AI大模型进工厂，是真需求还是跟风？

近年来，随着ChatGPT横空出世，“大模型”成为千行百业的高频“热词”。对于工业制造而言，大模型究竟是真需求还是盲目跟风？大模型能如何助力工业企业转型升级？企业需要做好哪些积累和准备，才能抓住技术进步带来的时代机遇？8月11日，由中国计算机学会主办、CCF YOCSEF深圳及深圳市信息行业协会联合承办的观点论坛在深圳大学城会议中心举行，来自学术界的专家学者与产业界的嘉宾代表，共同探讨了AI大模型在工业领域的应用价值。

论坛活动嘉宾现场合影。

大模型工业应用前景广阔

在引导发言环节，深圳技术大学中德智能制造学院副院长李文贤教授，以智能机器人为例，探讨了大模型赋能工业自动化的潜力。李文贤提到，目前大模型在工业中主要应用于制造业、物流及能源领域，例如自主导航与路径规划，机器视觉与质量检测，灵活装配与协作机器人等。

对于大模型的应用价值，李文贤认为主要体现在三个方面，首先是提高效率，优化生产流程，减少停机时间；其次，运用大模型能够提升质量，自动检测产品缺陷，保证产品的一致性；最后，通过大模型能够实现灵活生产，快速适应市场需求变化，满足定制化生产需求。

李文贤在论坛上做主题分享。

“由于工业是标准化、模块化的场景，相较于日常环境更容易识别和训练，因此，大模型在工业领域落地更具优势。”李文贤表示，整合了大模型和机器人的具身智能机器人将是未来的发展趋势。

来自中广核研究院的副总工程师厉井钢则以核电行业为例，介绍了AI在模型建立、设计优化、策略搜索、故障诊断、系统控制及语言交互等方面的应用潜力。

走向实际应用仍面临挑战

尽管大模型在工业领域具备诸多优势，但距离真正实现大规模实际应用仍有一段距离。鹏城实验室工业智能研究室主任梁骁俊表示，当前工业互联网发展主要聚焦在IT层，形成了平台、管理软件等解决方案，而在工控系统和智控技术层面尚未取得实质性进展。

“现有的底层工控系统能力不足，形象来说好比浮沙筑高台，先进控制、优化、人工智能等算法难以下沉。”梁骁俊认为，要解决这一难题，亟需构建自主创新的新型工业互联网智控根技术，形成智控软硬件、网络应用、测试验证三大关键技术体系，制定引领工业互联网平台发展的新型工业互联网标准体系。

思辨环节现场讨论热烈。

深圳职业技术大学副教授管明雷认为，对于消费电子等对质量要求极高的行业，大模型要实现工业应用，还需要提高精确度。对此，深圳市工业互联网专家委副主任邢晓鲁表示认同，“工厂生产的产品直接面向市场，要求过硬的技术，以汽车工业为例，一旦需要召回，损失巨大，这也导致企业面对新技术偏于保守。”

企业需求是降本增效

论坛活动现场，众多企业家从实际应用的视角，提出了对大模型的需求与期望。深耕服装行业数十年的深圳市赢家服饰有限公司创始人陈灵梅，对AI大模型提出预测爆款和排产调度的需求。“对服装行业而言，很多时候备好的货卖不出去，而出现爆款生产量又跟不上，大模型能否做到准确预测市场需要的款式和产品？”

陈灵梅从服装行业从业者角度对大模型提出需求。

此外，陈灵梅提到，服装涉及的元素众多。不同的面料、款式、结构、配色排列组合下来有成千上万种可能性，而不同的设计又需要不同的工艺、设备和生产流程，如何快速排产调度也是难点之一。“以前排产全靠老师傅的经验，我们和华为合作，用了两年时间将服装行业涉及的所有生产流程和术语全部标准化，利用科技将生产效率提高了30%，这些知识产权也实现了行业共享。”

立谱智造创始人谭程明认为，对于400万家中小微工厂而言，相较于高投入的大模型，轻量、高效、易于部署使用在特定场景中的小模型更有优势。华星光电运营数字化解决方案部部长丁柳岸则表示，目前面板行业已由国内企业主导，建议企业联合起来建设面板行业的大模型，提高数据质量，挖掘应用场景，抓住技术变革带来的机遇。

（文中图片由主办单位提供）

编辑 张克 审读 伊诺 二审 张玉洁 三审 刘思敏