現(xiàn)在，我國工業(yè)正處于從數(shù)字化向智能化轉型的關鍵階段，而人工智能、云計算和大數(shù)據(jù)等前沿技術正成為推動這進程的核心力量。以大模型為例，大模型通過高效處理和分析海量數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)挖掘出有價值的規(guī)律和趨勢，有效拓展工業(yè)領域中人工智能的新應用場景，助力企業(yè)智能化轉型。那么在大模型時代，工業(yè)企業(yè)該如何真正落地 AI ？?

9 月 20 日，由騰訊云 TVP 與工業(yè)富聯(lián)聯(lián)合主辦的「探訪燈塔工廠，解碼?AI?智造未來——騰訊云?TVP?走進工業(yè)富聯(lián)」活動成功舉辦。此次活動特邀了來自?AI、智能制造、數(shù)字化轉型等多個領域的專家和企業(yè)高管。上午參觀了深圳龍華燈塔工廠，實地考察其先進的制造設施與自動化流程。下午通過主題分享和專題討論的方式，各位專家深入探討生成式 AI 在工業(yè)場景中的落地與發(fā)展，分享行業(yè)前沿動態(tài)與實戰(zhàn)經(jīng)驗。

在此次交流活動中，與會者不僅見證了 AI 技術如何賦能傳統(tǒng)制造業(yè)，實現(xiàn)智能化轉型，還就如何進一步推動 AI 在工業(yè)領域的應用展開了熱烈討論。關于 AI 智造未來的草蛇灰線，在這次交流活動中已然呈現(xiàn)。?

工業(yè)富聯(lián)“燈塔工廠”，探索智能制造實踐與創(chuàng)新

工業(yè)富聯(lián)首席數(shù)據(jù)官、騰訊云TVP 劉宗長與工業(yè)富聯(lián)云平臺總經(jīng)理 王昕煜圍繞《工業(yè)富聯(lián)燈塔案例分享：智能制造實踐與創(chuàng)新》的主題展開，詳細闡述了工業(yè)富聯(lián)的數(shù)字化轉型歷程和燈塔工廠的成功經(jīng)驗，為制造企業(yè)提供了寶貴的經(jīng)驗和啟示。

工業(yè)富聯(lián)首席數(shù)據(jù)官、騰訊云TVP 劉宗長?

劉宗長整體介紹了工業(yè)富聯(lián)的發(fā)展背景：公司于?2018?年在A股成功上市。近年來，工業(yè)富聯(lián)通過“2（高端智能制造+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)）+2（大數(shù)據(jù)+機器人）”的增長戰(zhàn)略強化制造能力，打造一站式制造解決方案，并不斷探索與拓展創(chuàng)新業(yè)務。?

隨后，王昕煜也就工業(yè)富聯(lián)的數(shù)字化轉型歷程以及全球燈塔工廠的成功案例做了詳細介紹。從 2019 年公司開始數(shù)字化的前沿探索開始到現(xiàn)在，累計打造 5 座世界經(jīng)濟論壇評定的燈塔工廠，賦能行業(yè)數(shù)智化轉型。

工業(yè)富聯(lián)云平臺總經(jīng)理 王昕煜?

為什么工業(yè)富聯(lián)要打造燈塔工廠？王昕煜表示，建設燈塔工廠的核心理念是基于實際生產(chǎn)需求推動先進案例的落地，為了支持燈塔工廠的建設，工業(yè)富聯(lián)在人才、運營、技術和數(shù)據(jù)等方面提供全面的支持。通過燈塔工廠，工業(yè)富聯(lián)將先進的生產(chǎn)能力和管理經(jīng)驗推廣到集團乃至行業(yè)，希望以“1+N”的方式實現(xiàn)規(guī)模化的應用，推動行業(yè)新發(fā)展。?

在綠色化轉型實踐上，工業(yè)富聯(lián)承諾到 2050 年實現(xiàn)全價值鏈凈零排放?；诖?#xff0c;工業(yè)富聯(lián)不斷推進軟硬件等的綠色化改造，提升工業(yè)富聯(lián)的綠色化能力，并與主流評審單位和組織認證綠色能碳證書和標準規(guī)范。

目前，工業(yè)富聯(lián)已有六大清潔技術：可再生能源、工業(yè)自動化、人工智能、智能制造服務、能效管理、技術應用來構建可持續(xù)發(fā)展能力。其中，結合 AI 賦能生產(chǎn)的例子有很多：

高效空調協(xié)同技術改造方案，通過對低效設備進行汰換、AI 智能控制等方法，提升空調系統(tǒng)整體效率，建設高效冰水機房。

光伏儲能監(jiān)控運維管理平臺，利用大數(shù)據(jù)和云計算等技術，為光伏電站提供采集、檢測、運營分析、報表、收益賬單等數(shù)字化服務，提升運維水平和發(fā)電效率等等。?

面向未來，工業(yè)富聯(lián)積極探索前沿技術在制造業(yè)的落地，以大模型驅動的故障日志分析與異常處理為例，王昕煜指出，在過去，幾個員工可能需耗時數(shù)周才能完成的排查工作，如今借助大模型與騰訊云?AI?等的能力，得以迅速且高效地解決，展現(xiàn)了科技賦能生產(chǎn)的巨大潛力。不僅如此，他們還在探索工業(yè)?AR/VR?遠程協(xié)作與設備管理與維護、數(shù)字孿生等技術來提高生產(chǎn)效率、技術支持與維護服務，從而帶來更加高效、靈活和可持續(xù)的發(fā)展動力。?

騰訊專有云加速 Fii 構筑數(shù)智化應用新底座

騰訊專有云總經(jīng)理 孫其琛?

騰訊專有云總經(jīng)理 孫其琛以《騰訊專有云加速 Fii 構筑數(shù)智化應用新底座》為主題，闡述了騰訊專有云?TCE?在工業(yè)智能化和數(shù)字化轉型中的應用，深入分享了在與工業(yè)富聯(lián)的合作中的云邊協(xié)同實踐。?

孫其琛首先介紹了云邊協(xié)同在制造業(yè)中的重要性。在很多情況下，工廠分布廣泛且規(guī)模龐大，傳統(tǒng)的架構是在每個大型廠房建設小型私有云，但這并不經(jīng)濟高效。在過去，工廠數(shù)據(jù)處理主要采用兩種方式：一種是將所有數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸至中心進行處理，這種方法容易導致高延遲和帶寬問題；另一種是在邊緣建立大型數(shù)據(jù)中心來處理數(shù)據(jù)，但這樣做會面臨基礎設施建設上的諸多挑戰(zhàn)，如供電、冷卻等。?

而“云邊協(xié)同”作為解決上述問題的新方案，允許邊緣設備具備一定的本地數(shù)據(jù)處理能力，并與云端系統(tǒng)緊密協(xié)作。這樣一來，不僅能實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)管理和資源利用，還能減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸，從而降低延遲并節(jié)省帶寬。此外，云邊協(xié)同還可解決分散部署環(huán)境下系統(tǒng)難以集中管控的問題，也就是說不同地理位置上的多個廠區(qū)可以通過一個統(tǒng)一的平臺進行協(xié)調管理，極大地簡化了運維流程，提高效率。?

Fii Cloud 云平臺提供高質量的云服務、資源彈性與云網(wǎng)一體，并采用邊緣云化與“云”“邊”統(tǒng)一管理與遠程運維、弱網(wǎng)自治的基礎設施架構，持續(xù)提升?IT運營運維質量以及業(yè)務上云比例。?

隨著 AI 技術的不斷發(fā)展，對算力的需求也日益增加。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺通過構建 AI IaaS?算力平臺、優(yōu)化布局算力基礎設施、提供強大的計算能力、支持 AI 應用的廣泛部署，以滿足不斷增長的 AI 計算需求?。對此，騰訊智算專有云聯(lián)合騰訊云 AI 提出解決方案，為 Fii?規(guī)劃業(yè)務上云、數(shù)據(jù)治理、智能化場景應用三步走的建設路徑。IT 基礎設施建設滿足富士康多地多活、集團分級管理、數(shù)據(jù)與應用敏捷云上部署以及工業(yè)模型訓練+分布式推理建設要求。?

除了以上硬核技術為企業(yè)構筑數(shù)智化應用底座外，孫其琛還談到了開放的生態(tài)，騰訊云不僅支持自家的產(chǎn)品和服務，還兼容第三方產(chǎn)品，這種開放性使得客戶可以靈活選擇最適合自己的技術方案，而不會被鎖定在某一特定平臺上，有效幫助企業(yè)業(yè)務升級與效率提升。?

探工業(yè) AI 發(fā)展與應用趨勢，觀數(shù)智如何驅動未來

廣東省CIO聯(lián)盟會長、騰訊云TVP 李洋

廣東省CIO聯(lián)盟會長、騰訊云TVP 李洋分享了《數(shù)智驅動未來：工業(yè) AI 發(fā)展與應用趨勢探討》的主題演講，深入探討了 AI 在工業(yè)領域的應用和未來發(fā)展。?

李洋首先回顧了人工智能從1950年至今的螺旋式的發(fā)展，李洋認為，AGI 可能成為強人工智能甚至超人工智能的拐點。人工智能的發(fā)展正在從感知理解世界到生成創(chuàng)造世界，從專用智能到通用智能。?

從 2021 年到 2027 年，人工智能的市場規(guī)模以復合增長率 30% 增長。隨著投資、民眾對人工智能的熱度不斷攀升，李洋認為，如今 AGI 帶動人工智能的產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模已超過歷史上任何一次。他觀察到，人工智能帶動下的算力成本已達到歷史最高，算力市場持續(xù)火熱。AGI?熱潮帶來的大模型技術路線與行業(yè)“小模型”市場持續(xù)升溫。盡管以“通用”為主要特征的?AI?市場在各個行業(yè)持續(xù)席卷，他提醒企業(yè)還是需要理性做好企業(yè)發(fā)展規(guī)劃。?

談到工業(yè) AI，李洋提出，工業(yè) AI 的潛力巨大，目前已成為全球共識與趨勢。然而工業(yè)行業(yè)的場景碎片化和個性化需求將進一步放大 AI 原有的差異化，因此企業(yè)不但要做好場景、業(yè)務的分析，還要根據(jù)分析選擇好 AI 的算法和模型。從企業(yè)應用實踐來看，工業(yè)智能發(fā)展當前仍面臨很多實際問題與困難。

李洋表示，質量、制造過程和設備成為當前 AI 應用的重點領域，而 AI 與工業(yè)結合、產(chǎn)業(yè)融合形成的產(chǎn)品和方案，就是 AI 賦能工業(yè)較好的載體。目前，工業(yè)智能已經(jīng)在研發(fā)、生產(chǎn)、管理與服務等全環(huán)節(jié)形成各類智能化場景，如識別類、數(shù)據(jù)建模優(yōu)化類、知識推理決策類。此外，工業(yè) AI 應用向研發(fā)、產(chǎn)品服務和產(chǎn)品等上下游環(huán)節(jié)逐步延伸。談及未來工業(yè)大模型的發(fā)展，他表示，工業(yè)各環(huán)節(jié)應圍繞語言、專用、多模態(tài)和視覺四類大模型開展探索。

最后，李洋分享了一些具體的工業(yè)AI應用案例來展示 AI 在實際生產(chǎn)中的作用。例如：

智能化生產(chǎn)設備管理，通過遠程監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析來提高設備的維護效率；

智能客服系統(tǒng)，利用自然語言處理技術提供更高效的客戶服務；

智能供應鏈管理，通過運籌學模型優(yōu)化倉儲和物流調度；

智能化營銷，通過大數(shù)據(jù)分析來構建用戶行為模型，提升營銷效果等。

騰訊云 AI+?智能制造實踐，推動行業(yè)數(shù)字化轉型

騰訊云智能制造總經(jīng)理 梁定安?

騰訊云智能制造總經(jīng)理 梁定安在《騰訊云?AI+?智能制造實踐》中詳細介紹了騰訊云在智能制造領域的解決方案和實踐經(jīng)驗。?

梁定安表示，雖然人工智能近年來非?；馃?#xff0c;尤其是在生成式 AI 如 ChatGPT 推出后引起了廣泛關注，但在實際落地的過程中，企業(yè)應專注于結合自身情況來提升效率和降低成本，而不是盲目追逐熱點。智慧化是企業(yè)重要的發(fā)展方向，但并不意味著企業(yè)必須進行大規(guī)模投資。關鍵還是找準智慧化如何賦能企業(yè)業(yè)務、產(chǎn)品和商業(yè)模式，從而實現(xiàn)真正的價值提升。作為制造企業(yè)，在規(guī)劃和構建 AI 能力的同時，應將核心投資放在業(yè)務價值上，而不是僅僅關注是否使用 GPU 或自建平臺等。因此云提供了很好的彈性和選項，幫助制造企業(yè)快速擴展并支持業(yè)務需求，提供最小化試錯成本。?

接著，梁定安介紹了騰訊云 AI 賦能制造行業(yè)的落地實踐：

在智能視頻分析上，騰訊優(yōu)圖和騰訊云?AI?打造了開箱即用智能視頻分析平臺，提供200多種人車物視頻分析算法能力，滿足城運、交通、社區(qū)、園區(qū)、工業(yè)、能源等各個行業(yè)場景的視頻 AI 分析與產(chǎn)業(yè)升級需求。?

在工業(yè)質檢上，傳統(tǒng)人工質量檢測面臨成本高、招工難、效率低等問題，騰訊云以技術賦能，打造工業(yè)?AI?質檢平臺，結合傳統(tǒng)視覺和深度學習技術，有效降低工業(yè)生產(chǎn)的質檢成本，提高良率，幫助企業(yè)實現(xiàn)提質降本增效。如今，在一些人力消耗大、操作耗時長、節(jié)拍要求高的場景，工業(yè) AI 質檢平臺在面板缺陷檢測、手機零部件檢測、新能源產(chǎn)線工序質檢、汽車領域檢測都已有落地案例。?

隨著大模型的蓬勃發(fā)展，大模型在制造業(yè)也有了諸多應用。在一些傳統(tǒng)工業(yè)場景中，可結合大模型做創(chuàng)新：OCR?大模型引入后，不僅僅能夠提升識別準確率，還能在有遮擋等場景下有更加好的識別效果、在電子發(fā)票、合同的識別準確率上，對比傳統(tǒng)的OCR?有較大的提高。大模型還可以用來做員工生產(chǎn)安全檢測助手，運用多模態(tài)能力，通過分析上傳的圖片來判斷員工是否遵守了安全生產(chǎn)規(guī)范等等。?

目前，騰訊云基于前沿大模型技術，探索更多新場景創(chuàng)新：

智能客服助手：利用大模型的閱讀理解能力，產(chǎn)出針對性的企業(yè)模型。企業(yè)使用后，客戶滿意度和意圖識別準確率都有所提升。

知識庫應用：傳統(tǒng)汽車產(chǎn)品手冊說明文檔用戶查找困難,引入大模型可針對客戶提問，輸出圖文并茂的回復。

AI 代碼助手：支持多種編程語言，能提供技術對話、代碼補全、代碼診斷和優(yōu)化等能力，有效幫助開發(fā)人員提高研發(fā)效率。

數(shù)字人工業(yè)落地：將汽車行業(yè)語料與虛擬數(shù)智人結合，通過數(shù)智人在游戲化場景中與用戶互動，為智能會話賦予了更大的場景價值。

如今，騰訊云提供全面的 AI 解決方案，幫助企業(yè)實現(xiàn)具體的行業(yè)和場景落地。

開放技術論道，共議智造未來

主題分享結束后，迎來了本次活動的最后一個環(huán)節(jié)，技術論道《生成式 AI 如何為制造業(yè)帶來深度變革》，數(shù)十位領域專家面對面交流，深入共同探討生成式 AI 如何賦能制造業(yè)未來。

凌犀物聯(lián)董事長、騰訊云TVP 萬能?

主持人凌犀物聯(lián)董事長、騰訊云TVP 萬能總結指出，AI在制造端不僅僅是技術升級，還將帶來生產(chǎn)關系的深刻變革?；诖?#xff0c;他提出了一個開放性話題：對于工業(yè)企業(yè)而言，生產(chǎn)端 AI 的重要性不言而喻，但生成式 AI 作為更多面向創(chuàng)造場景的 AI，它能夠給工業(yè)企業(yè)帶來多大的賦能，主要體現(xiàn)在哪些方面？最值得期待的 AI+?工業(yè)的應用場景有哪些？?

隨后，現(xiàn)場專家以小組形式進行了充分探討，各小組派代表進行發(fā)言，其他成員也針對性地發(fā)表自己的看法?，F(xiàn)場討論氣氛熱烈，專家觀點精彩紛呈，為行業(yè)創(chuàng)新注入新靈感。

中國電信研究院工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專家、騰訊云TVP 譚華?

中國電信研究院工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)專家、騰訊云TVP 譚華表示：機器視覺是 AI 產(chǎn)品應用得最好的領域之一。采用了機器視覺技術的產(chǎn)品，能夠實現(xiàn)極高的準確率（達到六個?9?的標準）。另外，關于大模型和小模型的應用場景，大家普遍認為大模型在?To C?的場景中表現(xiàn)尤為出色，但在工業(yè)領域，小模型則發(fā)揮著重要作用，許多工業(yè)場景涉及特定的小眾行業(yè)知識庫，這些知識在特定環(huán)境和場景下非常關鍵。小模型能夠更好地適應這些特定化的需求，提供更精準和高效的服務，因此在工業(yè)場景中，小模型是不可或缺的。

PP停車創(chuàng)始人兼CEO、騰訊云TVP 李劍

PP停車創(chuàng)始人兼CEO、騰訊云TVP 李劍從自身的實踐經(jīng)驗出發(fā)，認為未來在無人駕駛階段，停車位管理將成為人工智能的重要應用。而目前在大城市找車位是較困難的事情，期待未來可以通過空中視覺方案，用 6 到 10 個攝像頭覆蓋整個停車場，實時感知車位信息并推送給模型，再由模型實時推送給車輛，從而實現(xiàn)精準停車。這樣不僅可以減少車輛在停車場內的無效行駛，還能顯著降低碳排放，大模型在這個場景中的應用將帶來巨大的社會效益。

一應科技CEO、騰訊云TVP 蔣偉

一應科技CEO、騰訊云TVP 蔣偉認為，營銷及客服的?AI?應用場景值得關注：營銷場景的關鍵在于確保投入產(chǎn)出比合理，比如通過?AIGC?快速生成文字和圖片內容，落地效果非常好；而在客服場景，不僅需要利用現(xiàn)有的語料庫，更重要的是將客戶的實際語料轉換為可用數(shù)據(jù)。標準知識的回答固然重要，但客戶提問的多樣性才是真正的挑戰(zhàn)，企業(yè)需要構建領域專用模型，能夠靈活應對各種高級問題，從而提升服務質量。

結語

在本次「探訪燈塔工廠，解碼 AI 智造未來——騰訊云 TVP?走進工業(yè)富聯(lián)」活動中，無論從實地參觀燈塔工廠，還是嘉賓演講，分組討論、思考提問，各位嘉賓從不同維度、不同視角洞察和分享 AI 在制造領域的巨大潛力與數(shù)字化轉型的落地實踐，為我們帶來了深刻的啟發(fā)與實踐指導。?

未來，騰訊云 TVP 將秉持著“用科技影響世界”的初心，繼續(xù)攜手更多業(yè)界的專家大咖，以不懈的探索與創(chuàng)新精神，深入?yún)⑴c并推動各行各業(yè)數(shù)字化轉型的每一個關鍵步伐，共同邁向生成式AI時代。

TVP，即騰訊云最具價值專家(Tencent Cloud Valuable Professional)，是騰訊云授予云計算領域技術專家的一個獎項。TVP?致力打造與行業(yè)技術專家的交流平臺，促進騰訊云與技術專家和用戶之間的有效溝通，從而構建云計算技術生態(tài)，實現(xiàn)“用科技影響世界”的美好愿景。