千行百业都值得被AI大模型重构与升级，这一认知正逐步成为业界的普遍共识。在AI技术的推动下，国内主流大模型厂商于今年上半年密集开启技术迭代，推出众多新的大模型。随着大模型使用价格的降低，其应用产品也日益丰富。据《中国经营报》记者了解，腾讯云、火山引擎、百度智能云等云厂商的大模型应用已在多个领域落地，特别是与C端硬件产品的融合备受关注，如智能办公设备、智能玩具、智能穿戴设备等。

在工业制造领域，大模型的应用也初见成效，但与汽车厂商的合作主要集中于智能座舱交互、市场营销策略优化等场景，涉及智能制造核心环节的案例仍较为稀缺。记者采访发现，大模型在工业领域的落地呈现出明显的两极分化，知识管理、智能客服等非生产性场景的应用正在迅速普及，而生产控制、工艺优化等核心制造环节仍面临较大挑战。

低风险场景率先落地

腾讯云副总裁曹磊指出，企业内部知识管理和搭建是大模型应用最广泛的领域之一。中国化学五环公司，作为石油化工领域的国际化工程公司，正探索将1200名高学历工程师的经验转化为AI知识库，以提高工作效率。此外，多家电力企业已部署大模型驱动的智能客服系统，燃气公司也依托AI搭建故障申报智能响应平台。

这些低风险、高容错、标准化的场景，正成为大模型技术突破的优先方向。然而，仍有不少工业企业对大模型结合持犹豫态度。

生产过程落地难

IDC报告显示，在工业领域的多元应用场景中，知识管理、数据问答、专业内容生产、视觉安监等方向是目前应用探索最多的。其中，视觉安监领域与工业生产制造核心环节关联最为紧密。百度智能云正在推广计算机视觉（CV）模型应用，以提升热轧板材表面检测的准确率。然而，在实际工业生产制造过程中，大模型的落地仍面临挑战。

百度智能云智慧工业行业解决方案总监曹凯表示，现阶段企业在生产过程中不太可能直接使用大语言模型进行操控工作。生产调度、安全生产等场景的容错率极低，大模型的介入会相对缓慢。其核心原因在于大模型的黑箱特性与低可解释性，使得部分企业不敢轻易将核心决策交给AI执行。此外，AI大模型在工业场景落地的投入产出比（ROI）也是企业考量的重要因素。

中国化学五环公司科数部副主任张科补充道，当前一些小模型、专项模型的准确率仍有提升空间，叠加化工行业容错率非常低，让企业不敢轻易尝试新的探索。因此，AI大模型在工业场景落地的“最后一公里”仍需时间。

（文章来源：中国经营报）