大模型应用现状 - 千行百业正逐步形成共识：AI大模型值得重构与升级 [1] - 国内主流大模型厂商上半年密集迭代技术，新模型集中亮相 [1] - 大模型使用价格降低推动应用产品激增，C端硬件融合最受关注（智能办公设备/玩具/穿戴设备） [1] - 工业领域应用初现端倪，但智能制造核心环节案例仍稀缺 [1] 低风险场景落地特征 - 企业内部知识管理成为最快落地的应用场景 [2] - 中国化学五环公司将1200名工程师经验沉淀为AI知识库，实现设备参数查询秒级响应 [2] - 营销服务领域容错空间高，电力/燃气企业已部署大模型驱动的智能客服系统 [2][3] - 知识客服/引擎/问答等低风险、高容错、标准化场景成为技术突破优先方向 [3] 工业核心环节挑战 - 生产控制/工艺优化等核心环节渗透面临显著难题 [1] - 视觉安监是与制造核心关联最紧密的应用方向（如钢铁行业CV模型提升缺陷识别准确率） [4] - AI质检使产线检测效率提升400%（1人可操作2台机 vs 原需5人1台机） [5] - 生产过程直接操控暂未应用，因大模型黑箱特性与低可解释性阻碍决策授权 [5] 商业化落地瓶颈 - 企业ROI考量关键：化工行业AI质检方案因场景差异化导致复用性低/单位成本高 [6] - 当前聚焦管理维度AI应用，核心生产环节自动化设计仍属长期目标 [6] - 调研显示短期内难以突破生产环节自动化 [6]