“人工智能+”大模型是必选项
在华工科技智能制造产业园，记者看到了这样的场景：在一个方方正正的铁架下，工人师傅操控着黄色的机械臂向铁架上方的轮胎模具伸去。机械臂顶端的工业相机就像一只黑色的眼睛，将轮胎模具里里外外扫视一圈后，就能在后台自动生成3D模型，方便后续进行激光清洗。这也是AI视觉追踪引导技术的一个典型应用场景。
华工科技子公司华工法利莱生产安装部经理熊伟对《中国电子报》记者介绍道：“现在你看到的这台机器就是华工科技自主研发的轮胎模具激光清洗智能装备，采用了自主开发的视觉引导技术，全程精密控制，极大地提高了模具清洗质量，最快20分钟就能在线清洗一副轮胎模具。”
虽然AI技术已经融入一个个细小的生产环节，但也不可避免地暴露了一些新的问题。“我们的智能化产线已经有包括工业互联网平台、数字孪生系统、视觉分拣系统等在内的各类解决方案，但都存在数据孤岛的问题，用户更希望看到的其实是更为直接的决策结论。”华工科技智能制造业务板块高级算法工程师岳晓峰表示。
大模型提供了一种新的方式，可以把丰富的生产数据统一起来，形成辅助决策的依据。
“未来十几年肯定是人工智能的时代。”夏勇感叹道，“每个时代都会出现具有代表性的创新工具，以前是‘互联网+’，现在是‘人工智能+’。AI技术实际上已经融入了整个生产环节，尤其在一些相对简单的生产流程或环境中产生了不错的效果。现在，更好的工具出现了，那就是大模型。它将对研发设计、生产制造乃至整个生产环境产生巨大影响，值得我们深入思考和学习。”
不过，夏勇也坦言，训练一个工业大模型需要巨大的资金、人力、资源投入，还会面临数据隐私、应用门槛、运营能力等各种挑战，最终可能还是会以少数头部企业为主。各个企业最终还是要结合自身技术路径选择、资源匹配情况和发展战略规划来做选择。
彭骏同样指出，不同的工业企业处在从自动化迈向智能化过程中不同的发展阶段。初级阶段，对企业而言，用AI技术解决工业场景中的具体问题的确是一个性价比更高、更实在的选择。而随着AI应用越来越多，企业将真正认识到人工智能的价值，更高阶的智能化需求将会涌现出来。到那时，大模型自然会成为一个必选项。
