这些大模型工业应用场景，企业都探过路了

　　数据稀缺、高精度需求与工业模型灵活性和可扩展性挑战，阻碍了生成式AI在工业领域的广泛应用。为解决这一难题，6月20日，一场汇聚了信通院、TCL中环、国轩高科、美的集团等多家企业AI决策者的闭门会议召开，深入探讨了AI在智能制造领域的趋势，并分享了AI在质检、能源管理及员工作业优化等场景的具体应用案例，以及企业如何精准识别并推动AI落地。

　　新质生产力核心在于“新”：新型数字员工、数据要素及智能工具。大模型作为推动这一新型生产力发展的关键引擎，正逐步取代重复性劳动，成为智能体；其在社会生产各环节的广泛应用，充分释放了数据价值；同时，驱动机器从自动化向智能化转型，构成新型生产工具。

　　中国光伏产业步入T瓦时代，市场竞争加剧，提升核心竞争力成为关键。TCL中环CIO渠本强提出，推动IT+OT+IE融合是提升光伏制造竞争力的关键，以加速企业数字化转型，灵活应对市场变化。

　　工业AI应用路径分为技术驱动的点状赋能、需求驱动的复杂多场景赋能及多模态场景的通用赋能三个阶段，随着发展阶段递进，AI的应用价值不断放大。当前，AI赋能工业尚处于初级阶段，企业应从小场景中寻找机会，如AI质检、智能分析及能源管理。

　　美的集团分享了基于传感技术的AI应用方案，包括家电外观检测、员工作业改善等。例如，空调面板缺陷检测通过多维度摄像头实现高效检测；员工作业改善则利用AI摄像头分析产线数据，提供优化建议，降低操作错误率，提升效率。

　　在人工智能时代，企业需要关注四大关键技术：感知、推理、决策与交互技术。这些技术通过通用算法解决工艺、品质等问题，推动企业智能化转型。

　　企业在探索大模型应用时，需明确各类模型的能力边界，如大语言模型、CV大模型等。百度分享了利用大模型解决知识库构建、数据治理等问题的案例，并讨论了其在工业领域的落地挑战及未来趋势。与会嘉宾认为，模型选择需结合场景需求，信息安全及ROI也是考虑因素。

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