AI大模型如何赋能新型工业化？

当前，以AI大模型为代表的AI技术不断赋能千行百业，同时深刻改变着工业生产范式，且正转化成更有价值的新质生产力。

在历经过去一年通用大模型竞技之后，2024年AI技术逐渐进入产业赋能阶段。AI大模型将通过其强大的数据处理能力和深度学习算法，在研发设计、生产制造、运维质控、组织协同等多个环节赋能智能制造，推动制造业的智能化升级与发展。

优必选工业人形机器人Walker S在汽车工厂流水线  图源：优必选

作为AI大模型重要的创新应用领域之一，工业制造也将从数字化进入智能化发展阶段，且在AI技术的支持下，呈现快速增长的发展态势。根据中国信通院《工业大模型技术应用与发展报告》预测数据，AI与大模型将加速赋能新型工业化，从2022至2032年工业AI市场规模将以46％的年均复合增长率高速成长。

AI大模型被认为是驱动工业智能化的引擎，不仅赋能工业物联网提升生产效率和产品质量，还将优化经营管理流程，推动工业自动化向智能制造的转型。7月25日，2024(第五届)国际 AIoT 生态发展大会分论坛——工业互联网论坛将在深圳举行，届时产业链企业将探讨和分享5G、AI等技术在产品设计、生产制造、质量控制、能碳管控等应用的技术解决方案，以及未来发展前景和机遇。欢迎参会。

政策重视新型工业化、AI

当前，“新型工业化”已经成为中国经济发展领域的高频热词。在政策持续支持制造业向智能化转型的大背景下，新型工业化、智能制造、工业互联网、机器人等领域将迎来新的发展机遇。

今年1月，国务院常务会议强调了以人工智能和制造业深度融合为主线，以智能制造为主攻方向，以场景应用为牵引，加快重点行业智能升级，大力发展智能产品，高水平赋能工业制造体系。

同月，工业和信息化部、国家发展改革委印发的《制造业中试创新发展实施意见》特别提到，要着力提升产业科技创新能力，加快推动以大模型为代表的人工智能赋能制造业发展。

该意见还强调了加快建设现代化中试能力，新建一批国家制造业创新中心、试验验证平台。在AI与实体制造深度融合的过程中，作为科技成果产业化的关键环节，中试可以利用AI大模型在试制阶段模拟新产品转化到生产过程，大幅降低生产门槛和成本。

由应急管理部和工信部发布的《关于加快应急机器人发展的指导意见》也指出，要加强应急机器人急需技术攻关，提升机器人智能化水平，实现高端装备自主可控，到2025年，研发一批先进应急机器人，大幅提升科学化、专业化、精细化和智能化水平。

除了国家政策大力支持新型工业化之外，一些工业发达的省市也加快了工业制造智能化转型。根据上海市智能工厂建设工作推进会数据，截至2024年1月3日，上海已累计建成3家国家级标杆，19家国家级示范工厂，111个国家级智能制造优秀场景，177个市级智能工厂，全市规上工业企业智能工厂测评率超过70%，智能制造系统集成工业产值规模超过600亿，智能制造装备产值规模突破1000亿。

按照上海市经信委的部署，2024年，上海计划新建设70家市级智能工厂，其中达到示范性（L3级）和标杆性（L4级）的比例力争超过70%。

作为中国工业大省，广东省更是在全国率先出台了《广东省制造业高质量发展促进条例》。这是全国首个加快推进新型工业化、建设制造强省的专门立法，将为广东制造业高质量发展提供坚实的法治保障。

截至2023年9月底，广东已累计推动2.9万家规模以上工业企业进行数字化转型，计划到2025年超过5万家规模以上工业企业实施数字化转型。

AI大模型赋能工业物联网

随着“产业实用”逐渐成为大模型技术发展的重要指引，工业物联网将成为重要的实践应用的场景之一。在未来智能制造场景中，AI大模型将在工业物联网中扮演着至关重要的角色，不仅限于提高生产效率和优化管理流程，还包括数据分析、智能感知和环境监测等多个方面，将极大地推动工业智能化的发展。

其中，在智能化生产和制造上，AI大模型通过与工业物联网系统的集成融合，能够为工业生产、制造、监测和控制领域提供高智能、高效、实时快速、精准的数据分析、决策和自动化反馈。例如，在制造业中，利用IoT传感器和机器人自动化生产线并监控生产过程，AI算法可以优化生产流程，提高效率。

在研发设计和经营管理上，AI大模型在研发设计和经营管理领域也有广泛应用。通过“预训练+精调”的新开发范式，AI大模型可以降低落地门槛，提升数据处理和应用能力。此外，AI大模型还可以用于知识检索、代码生成等新场景，推动工业智能化的发展。

在数据分析与预测上，AI大模型能够处理从物联网设备和传感器中收集的海量数据，通过机器学习算法进行数据分析和模式识别，从而提取有用信息，进行预测和决策支持。这种能力使得工业物联网系统能够更好地理解和预测设备状态和生产需求，从而做出更智能的决策。

在智能感知与环境监测上，AI大模型可以通过对物联网设备的数据进行分析和学习，实现智能感知。例如，智能传感器可以收集环境数据，并通过AI算法分析数据，实现环境监测和预测。这在工业环境中尤为重要，因为它可以帮助企业及时发现潜在问题并采取预防措施。

因此，在推动工业智能化上，AI大模型将凭借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，成为推动工业智能化的关键力量，同时将拓展人工智能和工业融合的新空间，促进工业从数字化向智能化迈进。

AI大模型赋能新型工业化前景

根据IDC发布的报告，AI大模型在工业应用的两条路径分别是增强场景模型的泛化能力和利用自然语言对话和内容生成能力变更应用交互方式。尽管目前这些应用都处于起步和探索阶段，但未来将有很大的发展潜力和市场前景。

近日，2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海举行。作为AI领域的风向标，相对上一届大会聚焦于通用人工智能，2024年世界人工智能大会则更突出“人工智能+”创新应用，特别是智能机器人和大模型技术，都展现了AI技术作为推动工业制造智能化升级的重要支撑。

同时，工业大模型也是本届大会的一个重要的讨论话题。工业大模型是指具有高参数量、多模态、行业化特点的人工智能技术，能够提升工业企业的智能化转型和数字化升级。这些模型在工业领域的应用包括语言大模型、专业任务大模型、多模态大模型和视觉大模型等。

值得关注的是，在本届大会上，腾讯研究院联合上海交通大学、腾讯优图实验室、腾讯云智能联合发布了《2024大模型十大趋势——走进“机器外脑”时代》报告。该报告特别提到，“在工业领域，多模态大模型有望与当前普遍使用的专用小模型互补融合，并深度赋能工业制造的各个环节，从而推动生产制造的提质增效。通过优化生产流程、提高效率和质量，实现智能制造的新质飞跃。”

该报告还提到，在多模态输入的加持下，文本、图像、语音等混合交互模式进一步提升生产效率，智能化感知和交互也将重构整个制造管理体系，未来有望实现“智能感知、智能决策、智能执行”的全新智能化工厂。

据专业机构统计，2023年中国全部工业增加值约40万亿元，而当前多模态大模型在应用中部署仅占了8%，未来存在巨大的上升空间。因此，对中国而言，AI大模型对中国未来制造业发展的影响是深远且积极的，不仅将夯实中国制造业竞争力，而且还将为制造业的未来发展提供新的动力和方向。