大模型给各行各业带来了巨大期待，制造业也不例外。大模型的通用性、泛化性，有望从研发设计、生产制造、设备运维、质量管理、销售客服、经营管理等多个领域赋能制造业。

例如在研发设计阶段，大模型能够分析市场趋势、用户反馈和技术创新，为产品设计提供智能辅助，使企业更准确地满足市场需求；在生产制造环节，大模型的应用将会使生产工艺优化提升到一个新水平，通过分析大量生产数据，大模型能够识别潜在问题、提前预测设备故障，并优化生产流程，从而提高生产效率和降低成本；在销售和客户服务方面，大模型能够通过分析客户行为和需求，提供个性化的产品推荐和定制服务。有助于提高客户满意度。

当前已有多家制造业企业探索大模型应用，但市场整体仍处于起步阶段。沙丘社区通过研究医药制造（天士力、阿斯利康）、消费电子制造（oppo、vivo）、汽车制造（吉利汽车、极氪汽车）等制造业细分领域中先行者的大模型应用探索，为其他制造企业提供参考。

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医药制造

天士力定义了七个大模型应用领域，分别是医药研发、医学事务&SFE体系、企业知识、协同效率、智能制造质量管理、数据分析、代码开发。

通过对大模型的探索，天士力得出对以大模型为代表的人工智能的几个判定：

第一，用户不需要大模型，需要的是解决问题，面向垂直产业的模型才是大模型价值的引爆点。

第二，大浪淘沙，大模型领域最终胜出的只能是少数“巨头”。

第三，大模型未来会成为基础设施，企业级用户要做的是拥抱与融入。

第四，对于AI，找到匹配的用户真实需求，需求定义清晰，才是关键。

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随着大模型技术的不断成熟，阿斯利康希望利用生成式AI技术助力运营提升效率和业务创新，计划将生成式AI技术应用于慢病管理、疾病诊疗过程、患者居家自我管理等场景。

基于生成式AI的智能人机交互模式有助于优化医患之间的交互过程，提高高质量临床数据的采集效率，并向患者提供科学可靠的饮食、运动等健康管理建议。

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消费电子制造

大模型本质是一个引擎，与工程化智能体的结合才能解决实际应用问题。在智能体的开发过程中，不仅模型要优秀，prompt、流式串联、开发框架的先进性至关重要。

OPPO自研大模型与智能体AndesGPT，实现代码助理、用户声音助理，数据助理等功能。以数据助理为例，OPPO通过大模型对数据分析场景进行改进，主要在两类场景中产生价值：

第一，过去报表系统中的数据是散落的，用户缺少数据分析思路，OPPO开发了分析助理，支持用户与报表对话，解决用户对数据口径等方面的疑问，在开发平台中，OPPO用大模型自动生成SQL语句。

第二，OPPO在聊天工具中接入数据分析机器人，用户不需要再找报表，只需要提问就可以得到数据结果，并支持进一步的数据下钻。

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在大模型缩放定律下，模型训练对算力的需求激增，想要达到的模型效果越好，模型参数量和训练语料越多，训练所需的算力越多。

为了高效、稳定的训练大模型，vivo设计大模型训练工程解决方案，需要有训练框架、计算调度和硬件基础三个要素并紧密协同，计算调度和硬件基础使用阿里云的PAI平台和智算平台，训练框架方面采用并行训练加速框架，支持大模型的整个训练流程。

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汽车制造

大模型的使用成本非常高，已经被成熟的技术和产品所满足的场景不需要大模型，对吉利汽车而言，大模型适用的场景主要分为两类，一类是用于提升产品竞争力，例如自动驾驶、智能座舱等，另一类是用于提升企业效能，例如智能办公、智能客服等。

自动驾驶是车企未来大模型应用的重要场景，通过大模型，车企可以实现：

第一，数据自动化标注。一般的预标注模型精度不足，导致需要大量的人工修正。利用大量无标签数据，通过监督与非监督方式训练自动化标注大模型，可以高效、高精度的完成数据标注工作。

第二，数据自动生成。吉利汽车在虚拟空间中建立物理世界模型，还原真实世界道路场景、交通流中的机动车、非机动车和行人等动态元素的微观行为，物理级还原天气、光线等真实环境细节，可以利用大模型快速生成大量感知级仿真数据。

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在营销与销售环节，目前极氪汽车正在探索两类大模型应用：

第一，在电销外呼场景中，极氪将汽车行业垂直大模型应用于电话录音的智能摘要、智能质检、智能填单、销售洞察、攻防演练等场景，提高一线人员工作效率。

第二，在智能知识库场景，极氪利用大模型的知识搜索、意图识别、文本生成等功能，在营销全链路场景中进行应用，赋能坐席助手、销售助手、工单助手、APP辅助问答、知识库搜索等。

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