隨著AI技術(shù)的迅猛發(fā)展，其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成為關(guān)注焦點(diǎn)。本文將從工業(yè)AI的效益、應(yīng)用現(xiàn)狀及國內(nèi)廠商的突破等方面，深入探討AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的價值與挑戰(zhàn)。

工業(yè)AI的潛在效益

工業(yè)領(lǐng)域具有顯著的規(guī)?；卣?，這使得AI技術(shù)的微小改進(jìn)能夠在海量生產(chǎn)中產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。根據(jù)世界銀行數(shù)據(jù)，2023年工業(yè)占全球GDP的28%，約為29萬億美元。在此基礎(chǔ)上，AI滲透率每提升1%，預(yù)計可帶來3000億美元的經(jīng)濟(jì)增量。與消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的流量變現(xiàn)模式不同，工業(yè)AI通過提升全要素生產(chǎn)率，創(chuàng)造出更具可持續(xù)性和抗周期能力的價值。

以鋼鐵行業(yè)為例，通過AI技術(shù)降低能耗和提升效率，若煉鋼過程中噸鋼成本降低10元，對于千萬噸級鋼廠而言，每年可節(jié)省過億元。這種規(guī)?；男б嫣嵘枪I(yè)AI的核心價值所在。

工業(yè)AI的本質(zhì)是通過數(shù)字化手段實(shí)現(xiàn)制造經(jīng)驗(yàn)的快速沉淀和規(guī)模復(fù)制，降低“精耕細(xì)作”的成本。傳統(tǒng)工廠中，高效生產(chǎn)需要大量熟練工人、專業(yè)團(tuán)隊(duì)以及長期的工藝調(diào)試和優(yōu)化。而AI技術(shù)能夠大幅降低人力成本和時間成本，規(guī)避人類生理局限帶來的生產(chǎn)風(fēng)險，實(shí)現(xiàn)高效、穩(wěn)定的生產(chǎn)監(jiān)控與操作。

工業(yè)AI應(yīng)用的循序漸進(jìn)

盡管工業(yè)AI的潛力巨大，但其發(fā)展和應(yīng)用仍需依賴人類的協(xié)同。目前，工業(yè)AI的應(yīng)用并非完全獨(dú)立，仍需人力支持以發(fā)揮最大效益。在工業(yè)領(lǐng)域，AI工具的選擇需根據(jù)具體場景和需求進(jìn)行匹配。例如，在需要創(chuàng)造性設(shè)計的領(lǐng)域，如新材料分子設(shè)計，生成式AI可提供輔助；而在高精度分類任務(wù)中，如精密零件缺陷檢測，判別式AI則更為適用。此外，動態(tài)決策、知識管理和根因定位等任務(wù)，仍需工程師與AI協(xié)同完成。

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以工業(yè)軟件行業(yè)為例，中控SCADA軟件推出的AI功能，如AI問答、趨勢預(yù)測和3D模型生成，雖然為工程師提供了便利，但仍需人工輸入詳細(xì)需求并將其應(yīng)用于實(shí)際工程中。AI技術(shù)雖然發(fā)展迅猛，但工業(yè)AI的成熟應(yīng)用仍面臨挑戰(zhàn)。工業(yè)數(shù)據(jù)的積累是關(guān)鍵，只有深入了解行業(yè)生產(chǎn)場景和工藝，并擁有大量工業(yè)數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ)，才能構(gòu)建真正的工業(yè)AI大模型。目前，許多所謂的“工業(yè)AI”產(chǎn)品，實(shí)際上只是常規(guī)大模型的簡單包裝，缺乏深度的行業(yè)數(shù)據(jù)支持。

國內(nèi)廠商在工業(yè)AI領(lǐng)域的突破

近年來，國內(nèi)廠商在工業(yè)AI領(lǐng)域加速布局，逐步構(gòu)建起工業(yè)AI類產(chǎn)品的解決方案。頭部企業(yè)如華為、百度、阿里云等，依托資金和技術(shù)優(yōu)勢，推出了工業(yè)視覺檢測、預(yù)測性維護(hù)、智能排產(chǎn)等平臺化產(chǎn)品。在工業(yè)自動化領(lǐng)域，中控技術(shù)等企業(yè)大力發(fā)展AI技術(shù)，推出了一系列工業(yè)AI解決方案，幫助工廠實(shí)現(xiàn)自主生產(chǎn)、監(jiān)督和優(yōu)化。此外，眾多垂直領(lǐng)域廠商也在汽車制造、半導(dǎo)體、能源等行業(yè)形成了差異化競爭力。

工業(yè)AI的落地需要深度綁定OT（運(yùn)營技術(shù)）知識沉淀，才能在具體生產(chǎn)場景中創(chuàng)造價值。以中控技術(shù)為例，其在工業(yè)AI領(lǐng)域的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在三個方面：一是數(shù)據(jù)積累，中控技術(shù)擁有超過100EB的工業(yè)數(shù)據(jù)，產(chǎn)品設(shè)計更加貼合生產(chǎn)場景；二是資金支持，作為自動化領(lǐng)域的頭部上市公司，中控技術(shù)在AI技術(shù)研發(fā)方面具備充足的資金保障；三是業(yè)務(wù)構(gòu)成，其核心客戶為規(guī)模大且資金充裕的頭部工業(yè)企業(yè)，對工業(yè)AI的落地具有較高興趣。

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中控技術(shù)還開放了SCADA全系產(chǎn)品供用戶免費(fèi)使用，包括數(shù)采、組態(tài)、數(shù)據(jù)庫、流程圖、報警、報表、web、APP等功能，并接入了AI工具，如3D模型生成、AI助手等。這一舉措不僅為一線工程師提供了便利，也為工程實(shí)施降本增效。

結(jié)語

AI技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用并非一蹴而就，而是需要逐步推進(jìn)。技術(shù)的發(fā)展為工業(yè)領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇，同時也需要從業(yè)者不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)。AI工具的使用能夠提升工作效率，但AI技術(shù)的成熟應(yīng)用仍需結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識。工業(yè)AI的未來值得期待，但其發(fā)展仍需在實(shí)踐中不斷探索和完善。

本文轉(zhuǎn)載自????軍哥說AI????，作者：軍哥說AI