本帖最后由 wwe 于 2025-1-3 16:14 编辑
大模型工业应用七大模式 工业产品从全生命周期来看可以划分为研发、设计、仿真、生产、测试、运维、售后等环节，本报告针对各环节的特点和要素进行分析，并结合大模型自身的能力特征，初步提出以下大模型在工业领域的潜在应用模式。 （1）原理化研发大模型 可以对产品的结构数据进行分析，从微观层面探究产品的构型和机理，并通过模型的涌现能力生成具有新结构、新特性的产品。以药物研发为例，人工智能大模型可以通过分析大量的已知药物分子数据，从中找出最优的药物候选，并生成一个新的药物分子设计方案，从而大大缩短药物研发的时间和成本，提高药物研发的成功率。 （2）前瞻化设计大模型 可以生成创新性的产品设计方案，从而更好地辅助技术人员快速将设计构思和意图转化为具体实施方案。以传统工业设计为例，大模型可以实现工程制图、设计方案的快速生成，并辅助进行布局优化、参数校核，大幅缩减工业设计耗时，提升产品研发效率。 
（3）高效化仿真大模型 可以利用自身的生成能力提供符合设计需求的虚拟化仿真测试场景或环境，解决工业产品设计中测试数据量少、测试环境单一等问题，提升产品的可靠性。以汽车制造为例，通过人工智能大模型来生成仿真测试环境，进行汽车碰撞模拟和安全性评估，可以大幅提升仿真的精度和效率，推动车辆设计和安全性能的提升。 （4）精细化检测 通过大模型的零样本学习能力，并结合AR/VR等虚拟现实技术，实现对产品质量缺陷、人员违规操作、零部件装配误差等多种工业场景的快速高效视觉检测。以工业生产中的质量检测和安全监测等场景为例，通过外接视觉传感装置和简单的指令辅助，大模型可以根据需求对指定的区域、人员进行检测，快速发现异常信息，大幅降低人工查验、样本收集和模型训练等成本。 （5）智能化调控 在大型现代化产线中，需要对多个关键节点进行智能化调度和控制，以提升产线运行效率。人工智能大模型可以通过分析多样化的历史数据，更好地理解诸如生产需求、资源可用性、任务优先级等工业调度任务中的复杂关系，从而优化各节点的任务分配和调度，提高生产效率和灵活性。以工业机器人为例，大模型可以对各类生产数据进行自动整合分析，从而对机器人进行快速的任务分配和动态任务调整，成为大型工业产线中的“神经中枢”。 （6）科学化运维大模型 可以通过自身强大的推理能力实现对生产过程中各类数据的分析、预测，从而提升智能化运维水平，完善生产管理机制。以仓储管理为例，可以利用大模型对供应链中各类别、各模态的数据进行管理和整合，提升货品信息流的运行效率，打造更便捷、更快速的工业产品供应链体系。 （7）定制化售后大模型 可以凭借在自然语言对话方面的巨大优势，使售后服务不再拘泥于固定的问答库，而与客户形成更加自然、流畅和有效的对话，从而帮助工业企业实现满足不同用户需求的定制化售后服务，进一步提升客户忠诚度和用户成长，拓展业务范围。以机械设备售后为例，大模型可以结合多模态、数字人等技术，让客户通过自然语言描述设备故障或问题，系统能够准确理解并提供详细、个性化的解决方案。 ———————————————— 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/xiangxueerfei/article/details/139347665
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