人工智能賦能制造業(yè)優(yōu)化升級(jí)

本報(bào)記者 曹 琦

隨著技術(shù)持續(xù)突破、應(yīng)用場(chǎng)景拓寬以及產(chǎn)業(yè)融合加速，當(dāng)前人工智能（AI）發(fā)展正進(jìn)入2.0新階段，即邁向思維與行動(dòng)雙輪驅(qū)動(dòng)的新階段。

面對(duì)人工智能在產(chǎn)業(yè)升級(jí)、產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、服務(wù)創(chuàng)新等方面的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為促進(jìn)人工智能同實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，11月26日，由中國(guó)企業(yè)聯(lián)合會(huì)、中國(guó)企業(yè)家協(xié)會(huì)主辦的2025年全國(guó)智慧企業(yè)發(fā)展大會(huì)在江西省贛州市召開(kāi)。

本次大會(huì)主題為“AI驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新 數(shù)智引領(lǐng)未來(lái)”。會(huì)上，中國(guó)企業(yè)聯(lián)合會(huì)黨委書(shū)記、常務(wù)副會(huì)長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)朱宏任在致辭時(shí)表示，要扎實(shí)推進(jìn)人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，推動(dòng)企業(yè)加快形成以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、場(chǎng)景引領(lǐng)、系統(tǒng)推進(jìn)為特征的數(shù)智化發(fā)展新格局。

人工智能

將驅(qū)動(dòng)制造業(yè)“智變”

如今，AI正在深刻改變制造業(yè)的生產(chǎn)方式、商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

“當(dāng)前AI應(yīng)用落地呈現(xiàn)微笑曲線的特征，大模型應(yīng)用落地節(jié)奏兩端快、中間慢，即生產(chǎn)制造端慢，管理運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷服務(wù)端快。”工業(yè)和信息化部電子科技委主任、研究員級(jí)高級(jí)工程師王江平向《證券日?qǐng)?bào)》記者表示，“整體來(lái)看，目前大模型在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用案例集中在營(yíng)銷服務(wù)、管理運(yùn)營(yíng)等通用性較強(qiáng)的環(huán)節(jié)，尚未深入觸及生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)（工業(yè)關(guān)鍵流程控制、排產(chǎn)調(diào)度、參數(shù)優(yōu)調(diào)等）。”

AI賦能工業(yè)應(yīng)用面臨挑戰(zhàn)，一方面是因?yàn)楣�業(yè)場(chǎng)景容錯(cuò)率低。工業(yè)生產(chǎn)場(chǎng)景不同于個(gè)人消費(fèi)場(chǎng)景，工業(yè)生產(chǎn)線對(duì)穩(wěn)定性、可靠性要求極高，工業(yè)大模型一旦發(fā)生細(xì)微的差錯(cuò)，很可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降和生產(chǎn)線停工，甚至引發(fā)安全生產(chǎn)事故，給利潤(rùn)率本就不高的工業(yè)企業(yè)帶來(lái)災(zāi)難。另一方面，工業(yè)制造往往由多個(gè)工業(yè)系統(tǒng)和設(shè)備組成，將大模型技術(shù)整合到現(xiàn)有質(zhì)量控制、工藝優(yōu)化環(huán)節(jié)中，需要系統(tǒng)改造，解決兼容性、通信等問(wèn)題。此外，不同行業(yè)產(chǎn)品類型不一、零部件型號(hào)繁雜，應(yīng)用場(chǎng)景千差萬(wàn)別、標(biāo)準(zhǔn)化程度低，特定行業(yè)訓(xùn)練的大模型很難泛化到其他行業(yè)。

要解決“AI+制造業(yè)”的難點(diǎn)和痛點(diǎn)，王江平認(rèn)為要推動(dòng)AI從通用環(huán)節(jié)向生產(chǎn)制造核心環(huán)節(jié)深入，需要“通用大模型+專業(yè)小模型”協(xié)同發(fā)展，即多數(shù)企業(yè)在實(shí)踐過(guò)程中，將大模型的“智慧”和小模型的“敏捷”相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)性能、效率和成本的平衡。

同時(shí)，AI賦能工業(yè)要優(yōu)先推進(jìn)高價(jià)值場(chǎng)景的應(yīng)用，在效率革命、復(fù)雜性決策、個(gè)性化需求及用戶新體驗(yàn)等方面重點(diǎn)發(fā)力。例如，在效率革命上，能夠?qū)㈦[性知識(shí)顯性化，將老師傅的操作經(jīng)驗(yàn)、專家的工藝知識(shí)轉(zhuǎn)化為可復(fù)制、可傳承的算法模型，打破個(gè)體能力的局限。

多位與會(huì)專家表示，未來(lái)，隨著AI融入核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)，將驅(qū)動(dòng)制造業(yè)“智變”，推動(dòng)制造業(yè)模式從離散、被動(dòng)向連續(xù)、主動(dòng)、全局優(yōu)化升級(jí)。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)

解決“AI幻覺(jué)”問(wèn)題

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外大模型迎來(lái)井噴式爆發(fā)。據(jù)中國(guó)信通院統(tǒng)計(jì)，截至2025年7月份，我國(guó)已發(fā)布超1500個(gè)大模型，居全球首位，意味著我國(guó)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)了快速發(fā)展。與此同時(shí)，大模型“自說(shuō)自話”、一本正經(jīng)“胡說(shuō)八道”的問(wèn)題日益凸顯，這一現(xiàn)象被稱為“AI幻覺(jué)”。

比如，《證券日?qǐng)?bào)》記者向一款大模型提問(wèn)：糖尿病患者是否可以用蜂蜜代替糖？它回答：蜂蜜富含維生素和礦物質(zhì)，對(duì)提高免疫力很有幫助，因此是一種健康的食品。這一現(xiàn)象表明，一些大模型存在忠實(shí)性幻覺(jué)問(wèn)題，即回答內(nèi)容雖無(wú)事實(shí)錯(cuò)誤，但與提問(wèn)無(wú)關(guān)，未忠實(shí)于用戶意圖。

“要解決‘AI幻覺(jué)’問(wèn)題，專業(yè)大模型愈發(fā)重要。”浙江大學(xué)原校長(zhǎng)潘云鶴表示，“基于常見(jiàn)信息數(shù)據(jù)的大語(yǔ)言模型，回答一些專業(yè)性強(qiáng)的問(wèn)題時(shí)，通常準(zhǔn)確性不夠高，而基于科學(xué)數(shù)據(jù)的專業(yè)大模型就能解決這些問(wèn)題�！�

數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)大模型來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)能讓大模型變得更聰明，而低質(zhì)量的數(shù)據(jù)則會(huì)讓模型變笨甚至出錯(cuò)，因此使用專業(yè)大數(shù)據(jù)，才能訓(xùn)練專業(yè)大模型。打個(gè)比方，大模型就像一個(gè)正在發(fā)育的小孩，數(shù)據(jù)就是它成長(zhǎng)所需的各類營(yíng)養(yǎng)，數(shù)據(jù)越豐富，大模型就能學(xué)到更多知識(shí)，大腦就能更發(fā)達(dá)。

多位專家表示，以前大家更加關(guān)注算力、算法，但隨著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的深入發(fā)展，數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素的價(jià)值日益凸顯。高質(zhì)量、多樣化的數(shù)據(jù)集將是大模型性能突破、落地應(yīng)用的關(guān)鍵。

會(huì)上，朱宏任建議與會(huì)企業(yè)扎實(shí)開(kāi)展數(shù)字化改造，著力匯聚各類數(shù)據(jù)資源，建立企業(yè)知識(shí)圖譜和各類垂直應(yīng)用人工智能模型，以數(shù)據(jù)要素帶動(dòng)各類生產(chǎn)要素創(chuàng)新性配置，積極探索企業(yè)數(shù)智化發(fā)展新模式，為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新的要素動(dòng)能。