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近日GPT-4成功得出P≠NP，陶哲轩预言成真。你是否想过利用GPT-4推动解决自控领域的技术难题呢？在西门子的尝试中，我们的同事通过多轮迭代，利用GPT-4生成分线性大时滞多因素PID整定控制算法，完成某行业具体工况下的模拟验证，同时实现了自动化工程师和算法工程师协同才能完成的工作，并降低了时间成本。

以ChatGPT为代表的通用大模型已经展示出强大的AI能力。但在应对垂直领域问题时稍显外行。相比于通用大模型，垂直大模型能够更地满足行业特定需求，提供相对细分且更高效和jingque的解决方案。在西门子看来，这是两条不同的技术路径，一种是将通用大模型直接应用于工业场景，起到“副驾驶”的作用，这是我们现阶段已经在探索的应用方向。另一种是以通用大模型为基础构建垂直大模型，起到“领航员”的作用，这则是我们正在进行积极探索的方向。从“辅助副驾驶”到“高阶领航员”，两种路径的终目的都是为广大的制造企业破解难题提供新思路，赋能未来制造业发展。

AI赋能：让更多制造业场景收获科技红利

相比电子商务和消费领域而言，工业AI的起跑时间较晚，发展方向相对有限，目前质检成为AI与工业结合为典型且相对容易被理解的应用场景，但其实工业AI的应用远不仅仅局限于视觉检测。

随着技术、算法、资源和人才的不断充实，人工智能正在渗透至工业的各个方面，应用领域不断拓宽。从设备预测性维护、产品外观检测、排产调度优化等方面，到更多的在人、机、料、法、环等工业原生需求领域拓展，工业AI的应用场景正伴随着客户需求的多元化与技术的逐步成熟，呈现出更为立体和丰富的轮廓。

作为自动化和数字化的和推动者，西门子深知，工业人工智能技术唯有与更广阔的生产场景相结合，才能真正打开它的价值触点，为工业企业创造更大价值。去年，西门子发布《未来自动化——工业人工智能白皮书2022》，以帮助制造企业了解和挖掘更为丰富的工业AI应用场景，为企业-实现降本增效提供更多创新思路。无论是发现质量问题（质检）、找出质量根本原因（分析），还是提高产品质量（优化），AI都拥有巨大的发展潜力。比如在寻找影响产品质量的根本原因时，借助于AI技术，能够有效解决底层数据源对接的问题以及统计分析技术在处理大数据方面能力不足的问题，节省常规统计分析和人工经验排查所需要的大量时间和成本。

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