科技前沿 || AI大规模技术现状、发展趋势及存在问题-

近年来，随着 AI技术的不断发展和应用，工业生产和高端制造领域也开始逐渐实现智能化转型。越来越多的企业希望通过引人这一技术来降本增效提高产品质量。

一、应用现状

2023年4月28日，中央政治局会议提到:要重视通用人工智能发展，营造创新生态。2023年5月5日，第二十届中央财经委召开首次会议时也提到新一代信息技术等战略性新兴产业是引导未来经济社会发展的重要力量，要把握人工智能等新科技革命浪潮。

AI大模型的诞生为工业机器人带来新的可能，大模型在机器人开发和应用阶段均可发挥重要作用。

在机器人开发阶段，工程师可通过 AI大模型自动生成代码指令完成机器人功能的开发与调试，甚至还能为机器人创造一些全新功能，例如机器人可对抓取、移动等基础能力进行任意的组合编排，进而完成更复杂的任务，

在生产运行时，AI大模型为机器人执行任务提供了推理决策的能力，一线工人只需发送一段文字，AI就能理解其意图进行任务推理，并自动翻译成机器可以理解的代码，指挥机器执行任务，有效提升生产效率。

AI大模型在制造业中的应用还体现在生产优化和质量控制方面。通过对生产数据的分析和学习，AI大模型可以提供更准确的生产计划和调度，提高生产效率和资源利用率。此外，AI大模型还可以通过对产品质量数据的分析和预测，帮助制造商提前发现和解决质量问题，提高产品质量和客户满意度

二、发展趋势

AI大模型未来的主要应用场景和发展趋势如下:

**(**一)预测性维护

制造企业可以使用 AI大模型来监测机器设备的运行状况。通过分析传感器数据以预测设备故障并提前采取维护措施，从而减少停机时间和维修成本

**(**二)质量控制

AI大模型可以用于视觉检测，通过分析图像或视频数据来检测产品中的缺陷或质量问题，从而快速准确地识别不合格的产品，降低废品率。

**(**三)供应链优化

制造企业可以利用 AI大模型来优化供应链管理，包括预测需求、优化库存管理、分析供应链数据以及识别潜在的供应链问题。

**(**四)生产过程优化

AI大模型可以分析生产线上的数据并提供实时建议，以改进生产效率和资源利用率，帮助制造企业优化生产过程。

**(**五)品质改进

制造企业可以使用 AI大模型来分析产品测试数据，以识别导致产品缺陷的潜在因素，有助于改进产品设计和制造流程。

**(**六)定制制造

AI大模型能够分析客户需求和产品规格，并制定最佳制造计划，以生产满足个性化需求的产品，进而帮助企业实现定制制造。

**(**七)物流和运输优化

AI大模型可以优化物流和运输操作，包括路线规划、货运计划和运输成本管理，有助于降低运输成本和提高交付效率。

**(**八)员工培训和安全

制造企业可以使用虚拟现实(VR)和增强现实(AR)结合AI大模型来进行员工培训，以提供沉浸式培训体验，并提高工作场所的安全性。

**(**九)产品设计

AI大模型可以分析大量的产品设计数据，以辅助工程师和设计师制定更创新的产品设计，同时优化性能和成本。

三、现存问题

AI大模型在制造业中的应用面临以下几个方面的问题和挑战:

**(**一)数据隐私和安全性

制造业通常涉及敏感的工艺和生产数据，使用AI大模型可能导致数据漏或被恶意利用的风险。因此确保数据的隐私和安全性是一个重要问题。

**(**二)数据质量

AI大模型对于高质量的数据依赖性很高。但在制造业中，数据可能会受到噪声、不一致性和错误的影响，因此需要进行数据清洗和预处理，以确保模型的准确性和稳定性。

**(**三)可解释性

在制造业中，特别是在需要监管合规性和安全性的情况下，模型的可解释性是一个关键问题。但 AI大模型通常是黑盒模型，难以解释其决策过程。

**(**四)成本和复杂性

部署和维护 AI大模型需要大量的计算资源和专业知识，将对制造业中的小型和中型企业构成负担。

**(**五)人力资源需求

制造业需要培养和吸引 AI领域的专业人才，包括数据科学家、机器学习工程师和 AI伦理专家，以开发、部署和管理 AI大模型。

**(**六)监管和法律问题

AI在制造业中的应用可能涉及监管和法律问题，特别是在涉及产品质量和安全性的情况下。确保遵守相关法规和标准是一个关键挑战。

**(**七)技术演进

AI技术不断演进，需要不断更新和升级模型以保持竞争力，这将导致在研发上的巨大投人。

综合来看，尽管 AI大模型在制造业中有潜力改善生产流程和决策制定但需要综合考虑并解决上述问题和挑战，以确保它们的成功应用。这需要细致地规划、技术投资和战略决策。