我们正在步入人工智能时代，人工智能（AI）已经成为工业领域的一股强大力量。从生产流程的优化到质量控制的提升，再到供应链管理的智能化，工业领域的各个流程都在被AI日益渗透，传统的工业模式不再适应时代的发展，这也给大中小企业提出了新的议题：如何突破固有的工业模式做到与AI相结合？

从 2022 年 11 月 ChatGPT 开始，AI大模型的落地正在给工业制造业带来一场系统性的重构，大模型 AI 技术在工业领域中的应用已经从理想走进现实。另外，边缘计算充分利用物端的嵌入式计算能力，以分布式信息处理的方式实现物端的智能和自治，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。面向分布式的感知、决策与控制的通信与计算将迎来革命性的发展机遇。

过去一年工业AI 面临了许多的挑战

过去的一年，在整体行业不景气的大背景下，传统企业的AI推进举步维艰，AI不仅仅能给工业领域锦上添花，还能够切切实实显著提高生产效率，帮助降低成本，提升产品质量。

大量企业由于各种原因，自动化程度不高，使得企业败在了AI实施的第一步：数据采集。企业需要通过各种手段，比如OCR，接口通信等，从而迈出关键一步。在企业实施AI的过程中，善诚科技也面临着一些阻力，主要还是对AI的误解。坚持AI的最终目的不是替换人，而是服务人、解放人。AI有助于保留劳动力经验，并塑造未来劳动力的核心。通过AI技术，企业可以传承这些经验，并培养新一代劳动力，提高他们的技能和知识水平。

未来工业AI带来的多重技术应用与挑战

工业AI技术未来将在制造业领域加快数字化转型和应用的智能化，不断完善为高度自动化，自主决策的系统，但新的生产体系和应用场景也给企业提出了新的要求。

工业场景复杂、环境复杂、工艺复杂，导致工业 AI 大模型开发难度大数量少， AI 大模型在工业制造业领域全面应用落地相对缓慢，但是单一垂直大模型迁移性较高。善诚科技自研的ML系统，基于“预训练+精调”等新开发范式，使得企业快速构建属于自己的模型成为了可能，带来显著快速的模型迭代和效率提升。善诚科技致力于利用数据的自动流动化解复杂系统的不确定性，将正确的数据、以正确的方式、在正确的时间传递给正确的人和机器，提高资源配置效率。

善诚科技布控工业AI的生态

善诚科技作为工业领域综合解决方案的实践者将从几下几个方面着手，布控AI的生态。

• 在工业软件开发层面，定义软件开发范式。使用AI，倍数级提升软件研发的效率，大幅提升生产力。同时利用“代码大模型”的研究和应用，引发AI编码的革命。

• 在工业软件架构层面，使用AI重构软件开发模式、交互方式、使用流程和商业模式，用大模型重新升级既有的复杂的软件系统。

• 在数据分析方面，利用AI，将传感器、算法和数据分析相结合，提供更准确、可靠的数据和更高效的系统。例如通过传感器检测工厂中的机器运行状态、能源使用情况等数据，提高生产效率和降低能源消耗。

• 在视觉处理方面，在制造过程的每个关键步骤中，将先进的闭环控制策略与机器视觉反馈相结合，使系统能够采取自动纠正措施，最大限度地减少缺陷，从而实现更卓越的产品质量。

善诚科技首席技术官狄刘华表示，“2023年善诚科技也在探索工业+AI新模式上有了重大突破和发展，不仅借助于自研的数据采集平台，实现了工业互联，实现了AI模型的“投喂”，也借助于公司开发的一套AI模型训练系统，使得数据流的核心价值将从描述信息走向决策流和控制流。

新的一年，善诚科技也会借助于AI大模型，赋能每个智能终端、智能单元和智能系统，利用智能让云边端实时协同，让AI大模型赋能的智能体将无所不在，布控设备、产线、工厂。利用智能体在AI大模型下的驱动，实现决策智能与控制执行，走向自决策、自控制，实现智能联合体的崛起。”

结语

AI正在推动着智能工业化的发展，为制造业带来了全新的机遇和挑战。新探索意味着新发展，这是至关重要的一小步，也是每个企业降本增效不可或缺的一大步。2024年工业AI提出了新议题，善诚科技正在用自身的实践与探索向未来交出一份满意的答卷。

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