當前，生成式AI技術引發了一場計算范式和生產模式的顛覆式變革。作為一種全新的生產力，大模型正在走進工業制造業。“如果把大模型在消費端的落地比作一場一馬平川的'平原戰'，那么在工業制造領域的落地則更像是一場溝壑縱橫的'高原戰'。”

　　我國制造業企業規模化、全鏈條、多功能的數字化改造才剛剛起步，一些制造企業在生產環節中存在許多待解的難題，比如數據沒有打通，存在數據鴻溝。再比如，5G發展還不夠成熟，尚未實現網絡全覆蓋。“萬里長征的第一步是要實現最基礎的IT(信息技術)和OT(運營技術)的融合，在此基礎上才有可能去探索更高級別的數字化、智能化。”王挺說道。

　　不可否認的是，大模型的出現給智能制造帶來了更大的想象空間。如果把大模型嫁接在機器人上，可以讓機器人真正“動”起來，從簡單的自然語言交互升級至更為復雜的操作與控制，最終實現具身智能。如果把大模型嫁接在CAD這樣的工具軟件或者一些創作型軟件上，人只需要提供靈感，設計的過程交由算法與軟件來完成，這將大大降低工業設計的門檻。

　　通用大模型如火如荼地發展吸引了大量的資本與人才，很多制造企業也都希望能夠盡快將大模型引入工業場景之中。

　　在他看來，通用大模型在工業制造領域的應用既要“向上”去做廣域的覆蓋，也要“向下”去做深度的覆蓋。這不僅涉及從產品設計到工藝規劃到生產再到售后等全生產流程，也涉及從原材料供應到物料加工、制造、運輸的供應鏈各個環節，以及ERP(企業資源計劃)、MES(生產管理系統)、PLC(可編程邏輯控制器)等從生產計劃到制造執行的端到端的維度。大模型作為一種新的驅動變量，可以讓不同維度的生產資源實現更高效、更合理的優化配置，但這并不是一件容易的事情。

　　舉個例子，大模型的出現讓“代碼商城”的概念受到了業界的高度關注。試想一下，機器人控制代碼、CNC(數控車床)加工代碼、PLC(可編程控制器件)代碼是不是可以利用大模型來生成呢?王挺認為，答案是“能”，但需要再往前跨一步，要針對它的語法規則、控制邏輯去做適配，才有可能真正起到輔助工業生產的作用。

　　“就現階段而言，通用大模型在工業領域的應用大多還停留在自然語言交互的階段，尚未走到多模態級別。”王挺坦言，“除此之外，我們在工業軟件、控制器、網絡結構等方面存在的短板也會影響大模型在工業領域的落地速度。”

　　作為底層硬件與上層應用之間的橋梁，工業軟件是數據流通與作用的關鍵，也是工業知識的重要載體。王挺表示，要打通模型與應用，首先需要一套自主創新的類似Midjourney、Office Copilot的生產力軟件充當給大模型喂“提示詞”的“橋梁”。目前國內工業軟件的技術水平與國外相比還有很大差距，很難扮演好模型與應用之間的“橋梁”角色。

　　“除了工業軟件，工業領域還涉及種類繁多的設備、控制對象、協議、網絡結構等，大模型需要適配的東西還有很多，我們要補足的短板也還有很多。”王挺表示。

　　據王挺分析，未來工業領域應該會出現兩大類型的主流團隊，一類是專門針對模型去做基礎的底層優化的專業技術團隊，另一類是基于行業知識積淀去做提升工程的解決方案服務團隊。“我們呼吁產學研用各界建立共識，以合作共贏的方式來共同構建產業生態。”王挺說道。(記者 宋婧)

　　轉自：中國電子報