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人工智能成为推动制造业数字化转型的关键变量

当前，以大模型为代表的人工智能引发的新一轮科技革命和产业变革正向纵深发展。在工业领域，人工智能是推进制造业数字化的关键变量，工业大模型的落地生根将为制造企业数字化转型升级提供全新路径。

与会专家围绕“制造业数字化转型”展开探讨

赛迪研究院中小企业研究所国际合作与民营经济研究室主任王世崇表示，调研发现，大模型推动数字化转型的具体应用场景还不多，更多的还是在探索阶段。他认为大模型是解决中小企业数字化转型问题的重要方法，这种类型的企业如何利用好大模型这种先进技术手段，并将其嵌入到数字化转型中就很关键；同时人工智能所提供的服务也会在解决很多中小企业数字化过程中缺乏人才和资金的问题上起到重要作用。

彭俊松表示，的AI已经具备了对业务流程的识别和自优化能力，AI可以帮助我们自动编排业务流程，将来一定能够发展到快速响应业务变化的组件式编排。对于未来的企业而言，以后的决策不是简单地看报表，而是借助AI实现对复杂问题的跨企业和生态系统的分解式自动化决策。

关于AI大模型如何赋能数字化转型，张朝将其概括为“三个重构”：

一是重构一切制造业数字化转型中的软件。当前，手机和笔记本电脑里的很多应用程序都已经得到了AI大模型加持，但其实在工业领域或者企业级应用上也有出现一部分类似的探索，比如ERP厂商SAP推出了一款名为Joule的生成式AI助手，西门子与微软合作推出了用于制造业的AI助手“copilot”。在软件层面，大模型会起到一定的重构作用，深刻变革着传统的人机交互方式。“在以后的数字化转型过程中，我们可能不需要掌握过多的代码知识，依靠自然语言就可以实现深层次的人机交互，大幅提升生产效率。”张朝说道。

二是重构一切制造业数字化转型中的硬件。从很多产品身上已经看到了一定的迹象，比如华为在今年推出的笔记本电脑已经搭载了智能会议应用程序，还有一些智能座舱和智能穿戴设备等终端产品也已经加载了大模型技术。未来，包括AGV（自动引导装置）、数控机床、工程机械等用于生产过程的硬件设备也同样可被大模型驱动。如此一来，从设备到生产线和工厂都会大幅度提升自感知、自决策的水平，真正实现“工业4T”（IT+CT+DT+OT）技术的深层次融合。

三是重构一切制造业数字化转型中的数据要素。目前，该层面可能还处于初步探索的阶段。在传统制造业数字化转型过程中，一个业务系统要想发挥作用必须搭建端到端的数据链路，若非如此，决策的科学性和实时性就会受到一定影响。而大模型技术出现以后，会极大简化数据发挥价值的约束条件。例如，智能仓储管理业务系统缺失的话，基于大模型技术便可以很快搭建其这样的软件系统，把该部分的数据进行补全，甚至采取合成数据补充全链路的数据要素，真正把数据价值发挥出来，让制造业数字化转型的价值大化。

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