工業AI落地最後一公里，不是部署AI，是敢把任務交給AI
重點摘要
智東西 作者 | 畢偉豪 編輯｜漠影 過去幾年，AI正以前所未有的速度席捲整個世界。大模型不斷迭代、Agent工具層出不窮、AI編程快速普及，越來越多的人開始把AI融入日常工作和生活，越來越多的行業逐漸接納甚至依靠AI。 但有一個行業對AI的態度始終很謹慎——工業。原因很簡單，在自己的電腦上，AI出錯、出幻覺，重來即可，但在生產線上，AI任何一次錯誤指令，都可能會造成經濟損失甚至引發生產事故。
智東西 作者 | 畢偉豪 編輯｜漠影 過去幾年，AI正以前所未有的速度席捲整個世界。 大模型不斷迭代、Agent工具層出不窮、AI編程快速普及，越來越多的人開始把AI融入日常工作和生活，越來越多的行業逐漸接納甚至依靠AI。 但有一個行業對AI的態度始終很謹慎——工業。 原因很簡單，在自己的電腦上，AI出錯、出幻覺，重來即可，但在生產線上，AI任何一次錯誤指令，都可能會造成經濟損失甚至引發生產事故。 基於數字世界廣袤而龐雜的數據訓練出來的通用大語言模型，在進入工業場景後往往會陷入“失靈”的境地，它們懂知識，卻不懂工業協議，不懂工藝機理，更不知道物理規律，這讓看起來能回答任何問題的AI，卻在工業場景裡變得不穩定不可靠了。 儘管工業對AI測算準確度的要求極為嚴苛，但如今的工業AI並不是空中樓閣： 在薯片生產過程中，AI和數字孿生模擬並優化了麵糰加工和薯片灌裝流程，讓產線廢棄物減少了13%，產能提升10%； 新能源汽車製造領域，通過基於AI的軟件與硬件產品組合，對從設計到製造的全流程進行數字化改造，使設計數據準確率提升95%，車輛開發週期縮短25%。 在這些已經實現高度自動化的成熟產線上，經由海量工業數據訓練出的工業大模型，足以在生產的某個環節發揮作用，幫助企業持續提升生產效率，但工業AI不可能永遠停留在“幫忙”這一步。 工業AI的上一個階段，是從“沒法用”到“部分可用”，證明AI可以進入工業現場，那下一階段，應該是集合無數生產環節中的AI能力，打造一個全流程可用，甚至好用的工業AI產品，去證明企業可以把一項完整任務交給AI，西門子正是這條路上的前行者。 一、從實驗室到輔助企業生產，工業AI邁進現實 在打造“全流程好用”的工業AI產品這條路上，西門子並非一蹴而就，在今年的世界人工智能大會（WAIC）上，西門子舉辦了“工業AI邁進現實——西門子Eigen工程智能體發佈會”。
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