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近一年來，以ChatGPT為代表的大模型技術(shù)引發(fā)通用人工智能新一輪發(fā)展熱潮，成為改變世界競(jìng)爭(zhēng)格局的重要力量。圍繞人工智能治理的議題探討顯著增多，全球人工智能治理體系加速構(gòu)建。與此同時(shí)，人工智能加速向各產(chǎn)業(yè)滲透，已成為促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、技術(shù)與社會(huì)跨界融合發(fā)展不可忽視的動(dòng)力。

伴隨第四次工業(yè)革命以及工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的大浪潮，工業(yè)制造業(yè)持續(xù)深化探索人工智能融合創(chuàng)新及應(yīng)用：深度學(xué)習(xí)、大模型等技術(shù)創(chuàng)新、組合賦能和工程化落地不斷加速；產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期臨近，老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍；一批新應(yīng)用場(chǎng)景涌現(xiàn)，并不斷向研發(fā)、生產(chǎn)等核心環(huán)節(jié)滲透賦能，在更大范圍內(nèi)發(fā)揮更核心的作用。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織產(chǎn)業(yè)界系統(tǒng)梳理了相關(guān)內(nèi)容，展開工業(yè)智能系列科普活動(dòng)。

Q1：國(guó)外工業(yè)智能的應(yīng)用模式是什么？

國(guó)外已進(jìn)入核心環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)+機(jī)理智能優(yōu)化階段。

一是數(shù)據(jù)+機(jī)理融合應(yīng)用成為主要模式。由于國(guó)外掌握研發(fā)、生產(chǎn)及設(shè)備等環(huán)節(jié)的關(guān)鍵機(jī)理，進(jìn)入制造核心環(huán)節(jié)AI深度應(yīng)用階段，數(shù)據(jù)建模優(yōu)化占比告于識(shí)別類應(yīng)用，且四個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)優(yōu)化類應(yīng)用均高于國(guó)內(nèi)。

二是需求推動(dòng)場(chǎng)景向多樣化綜合化演進(jìn)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，國(guó)外生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)占比Top5的場(chǎng)景依次為預(yù)測(cè)性維護(hù)、表面檢測(cè)、生產(chǎn)過程優(yōu)化、設(shè)備系統(tǒng)故障診斷、基于知識(shí)的工廠決策。三類應(yīng)用模式均有涵蓋，并開展綜合決策等相對(duì)集成化的場(chǎng)景探索，如日本某企業(yè)制造商構(gòu)建知識(shí)圖譜，集成整個(gè)產(chǎn)品驗(yàn)證生命周期數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)一測(cè)試數(shù)據(jù)縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。

*基于中國(guó)信通院273個(gè)工業(yè)AI案例統(tǒng)計(jì)

圖1：國(guó)外人工智能應(yīng)用在各細(xì)分場(chǎng)景的占比

Q2 國(guó)內(nèi)工業(yè)智能在哪些方面還有待提升？

我國(guó)在核心環(huán)節(jié)的深度+創(chuàng)新應(yīng)用方面有待提升。

一是識(shí)別類應(yīng)用仍占據(jù)一定比重。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)占比Top5的應(yīng)用場(chǎng)景為表面檢測(cè)、質(zhì)量關(guān)聯(lián)分析、安全管理與巡檢、生產(chǎn)過程優(yōu)化、設(shè)備系統(tǒng)故障診斷。

二是智能研發(fā)仿真、產(chǎn)品智能化、智能增值服務(wù)創(chuàng)新探索不足。當(dāng)前企業(yè)應(yīng)用AI仍以解放人力、 提高效率為核心，在工藝數(shù)據(jù)沉淀、產(chǎn)品理解等方面還不足。

*基于中國(guó)信通院234個(gè)工業(yè)AI案例統(tǒng)計(jì)

圖2：國(guó)內(nèi)人工智能應(yīng)用在各細(xì)分場(chǎng)景的占比

Q3 國(guó)內(nèi)國(guó)外的的工業(yè)智能應(yīng)用有什么不同？

國(guó)外聚焦價(jià)值增值與場(chǎng)景創(chuàng)新，我國(guó)更注重利用AI解決生產(chǎn)實(shí)際需求痛點(diǎn)。

一是生產(chǎn)管理環(huán)節(jié)成為共同關(guān)注的重點(diǎn)領(lǐng)域。國(guó)內(nèi)外應(yīng)用占比均達(dá)到60%以上，其中質(zhì)量、制造和設(shè)備均是占比最高的環(huán)節(jié)（國(guó)外40%，國(guó)內(nèi)51%）。

二是國(guó)內(nèi)安全、質(zhì)量需求更加緊迫突出。總體來看，國(guó)外的場(chǎng)景總體分布相對(duì)均衡，受限于自動(dòng)化、工藝及管理水平等不足，國(guó)內(nèi)企業(yè)面臨的生產(chǎn) 安全、質(zhì)量問題更為嚴(yán)峻，企業(yè)重點(diǎn)探索基于AI實(shí)現(xiàn)安全巡檢、人/車/環(huán)境識(shí)別、質(zhì)量缺陷識(shí)別與影響因素分析等，質(zhì)量和安全領(lǐng)域與國(guó)外相比差距最大，均大于8%。

三是國(guó)外更注重圍繞產(chǎn)品和服務(wù)的AI應(yīng)用。國(guó)外基于AI進(jìn)行新產(chǎn)品創(chuàng)新、智能設(shè)計(jì)、智能產(chǎn)品占比超30%，達(dá)到國(guó)內(nèi)2倍。

*基于中國(guó)信通院507個(gè)工業(yè)AI案例統(tǒng)計(jì)

圖3：國(guó)內(nèi)外工業(yè)智能各細(xì)分場(chǎng)景應(yīng)用率對(duì)比