【ZiDongHua之“方案應(yīng)用場”收錄關(guān)鍵詞：摩爾元數(shù) 智能制造 工業(yè)軟件 工業(yè)AI 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 工業(yè)機器人 數(shù)字孿生】
 
 
　　重塑工業(yè)未來的號角，終于被AI吹響了
 
 
　　隨著DeepSeek的迅速走紅，眾多工業(yè)服務(wù)商和制造企業(yè)紛紛接入DeepSeek，工業(yè)AI市場迎來新的變局——DeepSeek等AI大模型推動工業(yè)AI的應(yīng)用普及，并逐步重塑工業(yè)軟件的邊界與工業(yè)領(lǐng)域的未來。
 
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　　工業(yè)AI的發(fā)展現(xiàn)狀
 
　　自工業(yè)革命以來，工業(yè)生產(chǎn)從機械化、電氣化、自動化到信息化不斷演進，如今AI大模型憑借強大的學(xué)習(xí)計算能力正持續(xù)向工業(yè)軟件價值鏈滲透，推動工業(yè)生產(chǎn)從數(shù)字化向智能化邁進。
 
　　據(jù)專業(yè)機構(gòu)預(yù)測，2024-2028年中國AI+工業(yè)軟件細分市場的復(fù)合年增長率將到達41.4%，遠超同期CAD/CAE/EDA/PLM/MES等核心工業(yè)軟件19.3%的增速；到2028年，AI+工業(yè)軟件的滲透率也將提升至22%。
 
 
　　AI大模型指參數(shù)規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它是大數(shù)據(jù)、大算力和強算法結(jié)合的成果，本質(zhì)上是一個凝聚大數(shù)據(jù)精華的隱式知識庫。而工業(yè)AI特指為工業(yè)領(lǐng)域量身打造、參數(shù)規(guī)模龐大的大模型，它依托深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)分析，為工業(yè)自動化和智能化提供強大的算法支撐與決策輔助。
 
　　現(xiàn)在，以DeepSeek為代表的本土開源大模型正加速工業(yè)AI應(yīng)用普及。
 
　　據(jù)不完全統(tǒng)計，已有幾十家來自工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工控自動化等領(lǐng)域的服務(wù)商接入DeepSeek。除了開源免費和響應(yīng)市場熱點的因素外，大部分接入DeepSeek的服務(wù)商之前都有AI大模型產(chǎn)品和解決方案積累，并且產(chǎn)品對底座模型保持中立，可以兼容DeepSeek等各類AI大模型。
 
　　同時，至少二十多家來自能源電力、石油石化、煤炭等行業(yè)的工業(yè)企業(yè)也接入DeepSeek。專業(yè)機構(gòu)調(diào)研顯示，2024年已有31.6%的制造企業(yè)開展AI工業(yè)場景POC驗證，加速了行業(yè)場景需求探索和收斂。這些企業(yè)此前大多已嘗試過AI大模型的應(yīng)用，并普遍采用私有化模式部署。其中，部分企業(yè)在集團層面全面推廣，而另一些則選擇在下屬單位進行試點。
 
 
　　總的來看，AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，一是增強模型的泛化能力，提升小樣本訓(xùn)練效果，使其能夠適應(yīng)更多場景，典型應(yīng)用包括視覺檢測、質(zhì)量控制、原材料檢測、環(huán)境感知以及AGV自主導(dǎo)航等。二是作為工業(yè)應(yīng)用的交互入口，通過自然語言對話生成工業(yè)領(lǐng)域的文字、圖像等內(nèi)容，降低使用門檻，典型應(yīng)用涵蓋生產(chǎn)報表生成、控制代碼生成、設(shè)備監(jiān)控和生產(chǎn)調(diào)度等。
 
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　　工業(yè)AI的構(gòu)建模式
 
　　工業(yè)領(lǐng)域涉及龐雜、艱深的交叉學(xué)科知識，如果缺乏對工業(yè)細分領(lǐng)域的專屬數(shù)據(jù)和專業(yè)知識，基于通用數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的AI大模型通常難以精準(zhǔn)理解細分領(lǐng)域的專業(yè)術(shù)語及約束規(guī)則，導(dǎo)致無法直接生成符合工業(yè)特定任務(wù)需求的解決方案。
 
　　另一方面，當(dāng)AI大模型應(yīng)用于工業(yè)場景時，往往需要接入企業(yè)的信息系統(tǒng)。由于企業(yè)業(yè)務(wù)流程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、運營模式等方面的數(shù)據(jù)和知識，生成的解決方案難以精準(zhǔn)匹配特定企業(yè)的實際需求。
 
 
　　因此，若要讓AI大模型深度適配工業(yè)場景，就必須構(gòu)建專業(yè)的工業(yè)AI。具體來說：
 
　　1、預(yù)訓(xùn)練模式
 
　　指通過收集大量無標(biāo)注的工業(yè)數(shù)據(jù)集和通用數(shù)據(jù)集，使用架構(gòu)工具重新訓(xùn)練模型，學(xué)習(xí)工業(yè)數(shù)據(jù)中的通用特征和知識，使工業(yè)AI能應(yīng)對行業(yè)具體問題。
 
　　·優(yōu)點
 
　　模型具備廣泛的工業(yè)通用知識，能滿足多種工業(yè)場景需求。
 
　　·缺點
 
　　高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)收集難度大，訓(xùn)練時間長，對算力資源和電力消耗高，可達數(shù)百萬美元甚至更高，高昂成本普通企業(yè)難以負擔(dān)。
 
　　2、微調(diào)模式
 
　　指在預(yù)訓(xùn)練好的基礎(chǔ)大模型上，利用特定工業(yè)場景已標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集進行架構(gòu)調(diào)整和參數(shù)優(yōu)化，學(xué)習(xí)細分領(lǐng)域的知識以完成特定任務(wù)。
 
　　·優(yōu)點
 
　　可利用預(yù)訓(xùn)練模型的廣泛知識，通過微調(diào)適應(yīng)特定任務(wù)，減少訓(xùn)練時間和資源消耗，對數(shù)據(jù)量要求較低，單個任務(wù)微調(diào)通常只需幾千至上萬條標(biāo)注數(shù)據(jù)。
 
　　·缺點
 
　　高度依賴于預(yù)訓(xùn)練模型的質(zhì)量，如預(yù)訓(xùn)練模型本身存在偏差或不足，微調(diào)后的模型也可能繼承這些問題。
 
　　3、檢索增強生成模式
 
　　指在預(yù)訓(xùn)練大模型基礎(chǔ)上，通過外掛行業(yè)知識庫，在不改變原模型參數(shù)的情況下，使其在生成響應(yīng)前引用外部權(quán)威知識，從而快速接入工業(yè)細分領(lǐng)域信息，實現(xiàn)知識問答和內(nèi)容生成。
 
　　·優(yōu)點
 
　　無需額外訓(xùn)練，只需構(gòu)建和接入行業(yè)知識庫，即可利用基礎(chǔ)大模型實現(xiàn)對工業(yè)知識的理解和應(yīng)用，且后續(xù)維護僅需迭代知識庫。
 
　　·缺點
 
　　與預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)模式相比，泛化能力和穩(wěn)定性較差，可能無法充分適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)場景。
 
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　　工業(yè)軟件與AI融合
 
　　正從場景賦能邁向原生重構(gòu)
 
　　在工業(yè)AI的開發(fā)中，預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和檢索增強生成三種構(gòu)建模式形成了一套豐富且靈活的框架。但由于不同工業(yè)場景對模型性能、效率和可解釋性等有多樣化需求，綜合運用這些模式已成為一種發(fā)展趨勢。具體可以總結(jié)為“1+N+N”，即1個數(shù)字底座、N個能力引擎和N個應(yīng)用場景。
 
　　1、數(shù)字底座
 
　　數(shù)據(jù)質(zhì)量是工業(yè)AI性能的關(guān)鍵因素。若輸入的數(shù)據(jù)存在噪聲或缺乏代表性，模型推理能力會下降。若數(shù)據(jù)類型單一，還會增加過擬合風(fēng)險。因此，無論采用哪種模式，要獲得高性能的工業(yè)AI，需要依賴高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集。諸如以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺作為數(shù)字底座，支撐來自企業(yè)工業(yè)軟件、信息系統(tǒng)、傳感器和生產(chǎn)設(shè)備等數(shù)據(jù)接入、清洗、融合、分析和標(biāo)注等，為工業(yè)AI的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
 
　　2、能力引擎
 
　　通過積累研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)制造、服務(wù)管理等環(huán)節(jié)的工業(yè)機理模型，故障診斷、路徑規(guī)劃、生產(chǎn)調(diào)度、質(zhì)量控制等場景的專家算法，以及大量工業(yè)知識圖譜、專用詞典、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、發(fā)明專利等，建立面向工業(yè)細分領(lǐng)域的行業(yè)知識庫，支撐工業(yè)AI具備以下能力：
 
　　·AI輔助業(yè)務(wù)執(zhí)行
 
　　針對特定的業(yè)務(wù)場景，通過本地知識庫+生成式AI智能體，解放管理人員能力；如智能生成分析報表、整合文本、圖像、語音等多種工業(yè)數(shù)據(jù)類型。
 
　　·工業(yè)知識問答、培訓(xùn)、指導(dǎo)
 
　　針對特定工業(yè)場景的知識點，如工業(yè)機器人、機床等生產(chǎn)設(shè)備操作、生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)操作流程、設(shè)備故障分析、安全規(guī)范、技術(shù)規(guī)格等，進行信息查詢和問題解答和科學(xué)指導(dǎo)。
 
　　·工業(yè)代碼生成
 
　　涵蓋工業(yè)設(shè)備控制代碼、PLC控制代碼、機器人路徑規(guī)劃代碼、數(shù)字孿生代碼、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制以及數(shù)據(jù)處理分析代碼等。
 
　　·工業(yè)文本生成
 
　　包括技術(shù)手冊、操作規(guī)程、維護指南、生產(chǎn)報告、質(zhì)量分析報告、設(shè)備運行報告、員工培訓(xùn)材料、團隊協(xié)作記錄、會議紀要、交接班報告、設(shè)計規(guī)格說明等各類文檔。
 
　　·工業(yè)理解計算
 
　　涉及物料齊套檢查、設(shè)備選型、訂單延期推算、產(chǎn)品不良率統(tǒng)計分析等功能。
 
　　·工業(yè)AI智能調(diào)優(yōu)
 
　　在現(xiàn)實的生產(chǎn)過程中，產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)是持續(xù)波動的，基于AI工藝大模型和質(zhì)量管控工具+智能物聯(lián)IOT，在監(jiān)測到產(chǎn)品的質(zhì)量數(shù)據(jù)異常波動時，分析得出最優(yōu)的解決方案，下發(fā)給設(shè)備進行執(zhí)行。如數(shù)控機床智能調(diào)優(yōu)、工業(yè)能耗智能優(yōu)化、SMT貼片/回流焊智能優(yōu)化等。
 
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　　應(yīng)用場景
 
　　工業(yè)AI要在企業(yè)內(nèi)各種專業(yè)、復(fù)雜的業(yè)務(wù)流程中發(fā)揮更大價值，融入具體應(yīng)用場景與業(yè)務(wù)流程仍需持續(xù)探索。諸如通過模型即服務(wù)的部署架構(gòu)，工業(yè)AI可以針對不同行業(yè)和需求，為用戶提供輕量化、定制化的解決方案，可以覆蓋虛擬仿真、柔性生產(chǎn)到智能服務(wù)的全生命周期，實現(xiàn)場景、企業(yè)、園區(qū)乃至整個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
 
　　毋庸置疑，AI的崛起正在深刻重塑工業(yè)的未來。無論是個人還是企業(yè)，只能說是，最先掌握AI的人，將會比較晚掌握AI的人有競爭優(yōu)勢。
 
　　從生產(chǎn)制造到運營管理，從質(zhì)量控制到供應(yīng)鏈優(yōu)化，AI正迅速融入工業(yè)的各個環(huán)節(jié)，成為企業(yè)關(guān)鍵的生產(chǎn)力。另一方面，AI打破了底座模型各自發(fā)展的生態(tài)格局，快速統(tǒng)一底座模型共識，吸引大量工業(yè)應(yīng)用廠商參與，推動了分層的良性產(chǎn)業(yè)生態(tài)的加速構(gòu)建。相信，未來會有更多的工業(yè)AI、開源底座模型會出現(xiàn)，共同推動行業(yè)走向智能制造未來。