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周城雄（中国科学院科技战略咨询研究院研究员）

近日，工业和信息化部召开专题会议，明确提出推动大模型在制造业重点行业落地部署。这一部署标志着中国人工智能发展已从“实验室攻坚”迈向“产业深水区”，而制造业作为国民经济的重要支柱，正成为大模型技术转化的核心地带。在钢铁高炉的轰鸣声中、在汽车生产线的机械臂间、在电子元器件的精密加工台上，大模型正在重构中国制造的底层逻辑。这不仅关乎技术升级，更是一场生产模式、组织形态和价值创造方式的系统性重塑。

制造业的数字化转型并非一蹴而就。传统制造企业长期面临“三难”问题：数据孤岛难以打通、工艺知识难以沉淀、决策响应难以实时。以汽车行业为例，有车企曾因供应链中断导致月度产能损失数亿元，而传统ERP系统难以预测零部件短缺风险；某家电企业焊接机器人因缺乏自适应算法，导致产品不良率居高不下。

这些问题的背后，是制造业对“智能决策”能力的迫切需求。大模型的突破性价值在于其“认知+推理+生成”的三位一体能力。通过训练海量行业数据，大模型不仅能模拟人类工程师的经验判断，还能在复杂工况下自主优化决策路径。例如，在钢铁行业，有大型钢企通过部署行业大模型，某产线采用自动排程编制效率提升40%，轧硬卷周转周期缩短12%，减少返回卷35%，年均增效超千万元。案例揭示了大模型不是简单的工具叠加，而是制造业“知识资产化”的关键载体。

大模型在制造业的落地并非简单的技术移植，而是涉及数据治理、算法优化、场景适配的系统工程。从技术实现路径来看，主要呈现以下特征：

一是数据驱动的智能决策。制造业积累的海量生产数据（设备运行数据、工艺参数数据、质量检测数据等）为大模型训练提供了丰富素材。通过构建行业知识图谱，大模型能够实现数据的深度关联分析。例如，某化工企业利用大模型对生产过程中的5000+个参数进行实时监控和预测，成功将产品合格率提升至99.8%。这种基于数据的智能决策，使生产过程从“经验驱动”转向“数据驱动”。

二是多模态融合的应用创新。大模型技术突破了传统AI模型的单模态限制，实现文本、图像、视频等多源数据的融合处理。在质量检测环节，某电子企业通过视觉大模型与NLP模型的协同，能够实现对产品外观缺陷的精准识别（准确率达99.7%）和缺陷原因的智能分析，检测效率提升300%。这种多模态融合能力，使大模型能够覆盖从设计到售后的全生命周期管理。

三是“边缘—云端”协同的部署架构。针对制造业实时性要求高的特点，大模型能够采用“边缘端实时处理+云端深度优化”的混合部署模式。例如，某装备制造企业在车间部署边缘计算节点，实时处理设备振动数据（响应时间

尽管前景广阔，大模型在制造业的落地仍面临三重“鸿沟”。首先是数据壁垒。制造企业数据分散在ERP（企业资源规划）、MES（生产管理系统）、SCADA（数据采集与监视控制系统）等系统中，且存在数据安全顾虑。现有的解决方案包括建立行业级数据交易所（如上海数据集团）、推广联邦学习技术（如阿里云M6）。其次是人才缺口，既懂制造工艺又擅长AI建模的复合型人才仍存在不足。深圳职业技术学院开设的“工业AI工程师”专业，通过“双导师制”培养出年均3000名毕业生。第三是投资回报周期长，中小企业难以承受初期投入。北京经开区出台的智能制造AI补贴相关措施，对模型部署费用给予50%补贴，带动本地AI服务商数量增长40%。

因此，政策创新需聚焦“精准滴灌”。例如，针对离散制造业（如汽车零部件），可考虑推广“AI微工厂”模式，通过模块化部署降低改造成本；针对流程制造业（如化工），可建立“行业模型库”，共享共性算法资源。此外，需警惕“伪智能化”陷阱，避免企业为追求数字化KPI而盲目上马无效项目。

当德国工业4.0聚焦信息物理系统（CPS），美国工业互联网强调设备互联时，中国选择了一条独特路径——以海量场景倒逼大模型进化。这种战略的底气源自三个方面。一是全产业链纵深优势。41个工业大类构成的复杂生态，为大模型提供全球最丰富的训练场。二是工程化能力转化。三是新型举国体制。工信部“揭榜挂帅”机制推动AI芯片、工业软件等领域协同攻关。可以看到，中国制造的价值内核正被重新书写——不再仅是规模与成本，而是通过智能化穿透“微笑曲线”，将生产端洼地转化为价值高地。

总之，在今后一段时期里，大模型与制造业的深度融合将有条件推动中国制造完成三大跨越：从“规模扩张”向“质量跃升”的价值跨越，从“要素驱动”向“创新驱动”的动力跨越，从“产业跟随”向“标准引领”的地位跨越。这不仅关乎产业兴衰，更承载着重塑全球制造业格局的历史使命。当大模型技术渗透至每个生产单元，当数字孪生技术让工厂在虚拟世界镜像重生，中国制造将有能力走出一条从“跟跑”到“领跑”的跨越之路。

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