在生產(chǎn)過(guò)程控制應用中,AI 可以用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升產(chǎn)品質(zhì)量、預測
設備維護需求以及實(shí)現個(gè)性化定制生產(chǎn),從而提G整體制造效率和競爭力。例
如:寧波中控自動(dòng)化技術(shù)有限公司提出了石化化工大模型賦能化工裝置自主運
行的新模式,萬(wàn)華化學(xué)(寧波)有限公司和中控寧波合作,選擇了萬(wàn)華(寧
波)氯堿作為大模型落地的試點(diǎn)單位,通過(guò)歷史生產(chǎn)數據的分析學(xué)習,實(shí)時(shí)生產(chǎn)數據的采集,模擬數據的契合以及專(zhuān)業(yè)知識和經(jīng)驗的支撐,基于中控石化化
工大模型創(chuàng )建“超級大腦”,實(shí)現了“智能分析、智能控制、智能決策”三大
目標,有效提升了裝置的風(fēng)險識別與處置能力,降低了設備損失,并實(shí)現了一
系列準確預測和優(yōu)化。結合大模型,萬(wàn)華在離子膜壽命預測上,能夠制定出
佳更換策略,實(shí)現了 32%的堿濃度準確預測及質(zhì)量?jì)?yōu)化。這種與 AI 的深度融
合,有效提升了運行的效率與決策能力。
在研發(fā)設計應用中,AI 可以用于加速創(chuàng )新過(guò)程、自動(dòng)化設計任務(wù)、優(yōu)化設
計方案以及個(gè)性化定制,通過(guò)分析大量數據來(lái)提升設計效率和產(chǎn)品性能。例
如:春禾時(shí)裝依托浙江移動(dòng)“5G+算網(wǎng)能力”和九天大模型、L航(浙江)工
業(yè)互聯(lián)有限公司研發(fā)的 LINKHAND AI 平臺,實(shí)現了設計能力與設計效率的躍
升; AIGC 的創(chuàng )意設計能力以及大數據的分析能力,用戶(hù)可以獲得“面料
試衣”“線(xiàn)稿成款”“款式拓展”“靈感創(chuàng )作”“圖案創(chuàng )意”“智能版庫”等
一系列功能應用;對企業(yè)來(lái)說(shuō),大大縮短服裝產(chǎn)品研發(fā)周期,降低研發(fā)成本,
制衣研發(fā)工作多數由 AI 自動(dòng)完成,制衣設計師只需要投入少量的人工參與即可完成整體設計工作,研發(fā)周期縮短 80%以上。
累計活躍醫生工作站 2720 個(gè),協(xié)助診斷 80.81 萬(wàn)份門(mén)診電子病歷,輔助決策 374.02 萬(wàn)次,輔助質(zhì)控 276.47 萬(wàn)次,提供醫學(xué)檢索 7.1 萬(wàn)次,病歷規范率提升到 91%以上
DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶(hù))就達到了2161萬(wàn),開(kāi)源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現性?xún)r(jià)比更G的模型推理能力,推動(dòng)了AI技術(shù)的普惠化
制造業(yè)人工智能L域的產(chǎn)業(yè)結構日益完善,技術(shù)平臺層構建起較為成熟的生態(tài)體系,應用層則遍地開(kāi)花,在多個(gè)行業(yè)實(shí)現了廣泛而深入的應用,共同驅動(dòng)著(zhù)制造業(yè)向智能化G效化轉型升級
G ROI 場(chǎng)景將率先實(shí)現 PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng )意生成等場(chǎng)景中,具有較為標準化的任務(wù)和對效率提升的明確需求,能帶來(lái)可量化的投資回報
大模型在工業(yè)中的應用主要集中在運營(yíng)方面,如知識問(wèn)答和輔助設計等,這些場(chǎng)景具有一定的容錯能力;隨著(zhù)大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,其在工業(yè)L域的應用將更加廣泛和深入
中美AIGC技術(shù)在代碼研發(fā)、知識管理&內容創(chuàng )作、客服&銷(xiāo)售智能體、醫療&醫藥的科學(xué)研究等應用場(chǎng)景的落地進(jìn)展迅速,展現出AIGC技術(shù)在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)L域的商業(yè)潛力
探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。重點(diǎn)圍繞AGI道阻且長(cháng),技術(shù)能力持續提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應用場(chǎng)景多元化探索,初現雛形、企業(yè)擁抱AI持續加速,理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個(gè)重要趨勢進(jìn)行了深度分析
生成式AI技術(shù)正以其獨特的能力,為零售電商行業(yè)帶來(lái)革命性的變化,能夠提升運營(yíng)效率、優(yōu)化用戶(hù)體驗、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內實(shí)現業(yè)務(wù)優(yōu)化
生成式AI正以其獨特的方式重塑著(zhù)千行百業(yè),從醫療、金融到自動(dòng)駕駛,它的影響無(wú)處不在;生成式AI將會(huì )持續落地,引L產(chǎn)業(yè)多面邁向數字化時(shí)代
智能家居無(wú)線(xiàn)互聯(lián)相關(guān)技術(shù)、應用、挑戰及發(fā)展趨勢,以及智能家居、智能交通等多L域應用,強調技術(shù)融合與創(chuàng )新對未來(lái)智能生活的重要性,設備與用戶(hù)互動(dòng)將呈現新模式
智能客服市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展,是AI技術(shù)在客戶(hù)服務(wù)L域深度應用的縮影,不僅改變了我們的服務(wù)體驗,更為企業(yè)帶來(lái)了降本增效的可能,為客戶(hù)帶來(lái)更加便捷、G效、個(gè)性化的服務(wù)體驗
在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場(chǎng)景,在代碼輔助、營(yíng)銷(xiāo)與客戶(hù)管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場(chǎng)景落地較好;C端軟件應用方面,web端流量較年初增長(cháng)138%
面臨的挑戰包括模型、數據、應用和商業(yè)變現等方面,這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中,目前還處于非常早期的階段,供需雙方都在嘗試和探索