AI 大模型赋能工业生产制造
作者：微信文章生成式AI赋能工业智能制造 全新潜力与广阔应用前景
近年来，随着ChatGPT-4的发布以及微软将Azure云服务、Microsoft365、Bing搜索引擎和Power Platform等产品与大模型深度融合，生成式人工智能正逐步渗透进工业领域，为智能制造注入前所未有的技术驱动和增长活力。
我们认为，生成式AI不仅将推动工业数字化转型，还能在研发设计、生产制造和管理服务等环节激发全新应用场景。
01 AI大模型+工业研发设计：提升芯片、CAD设计与仿真效率
在工业研发设计方面，生成式AI正以大模型为依托，加速推动EDA、CAD和CAE软件的智能化升级。
通过对海量设计数据的深度学习，AI不仅可以实现设计参数的自动优化，还能辅助生成创成式3D CAD草图，为芯片设计和复杂结构仿真提供新思路。与此同时，CAE软件在静态、动态、线性和非线性分析等领域的多年积累数据，为生成式AI提供了丰富的训练样本，进一步提升了仿真优化和代码生成的能力。
借助数字孪生技术，全球工程师可以在同一3D虚拟平台（如Revit、Catia及NVIDIA Omniverse）中协作，实现早期规划阶段的高效评估和调整，从而将规划效率提升至30%以上。
02 AI大模型+工业生产制造：强化机器人信息处理与感知执行
生成式AI在工业生产制造领域的应用主要体现在对工业机器人的智能化升级上。首先，通过预训练语言模型，工业机器人能够实现自然语言的高效交互，准确理解人机指令，进而执行精确操作；
其次，生成式AI在路径规划、物体识别等决策过程中发挥关键作用，帮助机器人在复杂环境中做出合理判断。国内方面，已有企业通过与百度、TCL等合作，构建电子制造行业专用模型，实现了产线检测精度提升10%以上，新产线的冷态启动性能也得到了显著改善，同时研发周期缩短了30%。
此外，随着海康机器人等企业陆续推出AI读码器、2D/3D工业相机及智能视觉平台，生成式AI与机器视觉的融合为工业机器人带来了更强的感知与执行能力，进一步提升了智能工厂的整体作业效能。
03 AI大模型+工业管理服务：构建高效智能运营体系
在工业管理服务领域，生成式AI正逐步实现从基础办公自动化到供应链管理、客户服务及市场营销等多场景的深度应用。基于CRM系统，AI能够实时整合历史案例和知识库数据，为销售人员提供符合上下文语境的智能回复，快速响应客户需求；而在ERP系统中，通过对采购、生产、库存、分销等信息的全面整合和大数据训练，AI辅助的决策模型可为企业制定最优资源配置方案。与此同时，生成式AI还能通过对仓库布局和工人流动模式的智能分析，提出优化运输路线和仓储地址的策略，最大限度降低运营成本，提高整体效率。
总体来看，随着以ChatGPT为代表的生成式AI技术与工业各环节的深度融合，工业智能制造正迎来前所未有的发展机遇。从研发设计、生产制造到管理服务，各领域都在借助大模型技术实现数字化转型和效率提升，为全球制造业注入了全新的活力和持续增长的动能。
页:
[1]