作者：陈德育 本文约3500字，建议阅读7分钟
本文将探讨大语言模型如何在制造领域释放其巨大潜力，以及它们如何成为推动制造业创新和效率提升的关键力量。
在数字化转型的浪潮中，制造业正经历着前所未有的变革。随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）作为AI领域的一颗新星，正在重塑制造业的面貌。本文将探讨大语言模型如何在制造领域释放其巨大潜力，以及它们如何成为推动制造业创新和效率提升的关键力量。
1. 智能制造的推进器：大模型在生产优化中的作用
在制造业中，生产流程优化是提升效率、降低成本和增强竞争力的关键因素。随着人工智能技术，尤其是大语言模型（LLMs）的不断进步，生产流程优化迎来了新的变革。这些模型能够通过分析历史生产数据，预测生产瓶颈，优化生产计划和调度，从而大幅提高生产效率。例如，利用机器学习算法分析设备的使用数据，可以预测设备维护需求，从而减少设备停机时间。
在质量控制与检测方面，LLMs结合机器学习和图像识别技术，极大地提升了自动化缺陷检测的速度和准确性。通过分析多模态数据，这些模型能够提供实时反馈，不仅优化了生产过程，还通过自适应学习不断改进检测算法。例如，自动生成的质量报告不仅加快了反馈流程，还为管理层提供了深度的数据分析，帮助制定精准的决策。采用人工智能技术的企业在质量控制成本上也实现了显著降低，预计随着技术的成熟，这一趋势将更加明显。总体来看，LLMs正在大幅改善传统的质量控制流程，提升产品质量，减少不合格产品流入市场的风险，给制造业带来深远的影响。
在供应链管理中，LLMs的应用推动了制造业的智能化升级。通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为，LLMs能够提供精准的需求预测，优化库存管理，减少库存积压与缺货风险。与此同时，它们还能实时监控市场变化和全球动态，提前识别供应链风险，帮助企业制定应对策略。此外，LLMs通过分析物流配送数据，提出优化的配送方案，提升供应链各方之间的协同效率。国际数据公司（IDC）预测，到2025年，全球质量控制相关的人工智能市场将大幅增长，进一步凸显LLMs在供应链管理中的潜力。
在中国推进供给侧改革的背景下，个性化、定制化产品和服务的需求不断上升。企业需要借助数字化技术，特别是LLMs，推动制造业供应链的数字化升级。通过智能任务分配、实时决策支持和生产过程的实时监控，LLMs不仅增强了人类操作的效率，还提升了生产过程的自动化水平。在这种人机协作下，工人的工作能力和安全性都得到了显著提高，预计随着机器人技术和自然语言处理的进步，这种协作将在制造业中发挥越来越重要的作用，引领行业向更智能、更高效的未来发展。
尽管LLMs为制造业带来了显著的效率提升，但随之而来的挑战也不容忽视，包括工人失业、数据安全和伦理问题。为应对这些挑战，企业需要加强数据保护措施，推动工人技能培训，制定行业伦理标准，确保技术健康发展。国际劳工组织（ILO）指出，未来十年内，全球约有三分之一的劳动力将需要更换职业或进行技能升级，以适应自动化和数字化带来的变革。
总之，LLMs在制造业中的应用前景广阔，但行业、企业和政策制定者必须协同努力，确保技术的应用安全性和可持续性，同时最大限度减少负面影响，推动制造业向更加高效智能的方向发展。
2. 羚羊工业大模型：制造业的数字化转型与升级
在工业4.0时代，中国正迎来通过技术创新和数字化转型实现“弯道超车”的历史机遇。凭借大规模生产能力，中国已经成为全球制造业的中心，但在全球价值链上仍处于中低端。如今，数字化、智能化技术为中国制造业提供了向全球价值链高端攀升的机会。
在2023年9月的世界制造业大会上，由科大讯飞等投资成立的羚羊工业互联网公司发布了备受瞩目的羚羊工业大模型V1.0版。这一版本的发布迅速获得了市场的积极响应，仅14个小时内用户数就突破了100万。随后，在10月的科大讯飞全球1024开发者节上，羚羊平台进一步推出了V1.5版，不仅增强了原有的核心技术，还通过“核心能力+工业场景”的深度融合，打造了工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码生成、工业多模态等五大核心能力。这些能力的提升，使得羚羊工业大模型在工业互联网领域的地位更加稳固，其技术实力得到了《麻省理工科技评论》的认可，并被评为“最聪明的国产大模型”。同时，该模型还被纳入《哈佛商业评论》案例库，这标志着其在行业内的领导地位。
羚羊工业大模型以讯飞星火认知大模型为核心技术底座，结合工业场景的实际需求，针对工业领域面临的可靠性、行业性和安全性三大挑战，进行了深入的优化。在核心能力方面，羚羊工业大模型通过海量工业知识的无监督训练、SFT精调、强化学习以及工业知识库的挂载，覆盖了41个工业大类的专业知识，并在高端装备、汽车、船舶、机床、能源、新能源、石油石化等细分行业进行了深入的专业知识挖掘和应用。
羚羊工业大模型具备五大核心能力，能够为工业场景提供智能化支持。首先，在工业文本生成方面，它可以自动生成生产交接班报告、设备点检记录、生产准备记录、首件检验记录、生产完工报告等工业文本。其次，通过工业知识问答，它能精准解答设备维修查询、故障诊断、生产质检规程、安全生产规程及工业标准等问题。第三，依托工业理解计算能力，大模型可以在物料齐套检查、设备物料选型、订单延期推算、产品不良率统计分析以及产品研发等场景中进行语义理解与计算。第四，它支持工业代码生成，包括SQL代码、PLC代码生成，工业协议对接，生产设备操控及零代码工业应用开发。最后，借助工业多模态技术，羚羊大模型能够执行安全帽检测、反光背心检测、划痕检测、铭牌识别、钢包编号识别等检测和识别任务，实现工业生产的全面智能化提升。在10月24日举行的科大讯飞全球1024开发者节上，羚羊工业互联网公司发布了羚羊工业大模型V1.5版，五大核心能力全面升级，核心能力与工业场景进一步深度融合。经过自监督学习、多任务学习和强化学习的优化，羚羊工业大模型在各项能力上都有显著提升。其中，工业知识问答能力提升了22%，工业代码生成能力提升了11%，工业多模态能力提升了13%。
在实际应用中，羚羊工业大模型通过预测设备故障、优化生产流程和智能化质检，显著提升了企业的生产效率和产品质量。例如，通过多模态检测功能，它能识别微小的产品缺陷，确保质检的准确性和速度；通过设备维护分析，帮助企业实施预防性维护，减少停机时间，保障生产线的连续运行。同时，该模型还能根据实时数据，优化物料管理和生产计划，帮助企业减少资源浪费，提高生产效率。
羚羊工业大模型已经在多个行业中得到应用，包括船舶、工业机器人等领域。例如，在船舶行业，羚羊为中国船级社打造的“数字工匠AI知识库”帮助验船师提高了工作效率；在工业机器人领域，与清华大学合作开发的机器人也通过羚羊大模型实现了智能任务执行。在中小企业领域，羚羊iMOM提供了终身免费的服务，支持企业全流程数字化运营。
未来羚羊工业大模型将继续推动中国制造业的智能化转型，助力企业实现数字化升级，并在更多行业中发挥更大作用。徐甲甲表示：“羚羊将依托工业大模型技术，推动新型工业化，重塑新质生产力。”随着人工智能和大模型技术的持续发展，羚羊工业大模型将在全球制造业中扮演更加关键的角色，推动行业迈向高效、智能的未来。
作者简介
陈德育，伍伦贡大学计算机科学专业在读，目前研究兴趣主要在RAG和AIAgent上。百度智能云生成式AI资深认证工程师；已在国际会议发表一篇论文。
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