一、前言

2022 年 ChatGPT 的横空出世和 2024 年 DeepSeek的强势登场正式拉开“AI+”时代的序幕。AI 大模型作为新一轮产业革命的重要驱动力量和培育新质生产力的重要引擎，正以令人惊叹的速度渗透到千行百业。利用强大的自然语言处理能力和生成能力，AI 大模型从能听会说、能看会认的“感知智能”，进化到了能理解、会思考的“认知智能”。不仅在内容生成、个性化服务和复杂任务决策方面展现出巨大潜力，而且在创意和创新能力上超越了传统 AI。随着 AI Agent 技术的深入发展，我们正逐步迈向高度自主、智能驱动的未来。“AI+ 制造”的应用将加速制造业运营模式和管理模式的创新，也为企业数字化转型提供了新思路和新发展机遇。但 AI 大模型能否帮助企业真正解决实际问题，挖掘出高价值的“硬核”场景，并能全面推广落地，是企业最为关心的问题。

2023 年国资委提出了传统企业数字化转型的“五化”，即研发数字化、生产智能化、经营一体化、服务敏捷化和产业生态化，涵盖了企业价值链的五个应用场景。本文将基于这五大场景，探讨 AI 大模型在制造型企业中如何实现从创新到交付的全流程智能化应用，分析其带来的价值与影响，为企业数智化转型提供参考。

二、研发数字化：AI 加速创新周期

科学研究经历了实验、理论、计算仿真和数据密集型科研四种范式，当下蓬勃兴起的 AI for Science，实现了前四种范式的融合，催生出第五科研范式，即智能化科研范式。基于大模型平台，AI 全面融入科研全过程，通过模型驱动和数据驱动，实现跨学科合作，利用概率和统计推理，解决复杂系统的非确定性问题。如今，AI 大模型正成为推动企业科研和创新的加速器。

（一）虚拟仿真与预测

AI 大模型能够生成多维度的测试场景，用于虚拟仿真和性能预测。企业在长期的科研和实验中积累了海量的结构化和非机构化数据，AI 大模型通过机器学习和模式识别等方法，可以快速、准确地分析这些数据，生成高精度的仿真场景，减少物理实验的需求，大幅缩短研发周期。汽车制造企业在车辆设计阶段需要进行大量的碰撞测试，传统方法依赖物理实验，成本高昂且效率较低。 AI 大模型通过生成多样化的碰撞场景，在虚拟环境中快速模拟车辆碰撞过程，预测碰撞结果。在材料研究领域，AI 大模型可以预测合金性能组合，通过自主迭代，大大缩短研发周期。2023 年 DeepMind 的GNoME 模型通过图神经网络预测新材料的稳定性。该模型结合密度泛函理论验证预测结果，两周内发现 220万种晶体结构。

（二）实验设计优化和操作自动化

在实验设计阶段，AI 大模型通过分析历史数据和科学文献，可自动生成实验设计方案，优化实验参数，减少不必要的实验步骤，降低人工设计的时间和精力。在实验操作阶段，AI 驱动的实验机器人可自动完成重复性实验操作，实现实验执行自动化。大模型可快速处理海量实验数据，提取关键特征和模式，实现数据分析自动化，并且根据实验结果自动调整实验设计，形成优化和迭代执行的闭环。最后大模型可以自动生成实验报告，并将最终结果上传到知识库。

（三）生成式产品设计

生成式产品设计是一种基于 AI 技术的创新设计方法，它借助先进的算法，依据预设的设计目标、约束条件以及用户需求，自动化地生成一系列潜在的产品设计方案，并运用优化算法从中筛选出最优解。AI 大模型凭借卓越的生成与优化能力，为生成式产品设计提供了强大的技术支撑，使其能够深度融入制造业的设计流程，实现从概念设计、工程优化，到仿真验证以及工艺规划等环节的全面革新。通用汽车借助 Autodesk 的Fusion 360 平台的生成式设计功能，重新设计座椅支架，Fusion 360 生成了150 多种设计方案，最终选定的设计方案相较于传统设计减重 40%，且在结构强度与刚度方面均达到了预期标准，充分展现了生成式产品设计在实际应用中的显著优势。

三、生产智能化：从标准化到柔性制造

AI 大模型在生产环节的应用不仅包括生产装备的智能化和生产工艺优化，还涵盖生产流程优化、质量控制、设备维护到人机协同等多个方面，支撑产线从标准化到柔性生产的转变。

（一）生产装备的智能化

可靠的装备和先进的工艺是生产质量的保证，装备承载工艺，工艺引导装备，两者相辅相成。装备的智能化主要表现在以下方面。

1.自主决策与参数自适应调整

通过 AI 赋能，机器人和自动化设备能够实时优化运行参数，实现生产流程中产品组件的分拣、装配、焊接、搬运等工序的高度自动化和智能化。像 AI 控制的焊接机器人能够根据焊接任务自动生成焊接路径和参数，焊接效率和焊接精度相比人工显著提高。

2. 预测性维护与故障诊断

AI 能实时监测设备运行状态，结合图像、声音和传感器数据，利用特征分析和机器学习技术，进行设备的故障预测，通过安排预防性维护，减少非计划性停机。在机床生产中，DeepSeek 的多模态感知加时序预测模型可提前 48 小时预警轴承磨损、主轴变形等隐患，将非计划停机减少 60%。另外，当设备出现故障时，AI大模型通过对设备运行数据、维修记录、技术文档等信息的深度挖掘和关联分析，可快速确定故障的根本原因。与传统人工诊断相比，AI 大模型能够更全面、准确地分析问题，可避免人为因素导致的误判和漏判。

（二）工艺优化

AI 大模型与机理模型的融合可实现工艺过程的自主学习迭代和智能决策控制。机理模型基于物理规律和化学原理，能够提供对工艺过程的深入理解，AI 模型可以根据实际生产数据对机理模型进行动态调整和修正。在化工生产中，利用 AI 模型对反应釜内的温度、压力、物料浓度等数据进行实时监测，结合机理模型对反应过程的模拟，可动态调整反应条件，优化生产过程。

（三）智能排产与资源优化

AI 大模型可以根据订单情况、库存状况、设备性能等因素，综合分析并生成高效的生产计划与排产。这种智能排产方式不仅可以提升生产效率，还能减少库存积压，优化资金使用。通过合理安排生产任务，避免设备闲置或过度使用，同时优化原材料的采购和使用计划。

（四）质量控制与缺陷检测

AI 大模型可以通过图像识别、数据分析等技术，实时监控生产过程中的产品质量数据，预测可能出现的质量问题。一旦发现质量问题，AI 系统可以及时调整工艺参数或发出警报，确保产品质量的稳定性和一致性。另外，生成式 AI 结合生成对抗网络（GAN）可以生成虚拟缺陷，用于训练 AI 质检模型，提高检测的成功率。

（五）人机协同

AI Agent 让人机协同成为新常态，人机协同已成为现代工作和创新的关键因素。在制造业中，协作机器人被广泛应用于柔性装配线，通过先进的感知技术，AI机器人可以精准识别物料位置、姿态以及工人操作意图，从而与人类工人在同一生产线上无缝协作。它们能够适应不同的生产环境和生产流程，为柔性制造提供了有力支持。同时，生成式 AI 可以生成个性化操作指引，辅助工人完成复杂的生产任务。在飞机制造领域，通过AR 眼镜投射装配指引，工人可以实时获取操作指导，同时系统通过计算机视觉识别零件与工具，实时纠错。

四、经营一体化：数据驱动的全局决策

集团型企业往往业务多元化，下属企业众多，为了及时了解全集团的经营状况，有效防范经营中的系统性风险，必须实现集团经营一体化管理。集团总部通常会统建与人财物相关的管理系统，通过全面的系统集成，或建设大数据平台，实现数据整合与共享。同时集中建设人力资源共享中心和财务共享中心，达到协同共享的目的。

（一）智能财务和智能人力

财务共享服务中心和人力资源共享中心的建设，使得业务分工更加明确，业务流程更加规范，为 AI 提供了很好的用武之地。

在财务共享中心，结合生成式 AI、RPA 等技术，能够实现从数据处理到决策支持的高度自动化与智能化，推动财务职能从传统的核算型向价值创造型转变。AI 大模型可以高效自动识别和分类会计凭证，精准完成账务处理与会计核算，显著提升数据处理的效率和准确性。AI 大模型能够实时监控财务数据，识别异常交易模式，预测潜在的财务风险，助力企业提前制定应对策略。同时，AI 大模型可自动生成财务报告、预算分析和经营建议，以可视化形式呈现关键财务指标和趋势，为企业高层提供精准的决策支持。

在人力资源共享中心，AI 大模型深度重塑“选用育留”的全过程场景。在招聘环节，AI 大模型可精准解析海量简历，快速提取关键信息并匹配岗位要求，实现高效筛选。智能面试系统可依据岗位特质生成个性化面试问题，通过语音识别与情感分析技术，对候选人的语言表达、情绪状态及沟通能力进行多维度评估，为招聘决策提供全面参考。在员工绩效管理上，AI 大模型能够实时收集和分析员工绩效数据，结合历史表现与业务目标，精准预测员工绩效趋势，提前识别潜在问题，为管理者提供针对性的改进建议。同时，AI 大模型可定制个性化培训计划，助力员工技能提升与职业发展。

（二）供应链与资源管理优化

AI 在企业供应链与资源管理优化中的应用，正逐渐成为推动行业变革的关键力量。通过分析历史销售数据、市场趋势和季节性变化，AI大模型可精准预测产品需求，企业能够更科学地制定库存策略，减少过度库存和缺货现象。亚马逊利用 AI 技术分析历史销售数据和促销活动，实现了预测性库存管理，显著提高了库存周转率。

在资源管理方面，AI 能够根据生产计划、设备状态和资源可用性，动态调整生产调度，提高资源利用效率。未来，AI 大模型有望通过自主 Agent 网络实现高效的供应链管理。这些 Agent 能够在没有人工干预的情况下，动态平衡需求、库存和供应，确保供应链的持续优化。

（三）数据驱动的决策支持

在经营管理一体化的模式下，AI 技术的应用也让企业的商业智能 BI 更全面、更智能。传统的 BI 将企业中的数据收集和整合，转化为信息，然后可视化展示企业整体的经营状况，为管理层提供决策支持。BI+AI 诞生智能 BI，最大的改变就是能够理解大数据，自动将数据转化为信息，将信息转化为知识，最终实现趋势预测分析和智能决策，为企业提供精准的市场洞察和趋势预测，支持企业战略决策。同时，AI 大模型通过语音交互、智能问答的方式，改变了 BI 的人机交互模式，最终将 BI 打造成会思考、能说话、能决策的智能 BI系统。

五、服务敏捷化：个性化服务与客户体验提升

随着 AI 技术的快速发展，制造业的服务模式正在经历一场深刻的变革。

（一）智能客服

AI 驱动的虚拟助手和客服机器人正成为客户服务的新标准。由 AI 大模型支撑的客服机器人，通过自然语言交互，随时回答客户问题，处理常见查询，提供个性化建议，无需等待或排队。在与客户的互动中，客服机器人结合语音识别、人脸识别和情感感知技术，分析客户在文字或语音交流中表达的情感内容，来了解其情绪状态和态度，帮助企业及时捕捉到客户的不满、抱怨或满意度，并据此采取相应的措施，提升客户体验和忠诚度。

（二）个性化服务

在市场竞争日益激烈的背景下，个性化服务成为制造业提升客户体验的关键手段。AI 大模型通过对用户数据的深度分析，可生成定制化的产品和服务方案，实现精准营销。此外，AI 大模型还能够实时分析市场动态和客户需求的变化，动态调整产品和服务的推荐策略。

（三）远程运维

远程运维是制造业服务模式的重要组成部分，尤其是在设备维护和故障排除方面。AI 大模型能够基于设备的历史数据诊断设备可能出现的故障，并生成相应的维修方案。同时，AI 大模型能够根据设备的实时运行数据和故障特征，生成增强现实 AR 指导手册，通过可视化的方式展示设备的内部结构和维修步骤，帮助现场工程师快速定位问题并进行维修。

六、产业生态化：AI 驱动的协同网络

在当今复杂多变的全球经济格局下，制造业的数字化转型不再局限于单个企业的技术升级，而是需要通过构建产业协同网络，实现跨企业的资源优化配置、知识共享，以及创新生态的协同发展，构建一个互利共赢的生态系统。

（一）动态产能调度

供应链上下游的稳定性和灵活性是企业竞争力的关键因素之一。AI 大模型通过分析市场需求、库存水平，以及供应商生产能力等多维度数据，能够动态生成供应商协同方案，优化产能调度。这种动态调度能力不仅能够有效应对突发需求，还能在市场需求波动时保持供应链的高效运行。

（二）行业知识共享

工业知识库和知识图谱的构建与知识共享是产业协同的重要基础。AI 大模型可以整合不同企业、不同领域的知识资源，将其标准化并存储在共享的知识库中，方便企业快速获取。而且，AI 能够将提炼的行业共性技术和经验，结构化为知识图谱。这种知识图谱可涵盖设备运行数据、工艺流程、质量控制标准、市场需求、供应链动态，以及行业最佳实践等多维度知识，从而推动知识的高效流通和创新。Cognit 公司利用 RAG 技术，将大模型与其工业 DataOps 平台 CogniteDataFusion 结合起来，整合成高性能的工业知识图谱，为工业客户提供基于数据的洞察和解决方案。

（三）开放式协同创新生态平台

创新是制造业发展的核心动力，而 AI 大模型正在推动开放式协同设计成为产业生态化的重要组成部分。基于 AI 的生态创新平台，企业能够与供应商、客户以及科研机构等多方主体进行实时协作，共同开展产品设计和研发。AI 大模型能够快速理解各方需求并生成初步设计方案，支持多语言交互和跨领域知识融合。这种多方协同的方式能够整合各方资源，加速创新过程，快速响应市场需求，持续推出高性能、低成本的产品，从而提升企业的市场竞争力。

七、风险与挑战

AI 大模型在给企业带来巨大价值的同时也面临诸多风险与挑战。

数据质量与隐私保护：AI 模型训练需要大量高质量的企业数据，而传统企业的数据治理工作往往缺位，数据质量参差不齐，数据安全管理缺失，数据采集可能涉及隐私泄露风险。

算力成本与技术门槛 ：AI 大模型对算力需求极高，对人才的技术门槛要求也非常高，系统部署和训练的成本巨大。

场景适配与定制化 ：制造业场景复杂多样，通用模型难以满足特定需求，需要针对具体行业和任务进行定制化。人才短缺与技能不足 ：AI 大模型的应用需要既懂技术又懂业务的复合型人才，但目前相关人才供给不足，企业面临人才短缺的困境。

企业需要不断完善数据治理体系，构建高质量的数据底座和知识库，同时选择适合企业需求的 AI 技术平台，培养兼具技术与业务能力的复合型人才，以确保 AI大模型的有效落地。

八、结语

在企业从数字化迈向智能化的进程中，AI 发挥了至关重要的推动作用，并彰显出巨大的价值与变革潜力。AI 与制造业的深度融合，加速了企业的创新周期，优化了业务流程，提升了生产效率，改善了客户体验，提供了更精准的决策支持和预测能力，进而推动了业务模式的创新，实现了企业的价值创造。企业应以业务需求为导向，明确具体的切入场景，完善数据治理，加强人才队伍建设和组织适应性调整，积极拥抱 AI 大模型技术，从而在激烈的市场竞争中占据主动地位。

作者：中国钢研科技集团有限公司 唐勇