2023年，无疑是人工智能（AI）发展史上浓墨重彩的一笔。在技术持续迭代的追求下，AI正以前所未有的速度从实验室走向现实，尤其是在“类人化”和机器学习、深度学习等核心技术的驱动下，AI正深刻地改变着我们处理现实生产、生活复杂问题的能力。其中，生成式人工智能（Generative AI）的落地，更是为各行各业带来了全新的赋能契机，制造业便是其显著受益者之一。

AI驱动制造业革新：从“制造”到“智造”

 制造业作为国民经济的基石，正经历着由AI驱动的深刻变革。算法的突破和算力的飞跃，极大地加速了产业发展的进程。基于海量数据的支撑，制造领域的基础设施正全面智能化、绿色化。这不仅显著避免了大量人力成本的消耗，更在持续助力技术的创新与升级。

 在现阶段，智能产线、预测性维护、自动化生产、运营优化和实时监控等，已成为制造企业使用率最高、最成熟的应用场景。

• 智能产线： 企业能够基于智能产线实现产品性能和质量的可视化预测，并进行自动化复检，极大地提高了生产效率和产品的一致性。

• 预测性维护： 通过采集设备和产线数据，利用AI进行智能化分析，能够提前预测设备故障的可能性，并精准规划维护需求，有效避免非计划性停机造成的损失。

• 自动化生产与运营优化： 机器学习算法被广泛应用于优化生产计划，调整机器参数，乃至改进供应链管理，实现更高效、更灵活的生产运营。

• 实时监控： AI技术使得工厂运营能够实现全天候、全方位的实时监控，及时发现并处理潜在问题，保障生产安全和质量。

AI大模型赋能未来：汽车行业先行

 展望未来，在制造领域，智能决策、远程操作以及围绕生成式人工智能的应用场景将加速落地。其中，AI大模型（Large Language Models, LLMs）的应用尤为值得关注。

 以汽车行业为例，AI大模型不仅能深度赋能汽车的研发和生产过程，更能巧妙地融入到智能座舱和自动驾驶应用中，显著提升汽车的智能化交互体验。吉利汽车研究院技术规划中心主任陈勇对此表示，“大模型正在助力汽车行业的智能化变革。用户体验驱动技术创新，让汽车的智能化设计回归理性。”他强调，虽然当前大模型的能力有限，主要解决核心应用场景的问题，但正如他所言：“更不能低估大模型未来的能力，未来还有很多应用领域值得探索。”

 汽车行业正在通过AI大模型，将用户体验摆在技术创新的首位，让智能化设计更趋于理性与实用。

算力：支撑“智造”的基石

 需要指出的是，生成式人工智能在制造业的应用仍处于早期探索阶段。然而，随着技术的不断精进，大模型能力与实际应用需求的结合将愈发紧密，催生出更多创新性的应用场景。

 浪潮信息高级副总裁刘军一语道破关键：“制造向‘智造’升级，回归到本质看，最重要的依然是算力。”他进一步指出，中国作为全球最大的制造业大国，拥有完善的产业体系、超长的产业链条以及密集的产业集群，这意味着中国制造业拥有极其丰富且多样化的智能化应用场景。

 未来，随着人工智能应用的加速普及，制造业将成为算力最大的潜在市场。强大的算力基础设施，不仅是支撑AI技术发展的基石，更是驱动中国制造业从“制造”迈向“智造”的关键引擎。