工业与AI融合应用指南_89页_5mb

工业与AI融合应用指南分析总结

背景与趋势

• 当今世界正经历百年未有之大变局，全球产业竞争格局重构，工业是国家综合实力核心
• 工业AI融合是产业转型升级的关键力量，将重塑工业范式
• 工业AI技术从
  1. Perception AI（工业应用成熟）
  2. Generative AI（已形成高潜力应用）
  3. Agentic AI（自主完成复杂任务）
  4. Physical AI（在探索中前进）
• “新六化”趋势：工业装备数字化、工业网络全连接、工控系统开放化、工业软件云化、工业数据价值化、工业智能普惠化📈

典型行业应用

• 汽车：端到端智驾、生成式设计、智能制造排产
• 半导体：芯片设计大模型、研发效率提升
• 机械装备：具身智能机器人、数字孪生
• 制药：靶点识别模型、药物分子设计
• 钢铁：高炉参数优化、设备智能运维
• 石化：油气勘探、工艺参数实时调优
• 煤矿：安全智能监管、作业自动化

方法论：三层五阶八步

1. 层一：定义智能业务

   • 明确目标（降本/增效/创新）
   • 场景识别（价值评估与优先级）

2. 层二：专注AI开发

   • 数据准备（冷/热数据转MRC格式）
   • 模型开发（分阶推进，从Prompt到全量预训练）

3. 层三：持续运营

   • AI融入应用
   • 设置反馈与更新机制

行业倡议

1. 建标准：统一数据字典与信息模型
2. 育生态：建立行业平台与知识共享
3. 搭平台：建设工业知识开放社区

🏔 注：国内政策为推动制造业升级，2025年新型工业化将全面实现“新六化”，AI赋能将成为核心驱动力。