生成式AI驱动工业智能化：应用现状与布局策略

当前，生成式 AI 在工业设计、生产优化、故障预测等领域已展现出显著成效，有效提升了工业生产的效率和质量。然而，其应用仍面临数据集成、算法适配等挑战。为此，应制定科学的布局策略，加强技术研发与人才培养，推动数据共享与标准化，以构建完善的生成式 AI 工业应用生态。展望未来，生成式 AI 将助力工业实现更高级别的智能化，推动产业转型升级。

作为全球经济增长的强大引擎，人工智能正在为各类产业的智能化注入崭新活力，也在深刻改变着工业生产函数。以 ChatGPT、LLaMA 为代表的大模型技术标志着通用人工智能时代的开启，生成式 AI 作为这场变革中的关键推手，将深度嵌入工业生产的各个环节，进一步赋能工业智能化转型。

生成式 AI 在产品设计与创新、生产计划与过程、质量管理与控制、供应链与仓储、客户服务与市场营销、设备维护与检修等工业领域重点环节的具体场景中发挥着特殊作用。将生成式 AI 具体应用于工业环境，有四条潜在布局策略，企业需正视各类布局的优劣势，结合自身实际，扬长避短，审慎应用，以实现生成式 AI 与工业生产具体场景融合的最优解。

一、生成式 AI 提升工业领域人工智能应用层级

在生成式 AI 技术普及之前，质量检测、设备预测性维护等具有代表性的人工智能应用早已经融入工业，并形成相对成熟的应用范式。早期，人工智能主要应用于简单的工业控制系统和自动化流水线。随着工业机器人在 20 世纪 80 年代的落地应用，以及故障诊断系统等技术在随后几十年的逐渐成熟，人工智能开始在生产规划、质量控制、设备健康管理等方面发挥重要作用。

进入 21 世纪，物联网、云计算等新兴技术推动了工业大数据分析和人工智能的高级应用，如能源管理、生产效率优化等。特别是在 21 世纪 10 年代中期，深度学习的突破性成果加速了计算机视觉在工业质检、缺陷检测等领域的应用，工业物联网的快速发展则为人工智能提供了海量数据支持。

进入 21 世纪 20 年代，随着工业 4.0 和智能制造理念在全球的推广，人工智能已成为工业转型升级的核心支撑技术，不仅在汽车制造、电子等先进制造业中得到广泛应用，而且在能源、化工、钢铁等传统行业实现了深度应用。疫情进一步加速了工业数字化转型，推动了远程监控、无人值守等 AI 技术的广泛部署。

图1 人工智能赋能工业领域的发展历程与生成式 AI 的特性

当下，大模型技术正进一步深度赋能工业领域的人工智能应用，通过跨领域知识融合、实时决策支持、自适应优化及人机协同增强，实现从产品设计、生产管理到运维服务的全链条智能化升级。

生成式 AI 是大模型时代人工智能展现其学习能力和表达能力最突出的技术手段与应用形态，与传统 AI 相比，生成式 AI 具有数据量需求大、更具创新性和灵活性、依赖于深度学习和强化学习、可生成之前不存在但具有实用价值或创新性的输出等特性。因具有突出而稳定的泛化能力和联想能力，生成式 AI 能够在工业等不同的环节满足更为具体、细化的特定需求，提升工业智能化转型的决策效率与精准度。

二、生成式 AI 在工业领域的应用场景

当前，基于生成式 AI 技术的工业架构已经初步成型，包括数据层、算力层、算法层、应用层四部分。数据层为工业智能架构的基石，实现数据采集、传输、存储、交换、共享并管理各类工业数据。这些数据来源于生产过程中的传感器监测、设备状态记录、质量检测报告、供应链信息、市场反馈等多个源头，并为生成式 AI 模型的训练与推理活动提供素材，涵盖结构化数据（如表格、数据库记录）、半结构化数据（如 XML、JSON 文件）和非结构化数据（如图像、视频、文本）。

图 2 基于生成式 AI 的工业架构

算力层为生成式 AI 算法的高效运行与大规模模型训练提供必要的计算资源，包含云计算、边缘计算等分布式计算平台和存储、服务器、计算芯片、网络设施等硬件设备。算力层确保能够应对大规模数据处理、高速运算、实时推理等复杂场景，支持深度学习、机器学习等各种算法的高效执行，以满足工业环境中对计算能力的高要求和动态变化。

算法层聚焦于开发、优选和优化适用于工业场景的生成式 AI 算法模型，包含自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、智能语音等通用 AI 技术，更突出了诸如 Transformer、BERT 等先进的生成式大模型架构及相关开发平台。这些算法模型能够精准地从海量工业数据中挖掘深层规律，实现对复杂工业现象的精准预测、精细分类、精准识别以及全局优化等任务，为上层应用提供智能决策支持。

应用层是生成式 AI 技术与具体工业场景深度融合的接口，将算法层输出的智能成果转化为可以直接服务于工业生产和管理的实际应用。

从生成式 AI 在工业领域的具体应用来看，生成式 AI 的应用贯穿于产品设计与创新、生产计划与过程、质量管理与控制、供应链与仓储、客户服务与市场营销、设备维护与检修等工业领域重点环节的具体场景，具体而言：

表1 工业领域传统人工智能与生成式 AI 应用情况对比

在产品设计与创新方面：生成式 AI 赋能工业工程师进行概念设计、外观造型设计和结构优化。通过机器学习市场需求、用户偏好和技术趋势数据，生成新颖产品概念和功能建议；运用文本到图像模型快速产出多样化的外观设计草图，实现零部件的几何形状与材料分布自动化优化，以达成轻量化、强度提升和成本控制目标。

在供应链与仓储方面：生成式 AI 可以模拟复杂环境，精准预测市场需求、优化库存水平、规划配送路径。基于历史销售、市场趋势等信息可以精确预估产品需求，指导采购生产；计算最佳安全库存与补货策略以降低成本；运用最短路径、最低成本或最快时效算法优化配送方案，提高物流效率并减少碳排放。

在生产计划与过程方面：工业企业可借助生成式 AI 进行更为精细化的管理。智能排程系统基于订单、设备、物料、人力等多元信息实时生成并调整最优生产计划，减少等待时间，提升设备利用率。同时，通过分析设备数据预测故障发生时间，提前安排预防性维护，保障生产连续性。

在客户服务与市场营销方面：生成式 AI 可以提供更为智能化的全天候客服支持，快速响应客户咨询。同时，依据工业产品用户的个性化需求，生成符合要求的产品配置、外观设计或功能组合，实现大规模定制化服务。

在设备维护与检修方面：生成式 AI 可以提供故障诊断建议、维修步骤指南及跨模态辅助方案。基于设备数据和故障案例，给出故障原因分析和修复建议，助力快速定位问题；利用多模态生成式技术，将维修步骤以三维图像、视频等跨模态形式直观呈现于实际设备上，为现场维修人员提供实时精准的操作指导。

在质量管理与控制方面：生成式 AI 凭借强大的图像识别和模式分析能力可以显著提升检测精度与速度。深度学习模型实时分析生产线上的产品影像，精准识别各类瑕疵；无监督学习方法则从正常数据中捕捉异常模式，及时发现并防止问题产品流出。

如果说传统人工智能在工业领域通过数据分析、优化算法、机器学习等方式实现自动化控制、决策支持和效率提升，生成式 AI 在工业领域的应用则侧重于创新设计、知识生成与个性化服务，其核心价值在于强大的创新生成能力。

三、工业企业应用生成式 AI 的布局策略

将生成式 AI 具体应用于工业环境，尤其是结合或改造现有自动化技术部署以适应工业场景的需求，潜在方式有如下四条，分别是直接集成通用大模型、通过微调使其适应特定领域或任务、借助外挂知识库增强专业知识与实时性，以及从零开始构建专门的工业大模型。工业企业可根据实际需求、现有资源和技术成熟度灵活选择，以实现生成式 AI 与工业生产具体场景的深度融合。

图 3 直接集成通用大模型方式的优劣势分析

方式一：直接集成通用大模型，嵌入工业企业现有平台：该方式将通用的大型语言模型直接嵌入到工业软件或平台中，作为智能助手，回答工程师、操作员、管理人员关于技术规范、工艺流程、设备操作等问题，提高工作效率。或在编程任务中，如自动化控制脚本编写、数据分析算法实现等场景下，直接利用具备代码生成能力的 AI 模型，根据工业场景需求自动生成相应的代码片段或完整程序。

优势：一是可以将基础大模型的跨领域能力适用于工业场景中的多元问题解答，如设备诊断、工艺优化建议等。二是能够实现快速部署，简化工业 AI 应用的开发流程，快速响应工厂对智能化改造的需求。三是实现资源节约，避免工业领域专用模型的高昂训练成本，有利于中小型企业采用 AI 技术。

劣势：一是通用大模型的专业性欠缺，可能对工业领域的专业术语、特定工艺流程理解不足，导致解答准确性下降。二是出于安全性考量，工业环境中对决策错误容忍度低，基础大模型未经严格工业验证，可能存在安全隐患。三是合规性挑战，工业领域有严格的行业标准和法规，基础大模型可能不符合特定的合规要求。

图 4 模型微调方式的优劣势分析

方式二：在通用大模型基础上引入工业数据进行模型训练微调：该方式针对特定工业领域（如汽车制造、化工、航空航天等），在大规模通用模型的基础上，使用行业特有数据进行针对性微调，增强模型对该工业领域的理解和生成能力；也可以针对特定工业任务，通过微调使模型具备解决该任务的专业技能，如理解特定故障代码、理解复杂的生产约束条件等。

优势：通过微调，模型能更好地理解和处理工业领域的专业问题，提高预测和决策精度，具有更好的领域适应性。利用工业领域历史数据对基础模型进行微调，有助于保留和利用行业知识。随着新数据的积累，可以持续微调模型以适应工艺改进或设备更新。

劣势：数据依赖性强，工业场景的微调需要大量高质量、标注完善的工业数据，获取难度大。专业知识要求高，微调过程需要深入理解工业背景，确保模型学习到的是正确的行业知识。验证周期长，工业环境复杂，模型微调后的验证和部署周期可能较长。

图 5 外挂知识库方式的优劣势分析

方式三：外挂知识库与生成式 AI 大模型实现对接：该方式结合工业知识图谱、规则库、专家经验等，构建外部知识库与生成式 AI 模型相连接。在模型生成过程中，通过查询知识库提供精准、可靠的信息支持，提升答案或解决方案的准确性和专业度，并通过保持知识库与最新工业标准、法规、技术动态同步的实时更新，确保生成式 AI 输出的信息始终保持时效性和合规性。

优势：一是可实时更新，通过连接工业标准库、设备手册等知识源，模型能获取最新的行业规定和设备信息。二是在处理复杂工业问题时，知识库提供的翔实数据有助于模型做出更准确、合规的决策。三是可实现跨系统协作，知识库可作为桥梁，促进 AI 系统与 MES、ERP 等工业软件系统的深度融合。

劣势：一是接口稳定性问题，工业知识库接口的稳定性直接影响模型性能，对接复杂工业系统的兼容性要求高。二是知识一致性问题，确保模型内部知识与外挂知识库的一致性是一项挑战，否则可能导致决策冲突。三是知识库授权问题，部分关键工业知识库可能受版权保护或需付费使用，增加运营的成本。

图 6 构建垂类工业大模型方式的优劣势分析

方式四：从零开始自主构建工业垂类专用大模型：该方式从头开始训练专门针对工业场景的大语言模型，使用海量工业文献、手册、报告、论坛讨论等公开数据，以及工业企业自身积累的生产与经营数据作为训练数据，确保模型在初始阶段就具备深厚的工业知识背景。结合工业图像、视频、传感器数据等多模态信息进行联合训练或后期融合，使模型能够理解并生成与工业视觉、听觉信号相关的描述或指令，适应更具体的工业应用场景。

优势：一是从底层设计就考虑工业特性和需求，使模型能精准解决企业自身特有工业场景的复杂问题。二是针对工业多模态数据（如视频监控、传感器信号、生产日志等）设计，可以提升模型综合分析能力。三是成功构建并应用工业大模型的企业将有望树立行业标杆，带动企业品牌、技术实力和产业生态的建设与提升。

劣势：一是投入高额，包括数据采集、标注、模型研发、算力硬件配置、算法人才招聘等在内的全方位投入，经济负担较重。二是技术难点多，工业环境的复杂性带来诸多技术挑战，如异常检测、因果推理、实时决策等。三是生态建设难度大，构建工业大模型往往需要构建配套的数据平台、应用生态，对工业企业而言，除日常繁复的生产经营之外，额外构建专用大模型的工作负担较大。

来源：原文刊载于《数字经济》 作者：赛迪顾问数字转型研究中心副总经理 于凯迪  声明：本文系转载，旨在分享，版权归原作者所有，内容为原作者个人观点，并不代表本网站赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品版权问题，请与我们联系，我们将在第一时间删除内容！