制造业用上AI，不能是“黑箱” | 智造观察

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图片来源@视觉中国人工智能领域的从业者总在想方设法将技术引入产业，落地场景，但某些产业比如工业制造领域，却不会那么快地接受外来的“野蛮人”。工业制造涉及的学科知识众多，包括但不限于通常所知的机械制造、软件工程、运筹管理、化工材料等，想要“+人工智能”，得先啃一啃这些学科知识。另一方面，中国是世界上唯一拥有制造业全品类的国家，很多企业却大而不强，与“隐性冠军”仍有不小差距，甚至有些领域产能过剩，对智能化需求并不强烈。而一家制造企业往往会接入有数十甚至上百种的设备、辅助软件和工控系统，数据缺乏标准、彼此业务系统难以互通，这与当前人工智能技术落地的基础之一——数据流通相悖。最近一段时间，大模型也在尝试落地制造业，即利用指令微调形成工业领域的大模型，大模型进一步辅助制造企业实现智能转型升级。可见的难题依然存在。“大模型