在生產(chǎn)過程控制應(yīng)用中,AI 可以用于優(yōu)化生產(chǎn)流程、提升產(chǎn)品質(zhì)量、預(yù)測
設(shè)備維護(hù)需求以及實(shí)現(xiàn)個(gè)性化定制生產(chǎn),從而提高整體制造效率和競爭力。例
如:寧波中控自動化技術(shù)有限公司提出了石化化工大模型賦能化工裝置自主運(yùn)
行的新模式,萬華化學(xué)(寧波)有限公司和中控寧波合作,選擇了萬華(寧
波)氯堿作為大模型落地的試點(diǎn)單位,通過歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析學(xué)習(xí),實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集,模擬數(shù)據(jù)的契合以及專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)的支撐,基于中控石化化
工大模型創(chuàng)建“超級大腦”,實(shí)現(xiàn)了“智能分析、智能控制、智能決策”三大
目標(biāo),有效提升了裝置的風(fēng)險(xiǎn)識別與處置能力,降低了設(shè)備損失,并實(shí)現(xiàn)了一
系列精準(zhǔn)預(yù)測和優(yōu)化。結(jié)合大模型,萬華在離子膜壽命預(yù)測上,能夠制定出最
佳更換策略,實(shí)現(xiàn)了 32%的堿濃度精準(zhǔn)預(yù)測及質(zhì)量優(yōu)化。這種與 AI 的深度融
合,有效提升了運(yùn)行的效率與決策能力。
在研發(fā)設(shè)計(jì)應(yīng)用中,AI 可以用于加速創(chuàng)新過程、自動化設(shè)計(jì)任務(wù)、優(yōu)化設(shè)
計(jì)方案以及個(gè)性化定制,通過分析大量數(shù)據(jù)來提升設(shè)計(jì)效率和產(chǎn)品性能。例
如:春禾時(shí)裝依托浙江移動“5G+算網(wǎng)能力”和九天大模型、領(lǐng)航(浙江)工
業(yè)互聯(lián)有限公司研發(fā)的 LINKHAND AI 平臺,實(shí)現(xiàn)了設(shè)計(jì)能力與設(shè)計(jì)效率的躍
升; AIGC 的創(chuàng)意設(shè)計(jì)能力以及大數(shù)據(jù)的分析能力,用戶可以獲得“面料
試衣”“線稿成款”“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(yīng)用;對企業(yè)來說,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(shù)由 AI 自動完成,制衣設(shè)計(jì)師只需要投入少量的人工參與即可完成整體設(shè)計(jì)工作,研發(fā)周期縮短 80%以上。
累計(jì)活躍醫(yī)生工作站 2720 個(gè),協(xié)助診斷 80.81 萬份門診電子病歷,輔助決策 374.02 萬次,輔助質(zhì)控 276.47 萬次,提供醫(yī)學(xué)檢索 7.1 萬次,病歷規(guī)范率提升到 91%以上
DeepSeek只用了短短二十天,DAU(日活躍用戶)就達(dá)到了2161萬,開源發(fā)布了Janus-Pro多模態(tài)模型,實(shí)現(xiàn)性價(jià)比更高的模型推理能力,推動了AI技術(shù)的普惠化
制造業(yè)人工智能領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益完善,技術(shù)平臺層構(gòu)建起較為成熟的生態(tài)體系,應(yīng)用層則遍地開花,在多個(gè)行業(yè)實(shí)現(xiàn)了廣泛而深入的應(yīng)用,共同驅(qū)動著制造業(yè)向智能化高效化轉(zhuǎn)型升級
高 ROI 場景將率先實(shí)現(xiàn) PMF。AI 大模型在辦公軟件和創(chuàng)意生成等場景中,具有較為標(biāo)準(zhǔn)化的任務(wù)和對效率提升的明確需求,能帶來可量化的投資回報(bào)
大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運(yùn)營方面,如知識問答和輔助設(shè)計(jì)等,這些場景具有一定的容錯(cuò)能力;隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步,其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)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(nèi)容創(chuàng)作、客服&銷售智能體、醫(yī)療&醫(yī)藥的科學(xué)研究等應(yīng)用場景的落地進(jìn)展迅速,展現(xiàn)出AIGC技術(shù)在多個(gè)關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)領(lǐng)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,技術(shù)能力持續(xù)提升,加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場景多元化探索,初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)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(dú)特的能力,為零售電商行業(yè)帶來革命性的變化,能夠提升運(yùn)營效率、優(yōu)化用戶體驗(yàn)、提升洞察決策等多方面能力,幫助企業(yè)在短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)優(yōu)化
生成式AI正以其獨(dú)特的方式重塑著千行百業(yè),從醫(yī)療、金融到自動駕駛,它的影響無處不在;生成式AI將會持續(xù)落地,引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)全面邁向數(shù)字化時(shí)代
智能家居無線互聯(lián)相關(guān)技術(shù)、應(yīng)用、挑戰(zhàn)及發(fā)展趨勢,以及智能家居、智能交通等多領(lǐng)域應(yīng)用,強(qiáng)調(diào)技術(shù)融合與創(chuàng)新對未來智能生活的重要性,設(shè)備與用戶互動將呈現(xiàn)新模式
智能客服市場的蓬勃發(fā)展,是AI技術(shù)在客戶服務(wù)領(lǐng)域深度應(yīng)用的縮影,不僅改變了我們的服務(wù)體驗(yàn),更為企業(yè)帶來了降本增效的可能,為客戶帶來更加便捷、高效、個(gè)性化的服務(wù)體驗(yàn)
在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景,在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好;C端軟件應(yīng)用方面,web端流量較年初增長138%
面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)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