一文说清：AI大模型在制造业中的应用类型

在过去的几年里，全球制造业的竞争格局正在发生重构，数字化和智能化成为推动变革的关键力量。

AI 大模型作为一种通用人工智能技术，其革命性特征体现在能够生成代码、构建人机交互新模式，并与产品研发、工艺设计、生产作业、产品运营等制造环节相结合，从而提高生产效率，形成新质生产力。

1 直接赋能行业：通用底座的普适性

AI 大模型以其卓越的通用性，通过吸收和处理海量数据，构建起全面的知识图谱，这使得它们能够无缝地融入各个工业领域。比如，当涉及到设备维护时，AI 大模型能够分析设备的历史运行数据和实时状况，预测潜在的故障风险，并提前采取维护措施，有效避免设备故障，保障生产流程的顺畅。

代表大模型：OpenAI 的 ChatGPT，科大讯飞的星火大模型，实在智能的 TARS 大模型

2 场景化定制：通用底座的灵活性

AI 大模型的另一个显著优势在于其能够根据不同的工业场景进行定制化的适配和优化。这意味着 AI 大模型能够深入理解特定行业的术语和语境，从而提供更为精准的分析和预测服务。通过这种方式，AI大模型能够更好地服务于特定的工业应用，提升决策的质量和效率。

代表大模型：华为的制造、矿山等行业大模型，百度的航天、能源等行业大模型，Authentise 的 3D 打印 GPT

3 任务化定制：为特定工业挑战定制 AI

针对一些特定的工业挑战，可以专门开发定制化的 AI 大模型。这些模型经过专门训练，专注于解决特定问题，其性能往往超越通用模型。比如，在工业生产过程中，一个专门为预测能耗和排放量身打造的 AI 模型，能够提供更为精确的数据预测，帮助企业优化能源使用，减少环境污染，实现可持续发展。

代表大模型：谷歌的 AlphaFold2，Meta 的 ESMFold，深势科技的 Uni-Mol

1 大模型 API 调用或软件解决方案

借助于先进的 AI 大模型，如 ChatGPT 等，我们能够构建多样化的智能应用，包括但不限于智能助理和在线客服系统。用户可以通过接口（API）直接调用这些 AI 大模型，或者采用基于这些模型的软件解决方案，实现快速集成和便捷使用。比如，众多平台和企业已经部署了基于 GPT-4 的在线客服系统，实现了全天候的即时服务。

2 成熟工业产品叠加基础模型能力

AI 大模型可以与现有的工业产品相结合，从而显著提升产品智能化程度。比如，倍福将大模型融入 TwinCAT XAE 客户端，实现基于对话辅助编程，显著加快了软件开发的步伐。

3 AI 工具作为外部插件

AI大模型还可以作为外部插件工具，用于执行如知识库查询、表格数据处理等任务。例如，工业管理软件企业 Authentise 推出插件，用户可查询最大的增材制造知识库；浙大开发用于表格处理的 TableGPT。

4 用于私有部署的集成解决方案

以 TARS 大模型为例，这是一种支持私有化部署设计的 AI 大模型解决方案。它能够在本地环境中运行，而且进一步集成如不当言论判别等多项NLP前沿技术，确保数据的安全性和隐私性，同时满足特定场景的需求。目前，对于数据保护有严格要求的企业和机构已经开始采纳此类解决方案。

大模型并非万金油，尽管它们在处理大量数据和复杂任务时表现出色，但仍存在局限性。

首先，AI大模型需要大量的高质量数据进行训练，而在某些特定领域，这样的数据可能难以获得。

其次，大模型在面对新颖或未曾接触过的问题时，可能无法提供最佳解决方案，因为它们的知识和能力是基于训练数据的。

此外，大模型的解释性和透明度仍然是一个挑战，这在需要高度可靠性和安全性的工业应用中尤为重要。

1 深度语言交互

AI 大模型展现出卓越的语言解析技能，能够与设备和工业系统进行预设的对话，实现自然而流畅的交互与逻辑推理。在智能设备行业中，用户能够通过直接的语言交流来操控设备，实现便捷的智能控制。

2 创意生成

AI 大模型在创意生成方面同样表现出色，能够遵循既定规则进行创作，无论是生成工业代码还是图文内容，都能呈现出“涌现式”的创新。比如，工程设计行业已经开始利用AI模型自动生成设计方案，显著提升了设计的效率和质量。

3 综合分析与预测

AI 大模型不仅能够识别和模拟现实情况，还能够进行精准的预测分析。它们能够基于局部数据建立模型，结合全局信息，进行高效的精确度预测和优化。在设备故障诊断和预警系统方面，AI 大模型通过实时监测设备数据，建立诊断模型，并预测潜在的故障，实现提前的故障预警。

4 多模态数据处理

AI 大模型不仅能够处理单一类型的工业数据，还能够综合分析多种格式的数据，实现跨格式的信息转换与分析。在工业应用中，AI 大模型能够同时处理包括设备运行数据、业务数据和管理决策数据在内的多种数据类型，为企业的运营和决策提供更为全面和精确的数据支持。

AI 大模型是强大的工具，但并非适用于所有场景。在工业和其他领域中，它们应该被视为众多解决方案中的一种，而不是唯一的解决方案。通过与专业知识、定制化模型和创新技术的结合，我们才能最大化 AI 的潜力，实现更高效、更智能的工业发展。

此外，大模型的计算资源消耗巨大，对于一些资源受限的企业和机构来说，部署和维护这样的模型可能并不实际。因此，需要根据实际情况和需求，权衡大模型的优势和局限性，选择或设计合适的 AI 解决方案。