自OpenAI于2022年11月推出ChatGPT以来，生成式AI以前所未有的速度席卷全球，并快速迭代至GPT-4，新增了联网和第三方应用插件功能，深刻地预示着AI驱动的变革浪潮。尽管智能家居、流程自动化、智慧安防、机器人等领域已涌现出一些初期实践，但生成式AI在工业互联网领域的落地应用，因其固有的特殊性，尚存争议。
颠覆性潜力：加速创新，重塑流程
正如智次方研究院的调研所示，近30%的企业将生成式AI视为“坚定支持者”，他们坚信，即使当前在工业制造领域的应用尚不成熟，生成式AI改变传统生产方式、驱动制造业数字化转型的趋势已不可逆转。
不同于以往侧重于故障检测、预测性维护的“工业AI”，2023年的一大新趋势是生成式AI将深入理解制造企业的内部流程优化。特别是在产品开发阶段，生成式AI的强大之处在于它能够极大地压缩设计与迭代的周期。例如：
Divergent 3D利用生成式AI为阿斯顿·马丁设计概念车的后车架，在一个小时内即可完成30-40次设计迭代，覆盖了从概念提出、对比分析到可制造性评估的全过程。
Monolith AI的机械工程仿真解决方案，通过每次仿真实时数据驱动模型开发，大幅减少了测试环节。该公司目标是到2026年将100,000名工程师的产品开发时间缩短50%。
此外，生成式AI也有潜力重塑数据追踪与分析流程。对于制造业管理者而言，实时掌握生产进度至关重要。传统的中小企业车间依赖纸质或Excel表格记录，信息传递滞后。尽管数字化系统存在周期长、成本高的痛点，但生成式AI凭借其自然语言处理（NLP）和机器学习能力，能够从工业现场仪表板、甚至纸质数据中读取并提取关键信息。有博主的实践表明，AI能够快速概览工厂运行情况，识别良好运行的机器和值得关注的指标，为初步分析提供高效支持。
观望与质疑：瓶颈与挑战并存
然而，超过70%的企业仍然是生成式AI技术的“观望者”，他们认为生成式AI在工业领域的实际应用仍遥遥无期，甚至是一个“伪命题”。其主要疑虑集中在以下几个方面：
数据输入局限性与解读难度： 当前多数生成式AI模型专注于文本和图像，较少关注工业场景特有的传感器数据。工业现场数据往往难以直接读取，或需要复杂的“翻译”和解读过程才能被理解。
安全、稳定与可靠性要求： 工业制造领域对安全、稳定、可靠性有着极其严苛的标准。而生成式AI通过“寻找最有可能的答案”来生成输出，其结果的准确性和适用性在高度关键的生产经营场景中仍需验证。
通用大模型与细分行业机理融合的矛盾： 工业制造的细分领域众多，各领域在生产工艺、生产线配置、原材料、产品类型等方面存在巨大差异，其核心在于细分行业的机理融合和深厚行业知识。在缺乏通用语料和海量带有明确标签的数据集的情况下，几乎不可能形成类似GPT这样的通用大模型。
未来展望：在挑战中寻求突破
尽管存在诸多挑战，生成式AI在工业互联网的应用前景依然广阔。其未来发展将可能聚焦于**行业特定模型（Specialized AI）**而非通用大模型，通过深度学习特定行业的机理和知识，与工业大数据有效结合，实现更可靠、更安全的工业场景落地。如何克服数据壁垒、确保模型的高可靠性，以及构建符合行业特性的AI能力，将是生成式AI在工业互联网领域实现真正价值的关键。
