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5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点

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语言:中文 更新:2025-11-08 01:13 等级:
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5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点下载方式:

①通过浏览器下载

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②使用自带的软件商店

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5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点安装步骤:

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🐋🛺🦁第三步:🐼 下载5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点软件:点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置,可能会询问您保存位置。

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5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点2024更新

是不知能否激活虎族图腾?

> 厂商新闻《5位专家用10+案例,讲清工业大模型落地难点》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-08 03:11

    • 编辑:CN


    编辑 | 南仔

    头图 | 视觉中国

    在工业智能化浪潮中,我们正面临一个终极的“算账”拷问——

    一台耗资18万元、试图解决非标准化难题的叠衣服机器人,真的比一位时薪仅80元的熟练工人更有价值吗?而当工厂流水线需要检测不合格产品时,复杂的AI视觉系统,又是否比一个“拿电风扇去吹”的极简物理方案更高效、更划算?

    哪些场景最有潜力推动工业AI的广泛落地?哪些挑战最需要在接下来的几年内突破?

    大鲸榜与大鲸案例始终关注那些真正能为企业带来真金白银收益的AI落地方案。在10月30日晚的502线上同行活动中,我们特别邀请了中国工业互联网研究院、埃夫特机器人、长亭科技、创新奇智和义柏基金的五位重磅嘉宾,从宏观到微观,从技术实现、商业模式到安全防护,共同探讨工业AI的场景化落地与实践路径。

    这场活动不仅仅是一次技术的交流,更是一场对工业AI落地逻辑和未来走向的深度反思与探索。以下为精彩内容回顾:

    工业大模型:定义、应用与实战路径

    中国工业互联网研究院高级工程师王骁开宗明义,为工业大模型给出了清晰的定位:“工业大模型并非从零开始构建,而是基于通用大模型底座,叠加海量工业专属数据进行微调,形成具备专业领域能力,能解决工业场景中‘非标准化’和‘高复杂度’问题的模型。”

    王骁指出,根据对200多家制造企业的调研分析,目前大部分工业大模型的应用集中在研发、设计、运维等外围环节,而核心生产环节仍以传统的小模型为主,形成了“微笑曲线”效应。他强调,工业大模型与小模型的协同应用,将能更高效地推动工厂车间的智能化。


    图源:中国工业互联网研究院

    面对工业数据壁垒、安全顾虑和商业模式不成熟等核心挑战,他提出“云边端三级部署”架构,以适应不同工业层级的要求:

    设备层(端):部署轻量级模型,负责实时控制和传感器数据处理。

    产线边缘(边):部署中等规模大模型,负责产线协同和跨设备信息整合。

    企业云端(云):部署企业级协同大模型,负责跨工厂、跨地域的供应链优化和知识管理。

    他进一步展示了制造业五大环节的典型案例,并分享了工业大模型落地的“五步法”实施路径:数据分级、高质量数据集构建、专业模型训练、算力部署,最终实现智能体赋能。

    具身智能机器人如何从专用到通用

    埃夫特副总工程师李浩来提到,机器人行业,特别是工业机器人和人形机器人的市场相对较小,年市场规模约为三四百亿。虽然具身智能是工业大模型“能执行”能力的集中体现,但当下实时控制和智能技术的融合没有得到有效解决,限制了其发展。

    “工程师需要掌握编程、AI算法、机器人控制等多种技能。而且,开发机器人应用程序的效率低、成本高,这使得机器人行业很难普及。”

    为解决这些痛点,埃夫特提出了“通用技术底座”这一产品组合:

      OpenMind OS:底层操作系统,整合AI算力与实时控制,确保机器人行动的确定性和实时性。

      墨斗IDE:这是一款机器人应用开发平台,可以帮助用户快速开发和调试机器人应用程序。该平台提供了虚拟仿真功能,让开发者无需真实机器人即可完成调试和测试。

      大衍数据平台:覆盖从数据采集、标注到训练的全流程,保证机器人的训练数据的完整性和高效性。



    图源:埃夫特

    在案例分享中,李浩来展示了平台的赋能潜力:“一个中专生仅用3天时间就开发出了一个无人工作站的应用;一套双臂机器人,在一个月内就完成了‘智能煮粥’的复杂应用开发。”李浩来表示,机器人行业的未来离不开生态共建,开放合作的生态系统很重要。

    警惕工业智能时代的安全边界

    随着AI渗透到工业控制和代码生成环节,工业安全威胁正在全面升级。

    长亭科技AI技术总监尹振玺指出,AI极大地降低了攻击门槛,使得自动化攻击和渗透成为主流。例如,自动化渗透平台XBOW击败了人类黑客登顶HackerOne榜单,证明了AI在进攻端的强大能力。

    更令人担忧的是,由于大模型的训练数据源自大量开源漏洞代码,导致AI生成的代码中有45%含有安全漏洞。一个错误的AI指令,可能直接导致物理设备损坏或产线停摆,后果远超传统IT安全问题。

    长亭科技提出了通过AI驱动的攻防对抗新思路。尹振玺强调,AI可以在攻击侧帮助模拟高烈度攻击,帮助企业提前发现系统的弱点,而在防守侧,AI可以通过智能化分析和应急响应,提升安全防范能力。例如,AI可以帮助安全运营中心进行实时分析、指挥和溯源,大大提高应对效率。


    图源:长亭科技

    此外,针对AI编写的代码,长亭提出了一个完整的AI安全开发框架(AI Secure Coding),包括从编码到发布运行的全流程安全措施。尹振玺介绍了如何通过静态代码扫描、动态漏洞扫描、智能修复等手段,确保AI生成的代码是安全的。他还提到,AI Secure Coding可以在编码过程中实时扫描代码,发现并修复安全漏洞,极大提升开发过程的效率和安全性。

    拒绝“技术找场景”,主张“问题驱动”

    在圆桌讨论环节,创新奇智技术副总裁郭江亮围绕工业大模型应用领域的实践展开,介绍了如何通过大模型提升生产效率、决策精准度,以及解决常见的行业挑战。

    郭江亮分享了一个全球钢铁龙头企业的案例,传统的卸船过程中,依赖人工操作和低效的机械化设备,该项目应用大模型技术于自动卸船机系统和调度系统,整合港口的数据(如矿石监测、潮汐气象等),通过对船舱塌料的预判,进行作业规划与路径优化。并依靠大模型的智能推理能力,改进了抓斗的操作效率和动态感知。通过优化卸船过程,不仅提升了码头的通航能力,相当于新增了一条“隐形航道”,还有效降低了人力成本,从而为企业带来了超过600万元的年经济效益。

    对于工业领域常见的数据缺失问题,尤其是工业CAD数据因涉及核心技术,存在严重的数据缺失。

    郭江亮表示,利用多模态数据技术,并通过数据合成技术提高数据的覆盖范围,弥补了真实数据的不足,实现设计图的自动生成和优化。

    会议最后,义柏基金合伙人黎竹岩分享了他对工业AI场景落地的看法。黎竹岩提到,他更愿意投入大量精力在工厂里——去摸清工人和管理者们的日常,直到能够描述他们平时如何开展工作。在这个过程中,自然能总结出他们的郁闷之处,然后再掉过头来看哪些技术恰好能缓解(不一定是彻底解决)这些问题。

    他提到一个具体的例子 - 炼钢厂里的钢包热修。在钢铁生产过程中,钢水的流动孔需要定期维护,但其作业环境恶劣,不适合人类手工操作。钢厂作为传统企业,并不知道该如何使用AI和机器人;做工业AI的团队,大部分不知道钢包热修是什么,甚至都没进过炼钢厂,所以双方长期没有交集。

    在这种情况下,愿意把时间花在工厂里的跨界团队,价值就体现出来了。适时出现的一款工作站帮助钢厂缓解了问题,单台设备的售价超过1000万人民币

    黎竹岩觉得,传统行业存在着大量的“可改良地段”,而且传统行业的管理者也有意愿和资金支持这种改良,他们唯一缺少的是企业间的“翻译”。在另一边,技术导向的AI工业公司通常有种潜意识,即自己手上有个好东西,想在一系列场景里“赋能”传统行业。但事实证明,他们也缺少“翻译”,如果不深入了解工厂里的作业细节,好东西是否真的有用,要打一个问号。

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    本文来自虎嗅,原文链接:https://www.huxiu.com/article/4800644.html?f=wyxwapp

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