行业趋势 - 2024年人工智能与各行业加速融合 垂直领域大模型成为主要趋势 相较于通用大模型 垂直模型在输入输出端更聚焦 依赖专业数据集并专注于特定问题 [1] - 工业领域成为垂直大模型商业化落地的重要突破口 因其生产环节与数据类型复杂但流程机制明确 [1] - 工业大模型已在节能、制造、管理等多方面应用 随着数据积累和场景延伸 商业化有望加速 [1] 技术应用与效益 - 大模型可将高难度制造工艺的平均准确率从70%提升至90% 并具备持续自我升级能力 [2] - 大模型实现工业生产全流程打通 解决多能源介质（至少15种）和多类型水资源的全局整合难题 [2] - 能碳大模型通过数据采集构建全知识库 训练10+细分模型 形成统一智能服务体 推动管理模式从信息系统向智能引擎转变 [3] - 大模型落地后 即使在已全面节能减排的工厂 仍可实现5%的额外能源节约效率 [4] - 直观降本效果打破企业对数字化投入回报率的疑虑 加速商业化模式落地 [4] 实施挑战 - 数据采集基础薄弱 如机械表未替换为智能表 或存在数据不全面和"数据烟囱"问题 阻碍大模型赋能 [6] - 数字化程度参差不齐 且管理者对前期投入和效果缺乏明确认知 市场了解有限 实践案例需进一步普及 [6] 落地路径 - 老厂房改造成为最快落地项目 尤其在能源领域产生立竿见影的经济成效 提升企业数字化建设意愿 [6] - 服务商介入新厂房建设 通过数字孪生系统（如天智·石油化工大模型）覆盖全产业和全流程 或采用模块化商业模式（如电站建设或售卖压缩空气）逐步落地大模型功能 [7] - 更直观成效和灵活形式加速商业落地 大模型为工业场景提供更好适应性、定制性和准确解决方案 [7]

AI+制造业发展趋势 - 制造业未来呈现四大趋势：数据成为关键生产要素、人机协同成为主流模式、智能制造从"点"到"面"跨越、增值服务孵化能力显著提升 [1] - 智能制造已从"单点智能"迈入"全域智能"阶段，例如卡奥斯推出的天智·石油化工大模型贯穿全链路，在延长石油落地形成38个智能体，助力企业平均效率提升20% [1] - 工业互联网行业前景向好，石油化工、家电等领域因大模型和智能体应用，生产效率和质量会显著提升 [2] 企业实践案例 - 卡奥斯展示"AI+工业互联网"创新融合新生态，包括工业大模型、数字孪生、工业智能体等领域科技成果 [1] - 中国电信发布"工业+AI"智算一体化服务平台，展示内嵌星辰纺织智能体的工业织布机，实现准时交付率99%，生产效率提升20%，长疵检出率超99% [3] - 中国联通已助力汽车、钢铁、电子、装备等行业建设智能工厂，未来将加快工业设备全功能数字孪生建设 [2] 行业生态建设 - 人工智能赋能新型工业化深度行活动启动，计划全年开展不少于100次供需对接，打造不少于50个标杆应用场景 [2] - 8家银行联合发布4000亿元授信额度的金融产品及服务矩阵，为"AI+制造"发展提供资金支持 [3] - AI有望通过全新平台打通企业ERP、PLM、WMS等系统信息孤岛，为企业带来深刻变革 [2]