2024工业AI何去何从三大趋势助推产业升级再进化

『2024工业AI趋势解读 』

近年来，随着中国制造2025战略的深入，数字化和智能化技术对企业核心竞争力的塑造和加强发挥着越来越重要的作用。工信部数据显示，2023年我国AI核心产业规模达5000亿元，AI的产品形态和应用边界正在不断拓宽。本文将梳理工业AI未来的三大趋势，为产业升级提供方向。

『趋势一：人机协同的智能化制造 』

人机协同不仅是当前工业领域最明显的变革，更是未来制造业的重要发展方向。传统自动化所追求的是机器代替人工进行自动生产，期望利用大规模的机器生产，实现一定程度上的生产效率提升。然而，随着AI技术的不断发展，其潜力远超于此。

现在，人工智能技术和人的关系不再是非此即彼，而是协同工作，在生产和管理中实现更高效的生产和管理。例如，在生产线上，人工智能技术可以自动化完成一些重复性的工作，减轻员工的工作负担，提高生产效率。同时，人工智能技术还可以通过数据分析和预测，为员工提供更准确的决策支持，帮助员工更好地完成工作。

『趋势二：企业柔性制造能力的全面提升 』

虽然工业AI发展已有较长时间，但一直存在两大痛点，一是工业领域内各细分行业高度碎片化、差异化，导致工业AI难以规模化复制和推广，提高了工业AI的成本和落地门槛；二是工业数字化程度参差不齐，各场景、环节数据结构不统一，形成数据壁垒，制约了工业AI模型训练的数据规模和质量。

如今，物联网、大数据分析和人工智能等前沿技术的综合应用，使得智慧工厂成为实现企业柔性生产和定制化能力提升的关键引擎。通过实时数据的监测和分析，智慧工厂不仅能够预测市场趋势，还能够根据需求快速调整生产过程，实现产品的个性化定制。这种全方位的提升工厂柔性生产和定制化能力，不仅为企业带来更高的竞争优势，也为整个制造业迎接未来的多样化挑战奠定了坚实基础。

『趋势三：工业大模型的普及』

以ChatGPT为代表的大模型加快了通用人工智能进程，目前正同工业加速融合，将带动工业AI跃迁式发展。在应用端，工业大模型通用智能程度更高，可以在预训练后自主闭环优化，突破传统AI被动式学习范式，主动感知、理解多模态数据信息，形成概率最大、最优结果，而且能实现跨行业、跨场景复用。

在生产端，工业大模型改变了工业AI研发范式，通过“预训练+微调”实现上下游分工和流水线协同，工业AI模型可以在更统一、更简单的方式下规模化生产，降低研发门槛，推动形成工业MaaS服务生态，让更多工业企业能够低成本地获得更高效的AI能力。

『结语』

在未来的工业发展中，人机协同、柔性制造和工业大模型是三大不可忽视的趋势。识渊科技将针对这些趋势进行深入研究，并积极应用人机协同技术，以提升企业的生产效率和产品质量。此外，还将推动企业实现柔性制造，以灵活应对市场需求的变化。同时，识渊科技紧跟工业大模型的发展步伐，为企业提供更高效、智能的数据处理和分析服务，帮助企业更好地理解客户需求、优化产品设计并提升生产效率。

“AI+制造”应用场景落地已成为衡量制造业转型成功与否的验金石，为工业制造带来了革命性的变化，同时也带来了更多的市场想象空间。识渊科技深知这一历史机遇的重要性，致力于深度参与其中，不断推出创新性的技术、平台和应用产品，为制造业带来更多的可能性。通过不断的技术创新和应用探索，识渊科技将助力中国制造业在这一进程中实现领跑，并推动整体行业的快速发展。