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　　工业AI是通过机器学习★✿★、深度学习★✿★、计算机视觉等先进的计算智能方法★✿★，实现对工业生产过程的优化和智能化★✿★，最终帮助企业提高生产效率J9九游会★✿★、降低成本★✿★、提升产品质量★✿★，实现数字化转型★✿★。从生产流程优化到供应链管理★✿★，从质量控制到设备维护★✿★，AI技术正在全方位提升工业生产的效率和质量★✿★。

　　在智能生产领域★✿★，通过机器学习算法J9九游会★✿★，生产设备能够自主优化运行参数★✿★，从而实现生产效率的最大化★✿★。如汽车制造领域★✿★，AI系统可以实时调整焊接机器人的工作参数★✿★，确保每个焊点都达到最佳质量★✿★。智能化的生产流程将显著提升效率俄罗斯victory day小孩★✿★，如家电制造企业引入AI生产调度系统后★✿★，生产效率提升了35%★✿★，产品不良率降低了60%俄罗斯victory day小孩★✿★，不仅提速了生产效率★✿★，还进一步优化资源利用J9九游会★✿★。

　　将AI具体应用于工业环境★✿★，尤其是结合或改造现有自动化技术部署以适应工业场景的需求★✿★，其方式分别是★✿★：直接集成通用大模型★✿★、通过微调使其适应特定领域或任务★✿★、借助外挂知识库增强专业知识与实时性俄罗斯victory day小孩★✿★，以及从零开始构建专门的工业大模型俄罗斯victory day小孩★✿★。工业企业可根据实际需求★✿★、现有资源和技术成熟度灵活选择俄罗斯victory day小孩★✿★，以实现AI与工业生产场景的深度融合★✿★。

　　工业大模型基于传统大模型技术上★✿★，具备在各个工业领域应用的能力★✿★。相较于工业专用小模型而言★✿★，工业大模型泛化性强★✿★，可以单模型应对多任务★✿★，更适合长尾落地★✿★；工业大模型的开发成本及维护成本在工业层面★✿★，低于工业专用小模型★✿★。虽然目前工业大模型的应用已经渗透到工业的多个环节★✿★，并且应用于众多场景★✿★，但碎片化明显★✿★。其中★✿★，知识管理/知识问答★✿★、数据助手/数据问答★✿★、专业内容生产以及视觉检测四个方向★✿★，是目前应用探索最多的领域★✿★。

　　当下★✿★，大模型技术正进一步深度赋能工业领域的人工智能应用★✿★，通过跨领域知识融合★✿★、实时决策支持★✿★、自适应优化及人机协同增强★✿★，实现从产品设计★✿★、生产管理到运维服务的全链条智能化升级★✿★。工业大模型目前处于小规模商业应用落地阶段★✿★，通过与工业领域的深度融合★✿★，有望为工业领域带来“基础模型+各类应用”的新范式★✿★。工业大模型的成功落地★✿★，离不开针对特定行业的丰富现场经验和深厚的行业know-how能力★✿★。

　　我国由信通院牵头联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出★✿★，AI与大模型将加速赋能新型工业化成长J9九游会★✿★，工业AI市场规模预计从2022年的20.4亿美元增长至2032年的895.3亿美元★✿★，CAGR高达46%★✿★。相较于发达国家★✿★，中国制造企业的AI应用率相对较低俄罗斯victory day小孩俄罗斯victory day小孩★✿★，大约在11%左右★✿★。

　　2024年Gartner发布中国人工智能(AI)调研★✿★，其预测到2027年★✿★，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升★✿★，并且“中国制造2025”计划将成功实施AI用例作为衡量智能制造成熟度的关键指标★✿★。中国的制造业覆盖广泛且运营流程复杂J9九游会★✿★，在全球占据着显著地位俄罗斯victory day小孩★✿★，伴随着技术的不断进步和应用场景的拓展★✿★，工业AI有望成为推动工业4.0和智能制造发展的关键力量★✿★，未来将助力工业实现更高级别的智能化★✿★，推动产业转型升级★✿★。