gòu)建周期縮短、圖譜準(zhǔn)確率提升、圖譜的信息源擴(kuò)充。

再比如，西門子和微軟在今年4月宣布合作，基于GPT推動下一代自動化技術(shù)變革，合作開發(fā)PLC的代碼生成工具，將AI大模型融入控制環(huán)節(jié)。

目前，在電力調(diào)度領(lǐng)域，AI大模型可以深入新型電力系統(tǒng)復(fù)雜調(diào)度控制核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，成為調(diào)度業(yè)務(wù)“專家助手”，可以為電力調(diào)度員提供電網(wǎng)調(diào)控策略，優(yōu)化線路負(fù)載均衡，從而降低電網(wǎng)損耗等。

總的來說，制造業(yè)是AI大模型的重要戰(zhàn)場，但因?yàn)橹圃鞓I(yè)自身?xiàng)l件限制多，大模型在制造業(yè)的可行性依然受到了爭議。

自身?xiàng)l件限制多

大模型在制造業(yè)還是探索階段

金蝶首席制造專家計曉軍指出，目前，大模型在制造業(yè)有幾個場景的應(yīng)用，但整體屬于探索階段。

在TOC的食品加工企業(yè)領(lǐng)域，出現(xiàn)了食驗(yàn)家和貓鼬這些應(yīng)用案例，他們主要用AI技術(shù)提高研發(fā)效率，打造出爆款，更好滿足00后消費(fèi)者的需求，也談不上大模型的應(yīng)用。

AI應(yīng)用在整體缺乏應(yīng)用場景的情況下，可能有年輕產(chǎn)業(yè)人員和消費(fèi)者率先在局部開展。

計曉軍認(rèn)為，制約大模型在制造業(yè)發(fā)展有三個缺乏：

首先，缺乏場景。既沒有明確的應(yīng)用場景更缺乏商業(yè)場景。

其次，缺乏數(shù)據(jù)。制造業(yè)的數(shù)據(jù)沒有形成閉環(huán)，更沒有大數(shù)據(jù)。

第三，缺乏動力。制造企業(yè)以創(chuàng)造價值為主要任務(wù)，在缺乏方向、缺乏技術(shù)、缺乏場景的情況下，變現(xiàn)的可能性不大，沒有動力去做這個事情。

總的來說，雖然制造業(yè)AI發(fā)展已有較長時間，但直存在幾大痛點(diǎn)，一是，工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)各細(xì)分行業(yè)高度碎片化和差異化，制造業(yè)AI難以規(guī)模復(fù)制和推廣，客觀上也提高了制造業(yè)AI成本和落地門檻。

二是，制造業(yè)數(shù)字化程度參差不齊，各場景、環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)壁壘嚴(yán)重，數(shù)據(jù)共建共享、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定等機(jī)制不完善，導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量無法有效支撐制造業(yè)AI模型訓(xùn)練。因此，制造業(yè)AI總體處于專用智能階段，限制了工業(yè)智能化進(jìn)程。

三是，制造業(yè)大模型的訓(xùn)練需要高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集，而我國工業(yè)數(shù)據(jù)的共建共享機(jī)制還沒有建立，工業(yè)數(shù)據(jù)極度碎片化，跨行業(yè)、跨場景數(shù)據(jù)壁壘嚴(yán)重，是工業(yè)大模型發(fā)展的最大制約。

四是，工業(yè)制造業(yè)對安全極度敏感，工業(yè)企業(yè)核心數(shù)據(jù)、知識產(chǎn)權(quán)自主掌控、不出園區(qū)是剛需，因此工業(yè)大模型將優(yōu)先采用本地化部署。

“傳統(tǒng)制造業(yè)的底層邏輯是大規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)生產(chǎn)，其實(shí)不需要大模型，大模型更應(yīng)該出現(xiàn)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的大規(guī)模服務(wù)的前提下。

目前，在大規(guī)模服務(wù)下，還缺乏成體系的底層邏輯、商業(yè)模式、管理思想、管理理論、管理工具.....技術(shù)也沒有具體的應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)沒有形成可用的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)鏈也沒有閉環(huán)。

從方向來看，大家認(rèn)可制造是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的主要戰(zhàn)場，但要走的路還很遠(yuǎn)，還處于探索階段。”計曉軍說道。

總的來說，以大模型為代表的新一代AI大模型，AI不僅僅可以生成文字、可以生成圖片，可以生成代碼，構(gòu)建人機(jī)交互新模式，與產(chǎn)品研發(fā)、工藝設(shè)計、生產(chǎn)作業(yè)、產(chǎn)品運(yùn)營等制造環(huán)節(jié)、場景相結(jié)合，提升生產(chǎn)效率，形成新生產(chǎn)力，并引發(fā)產(chǎn)業(yè)競爭格局重構(gòu)。

制造業(yè)如何利用以AI大模型為代表的數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)變革產(chǎn)業(yè)？

傳統(tǒng)制造業(yè)在數(shù)字化過程會遇到哪些難點(diǎn)？

大模型是制造業(yè)數(shù)字化的必然選擇嗎？

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