南方財經(jīng)全媒體記者 吳立洋 上海報道

近年來，在全球經(jīng)濟(jì)下行，關(guān)稅等地緣政治經(jīng)濟(jì)形勢愈加復(fù)雜的背景下，工業(yè)行業(yè)整體面臨利潤率低、市場需求變化快的壓力，如何通過數(shù)字化進(jìn)一步挖掘工業(yè)企業(yè)降本增效潛力，提升制造業(yè)柔性生產(chǎn)能力，成為當(dāng)前產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級過程中的迫切需求。

2024年12月，全國工業(yè)和信息化工作會議在京召開，會議強(qiáng)調(diào)2025年要推進(jìn)信息化和工業(yè)化深度融合，實施“人工智能+制造”行動，加強(qiáng)通用大模型和行業(yè)大模型研發(fā)布局和重點場景應(yīng)用。

宏觀政策給出了指引，但在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域引入大模型，仍然面臨諸多現(xiàn)實問題：一方面，工業(yè)生產(chǎn)場景復(fù)雜且需求多元，首先需要將大模型能力與生產(chǎn)的實際需求相匹配；另一方面，工業(yè)企業(yè)對數(shù)字化的要求往往是唯一確定的，但當(dāng)前很多大模型尤其是LLA大語言模型還未能有效解決泛化想象的問題，其結(jié)果對企業(yè)而言缺乏精準(zhǔn)性與可靠性。

針對上述問題，中國工業(yè)企業(yè)與數(shù)字化服務(wù)商也在進(jìn)行積極的嘗試與探索。近日，上海市人工智能產(chǎn)業(yè)研究院、上海市首席數(shù)據(jù)官（CDO）工作委員會等多家單位支持，鼎捷數(shù)智主辦的2025AI x制造破局者峰會在上海舉辦，來自工業(yè)企業(yè)與數(shù)字化、AI等領(lǐng)域的從業(yè)者圍繞AI與智能制造融合的新范式，展開了廣泛交流與探討。

打破“數(shù)據(jù)煙囪”

數(shù)據(jù)，是工業(yè)數(shù)字化過程中最重要的一項資源，且其重要性隨著AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛落地而愈加被突顯。

聯(lián)通裝備軍團(tuán)副總經(jīng)理吳林濤在大會論壇發(fā)言中指出，以當(dāng)前工業(yè)垂類大模型的訓(xùn)練需求來看，應(yīng)用于工業(yè)場景的視覺大模型，簡單場景可能至少需要數(shù)百張工業(yè)圖像作為訓(xùn)練語料，復(fù)雜場景可能需要上千乃至上萬張工業(yè)圖像；語言大模型方面，工業(yè)場景一般也需要千個以上問答對語料數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練基礎(chǔ)。

值得注意的是，對于一些復(fù)雜的前沿工業(yè)門類的場景，可能還需要多模態(tài)大模型支撐，而這通常需億級以上規(guī)模的數(shù)據(jù)集，且模型效果于數(shù)據(jù)量強(qiáng)相關(guān)。例如，Meta的蛋白質(zhì)預(yù)測模型ESMFold，就是用了1.25億蛋白質(zhì)分子結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

雖然高質(zhì)量數(shù)據(jù)的需求不斷擴(kuò)大，但國內(nèi)工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)積累與利用仍有很多基礎(chǔ)工作有待夯實，如何打磨企業(yè)系統(tǒng)間的“數(shù)據(jù)煙囪”，提升工業(yè)數(shù)據(jù)的流通性和利用率，是當(dāng)前提升工業(yè)大模型質(zhì)量，進(jìn)而賦能工業(yè)數(shù)字化的直接問題。

鼎捷數(shù)智執(zhí)行副總裁劉波在接受南方財經(jīng)全媒體記者采訪時表示，中國制造業(yè)經(jīng)過前期二三十年發(fā)展，基本的信息化工作已有一定基礎(chǔ)，這些信息化大多是依據(jù)發(fā)展過程中一些階段性的外在需求被不斷疊加上的，而非基于內(nèi)生的數(shù)字化長期規(guī)劃，這就導(dǎo)致當(dāng)前很多企業(yè)系統(tǒng)內(nèi)部存在很多“數(shù)據(jù)煙囪”，即不同系統(tǒng)、業(yè)務(wù)板塊的數(shù)據(jù)是割裂的，僅供使用而無法形成實時的決策價值。

“需要提升對企業(yè)數(shù)據(jù)價值的洞察能力，思考如何將數(shù)據(jù)層面可挖掘的價值，轉(zhuǎn)化為公司的核心競爭力賦能給經(jīng)營，從整體的角度設(shè)計數(shù)智化方案?！眲⒉ㄟM(jìn)一步表示，雖然當(dāng)前AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用是熱門話題，但企業(yè)首先要建立好對自身核心業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的認(rèn)識，對數(shù)智化流程做好工程設(shè)計，在此基礎(chǔ)上引入大模型，才能最大程度發(fā)揮其降本增效的作用，完成從“數(shù)據(jù)沉睡”到“數(shù)據(jù)燃料”的質(zhì)變。

目前，隨著大模型技術(shù)的發(fā)展與數(shù)字化實踐的不斷深入，企業(yè)乃至政府層面對數(shù)據(jù)價值的重視度也在不斷提升。2024年12月，上海印發(fā)《關(guān)于人工智能“模塑申城”的實施方案》的通知，提出推動基于行業(yè)語料庫研發(fā)L1模型，挖掘共性超級場景向上下游規(guī)模化推廣；推動建設(shè)模型即服務(wù)平臺，形成行業(yè)L2大模型池，支持行業(yè)內(nèi)智能體規(guī)?；?xùn)練、部署和管理。

加速工業(yè)模型與業(yè)務(wù)場景融合

隨著數(shù)據(jù)資源重要性形成廣泛共識，應(yīng)用端的探索與融合也成為行業(yè)探索的重點方向。

“從需求端看，不斷增長的降本增效需求與多變的市場環(huán)境為‘AI+工業(yè)’帶來廣闊的市場空間。”吳林濤表示，目前，我國工業(yè)的大部分行業(yè)仍處于勞動密集型發(fā)展階段，較低的智能化滲透率帶來包括誤差率高、生產(chǎn)效率低、生產(chǎn)成本高等一系列痛點。

在這一需求的推動下，如何有效整合數(shù)字技術(shù)，以優(yōu)化設(shè)計、生產(chǎn)和運(yùn)營流程，將大模型能力融入企業(yè)具體場景，也成為數(shù)字化服務(wù)的市場機(jī)遇所在。據(jù)德勤預(yù)測，2018-2025 年中國制造業(yè)人工智能市場有望實現(xiàn) 51%的復(fù)合年均增長率（CAGR），并在 2025 年達(dá)到 141 億元規(guī)模

快速增長的市場機(jī)遇也對大模型供給端提出了更高要求。例如，算法、語料和算力三項大模型要素，就在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用中衍生出各自的特征：算法方面，工業(yè)大模型與專用小模型成為工業(yè)AI發(fā)展的兩條協(xié)同路徑，通用基模、RAG、Agent將是大模型賦能工業(yè)的三種形態(tài)；語料方面，工業(yè)大數(shù)據(jù)將成為AI落地的關(guān)鍵，生成式AI將為工業(yè)知識沉淀和傳承提供有力支持；算力方面，工業(yè)算力智能分配成為關(guān)鍵，云/端協(xié)同計算成為未來趨勢。

在針對工業(yè)需求進(jìn)行多方面升級后，當(dāng)前諸多工業(yè)垂類大模型已在生產(chǎn)制造中發(fā)揮效果。鼎捷數(shù)智上海事業(yè)處副總裁袁能飛表示，目前大模型對企業(yè)生產(chǎn)帶來最直觀的變化就是工作效率的提升。

他指出，過去的數(shù)字化以流程加表單的形式為主，引入AI數(shù)據(jù)驅(qū)動與數(shù)智驅(qū)動后，實際上是用人工智能代替人進(jìn)行判斷和決策，但這個過程和應(yīng)用場景是逐步產(chǎn)生的。

以研發(fā)創(chuàng)新環(huán)節(jié)的圖紙設(shè)計為例，原先可能要依靠研發(fā)工程師手動制圖，實踐在兩個小時以上，現(xiàn)階段接入大模型后，中間一些具體做法可以在輸入需求后完全交給AI場景應(yīng)用完成，整個過程只需要3分鐘，輸出結(jié)果再交給人確定是直接通過還是再進(jìn)行微調(diào)，所以整個效能大大提升。這就是我們鼎捷一直倡導(dǎo)的，把日復(fù)一日的繁瑣工作交給AI，把更富有創(chuàng)想的生活還給人類。

未來，當(dāng)AI數(shù)智驅(qū)動能力成長到一定階段后，可能很多場景就會以AI數(shù)智原生的角度進(jìn)行設(shè)計，大部分、甚至所有工作流程將不再依賴于人，這將進(jìn)一步提升生產(chǎn)效率，實現(xiàn)用數(shù)據(jù)和智能技術(shù)既能創(chuàng)新生產(chǎn)力，又能讓更多人智慧工作，樂享生活。

“大家都知道AI很好，但落地其實很難。”上海凱眾材料科技股份有限公司總經(jīng)理侯振坤在接受南方財經(jīng)全媒體記者采訪時表示，工業(yè)大模型的應(yīng)用需要兩方面專業(yè)能力的支撐——一是工業(yè)技術(shù)方面的專業(yè)，二是信息化方面的專業(yè)，工業(yè)企業(yè)如何協(xié)同數(shù)字化企業(yè)打破其中的隔層，能否針對產(chǎn)品生產(chǎn)的不同工況、需求進(jìn)行專門設(shè)計，將會直接決定最終的應(yīng)用效果，也是當(dāng)前行業(yè)實踐亟待提升的方