工业AI的发展现状与潜力 - 第二十五届中国国际工业博览会是人工智能浓度最高的一届，AI技术正以前所未有的潜能渗透制造业全价值链 [1] - 工业AI并非新生事物，从早期的专家系统到后来的机器学习已有诸多尝试，但大模型带来了工业AI的泛化突破口 [1] - 将大模型的通用智慧落地到严谨、复杂、高要求的工业生产环境中绝非一蹴而就 [1] 工业AI面临的技术挑战 - 大语言模型面对工业场景中秒级甚至毫秒级的温度、压力、流量等强时序、强耦合、高干扰的数据流无能为力 [1] - 工业AI落地的最大制约并非算法本身，而在于数据、行业知识和场景复杂性 [2] - 工业场景要求高精度、高速度、高稳定性，AI存在机器幻觉等不可靠因素，这对工业应用是灾难性的并涉及安全隐患 [2] - 对于工业自动控制，实时性和确定性是基本要求，而现阶段工业AI的输出结果呈现“逐步逼近、无限接近”的特点，而非恒定的确定性结果 [4][5] - 目前AI在工业场景中扮演辅助支持角色，通过数据分析提供优化策略，但策略必须结合常规技术模型进行约束与校准后才能输出至现场执行 [5] 领先企业的工业AI布局与实践 - 西门子在工博会上展示了20多款AI加持的产品和解决方案，包括已投入实战的Industrial Copilot智能体系统 [2] - ABB机器人通过生成式AI赋能，新一代机器人可实现多元任务的自主规划、实时执行和无缝切换且无需人工干预 [2] - ABB战略投资机器学习先驱吴恩达创立的LandingAI，将其视觉AI技术集成到机器人软件套件中，使AI视觉系统训练速度提升高达80% [3] - ABB正与英伟达等公司合作，将AI进一步融合到工业生产中 [3] - 施耐德电气已将AI技术应用于视觉识别、预测分析、设备控制、工艺优化、能效优化、操作员培训等一系列工业具体场景 [4] 中国市场的独特优势与前景 - 中国工业机器人密度已达到每一万名员工配有470台机器人，仅次于新加坡和韩国，预计2025年会超过500台，为AI入场提供了良好基础 [5] - 中国拥有全世界最完整的工业体系，为AI基础模型研发提供了多样化的训练样本和应用场景 [5] - 中国企业对AI创新的接受度很高，在数据共享、场景共创等方面开放度更高，为AI应用创造了先机 [5] - 工业AI被视为通往工业5.0的关键铺路石，发展前路虽有阻碍但前景可期 [5]