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大模型與制造業(yè)深度融合需迎接三大挑戰(zhàn)

http://m.007sbw.cn 2025-07-11 10:12 來源:中國信息化周報

當前,AI已成為驅動中國制造業(yè)高質量轉型的核心引擎。與傳統(tǒng)“造產品”模式不同,AI的最大價值在于通過數(shù)據(jù)驅動和智能決策,打通產業(yè)鏈各環(huán)節(jié),實現(xiàn)資源的高效配置與生態(tài)協(xié)同。

“在實際應用中,AI最先規(guī)?;涞氐膱鼍爸饕性谥悄苜|檢與預測性維護。”中國人民大學CIO研究中心研究員、上海市海外經(jīng)濟技術促進會會長張禮立表示。通過機器視覺和深度學習,AI能夠自動識別產品缺陷,極大提升良品率;而基于工業(yè)大數(shù)據(jù)的建模與預測,企業(yè)能夠實現(xiàn)對關鍵設備的狀態(tài)監(jiān)測和故障預警,顯著降低運維成本和停機風險。此外,AI驅動的供應鏈優(yōu)化已逐步實現(xiàn)訂單、庫存、物流的動態(tài)協(xié)同,為產業(yè)鏈上下游提供智能決策支持。張禮立舉例,海爾卡奧斯工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過AI與IoT融合,實現(xiàn)了大規(guī)模定制、供應鏈敏捷響應和全流程數(shù)據(jù)閉環(huán),成為中國制造業(yè)“鏈主+生態(tài)”的典型樣板。特斯拉智能工廠則展現(xiàn)了AI驅動下生產、研發(fā)、物流一體化的智能生態(tài)??梢灶A見,未來AI在工業(yè)領域的價值不再局限于單點效率提升,而是成為平臺型、生態(tài)型智能中樞,全面賦能中國制造向“智造文明”轉型。

深度融合的關鍵

張禮立表示,大模型與制造業(yè)的深度融合正處于戰(zhàn)略躍遷期,雖然已在研發(fā)設計、生產制造等環(huán)節(jié)取得顯著成效,但還要迎接如下三方面挑戰(zhàn)。

第一,大模型的價值不僅取決于其對海量工業(yè)數(shù)據(jù)的整合能力,更關鍵在于其深層次的邏輯推理與復雜決策能力的成長。當前階段,只有解決數(shù)據(jù)壁壘問題,實現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的自由流動,并推動模型能力從“識別歸納”邁向“推理創(chuàng)造”,才能為制造業(yè)注入持續(xù)的創(chuàng)新動力。這一進階,標志著產業(yè)智能化從信息化走向認知化的本質飛躍。

第二,基礎通用模型與垂直行業(yè)模型的高效銜接正成為產業(yè)智能化落地的核心。僅依賴底層大模型,難以攻克制造業(yè)多變、復雜、高壁壘的應用難題。必須將底層AI能力與行業(yè)知識、專家經(jīng)驗有機融合,才能打通“技術—場景—價值”的全鏈路,使AI真正走向生產一線,為產業(yè)升級提供精準、可靠的智能支撐。這是鏈主企業(yè)與平臺型公司應共同擔當?shù)膭?chuàng)新責任。

第三,AI基礎設施的開放與下游應用生態(tài)的協(xié)同共振,決定了大模型創(chuàng)新的持續(xù)生命力。只有打通平臺資源、算力與數(shù)據(jù)接口,激發(fā)行業(yè)企業(yè)廣泛參與,制造業(yè)才能完成從“產品導向”向“服務生態(tài)導向”的根本轉型。這一趨勢將重塑產業(yè)組織模式,推動頭部企業(yè)主動構建開放生態(tài),中小企業(yè)則在多元協(xié)作中獲得創(chuàng)新機遇和成長空間。

最大化釋放工業(yè)數(shù)據(jù)紅利

高質量數(shù)據(jù)是工業(yè)大模型發(fā)展的重要基石。工業(yè)數(shù)據(jù)收集和清洗面臨多重難題,應該如何解決數(shù)據(jù)標準和數(shù)據(jù)安全問題?張禮立認為,工業(yè)數(shù)據(jù)標準化與安全治理不是一道“技術題”,而是一場“產業(yè)協(xié)同”的深刻變革。誰能夠率先完成從“數(shù)據(jù)壁壘”到“數(shù)據(jù)生態(tài)”的跨越,誰就有機會定義中國智能制造的未來格局。工業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性決定了其治理的復雜性。設備類型多樣、協(xié)議各異、數(shù)據(jù)格式和語義不統(tǒng)一,使得數(shù)據(jù)采集、標準化與清洗成為系統(tǒng)性難題。更不用說,很多核心設備的實時數(shù)據(jù)涉及商業(yè)機密和生產安全,其擁有者對其開放和共享自然心存顧慮。

“破解這一困局,關鍵在于用系統(tǒng)化、生態(tài)化的視角重構數(shù)據(jù)治理路徑。”張禮立總結說。首先,必須以“行業(yè)共識+政府引導”為基礎,推動跨行業(yè)、跨企業(yè)的數(shù)據(jù)標準化。頭部鏈主企業(yè)要勇于牽頭,聯(lián)合上下游、科研機構和標準組織,共同制定數(shù)據(jù)采集、傳輸、接口和安全的統(tǒng)一標準。在此基礎上,推動數(shù)據(jù)治理從“企業(yè)自掃門前雪”走向“全鏈協(xié)同、標準共建”,讓每一份數(shù)據(jù)都能安全流動、可控增值。其次,數(shù)據(jù)安全絕不能靠“堵”或“禁”來實現(xiàn),而是要通過技術與機制“雙保險”。一方面,強化數(shù)據(jù)脫敏、加密和分級管理,確保敏感數(shù)據(jù)流轉有跡可循、可控可查。另一方面,要構建分布式數(shù)據(jù)治理和“數(shù)據(jù)不出廠、模型進工廠”的新范式,既滿足數(shù)據(jù)安全保護,也讓AI能力深入一線場景。結合區(qū)塊鏈、聯(lián)邦學習等創(chuàng)新技術,可在不犧牲安全的前提下實現(xiàn)模型協(xié)同訓練,最大化釋放工業(yè)數(shù)據(jù)紅利。

制造產業(yè)競逐的關鍵

張禮立表示,中國制造業(yè)亟須從規(guī)模和成本競爭轉向高附加值競爭,研發(fā)出智能終端、高端醫(yī)療設備等具備全球引領力的標志性產品。“這意味著,我們要用數(shù)字科技和工業(yè)大模型賦能產品研發(fā)、用戶體驗與產業(yè)鏈協(xié)同,推動‘中國制造’向‘智能制造+高端服務”融合的全新生態(tài)躍遷’。

“共建‘制造+服務’的新型價值網(wǎng)絡,是未來中國智能制造騰飛的關鍵路徑。”張禮立總結。通過新質生產力的持續(xù)釋放,制造企業(yè)不再僅僅是物理產品的生產者,更是數(shù)字服務和產業(yè)生態(tài)的組織者。數(shù)字科技與產業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正成為打通和重塑供應鏈、價值鏈的核心力量。“智能制造的終極演化形態(tài),將是‘高端智造+平臺服務+產業(yè)生態(tài)’的三位一體。”張禮立預測,誰能率先完成從“制造產品”到“制造生態(tài)”的躍遷,誰就能在全球產業(yè)新格局中贏得主導權。這是中國制造業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展、推動產業(yè)升級與價值躍遷的關鍵所在。

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