隨著AI技術的迅猛發展，其在工業領域的應用逐漸成為關注焦點。本文將從工業AI的效益、應用現狀及國內廠商的突破等方面，深入探討AI技術在工業領域的價值與挑戰。

工業AI的潛在效益

工業領域具有顯著的規?；卣?，這使得AI技術的微小改進能夠在海量生產中產生巨大的經濟效益。根據世界銀行數據，2023年工業占全球GDP的28%，約為29萬億美元。在此基礎上，AI滲透率每提升1%，預計可帶來3000億美元的經濟增量。與消費互聯網的流量變現模式不同，工業AI通過提升全要素生產率，創造出更具可持續性和抗周期能力的價值。

以鋼鐵行業為例，通過AI技術降低能耗和提升效率，若煉鋼過程中噸鋼成本降低10元，對于千萬噸級鋼廠而言，每年可節省過億元。這種規?；男б嫣嵘?，正是工業AI的核心價值所在。

工業AI的本質是通過數字化手段實現制造經驗的快速沉淀和規模復制，降低“精耕細作”的成本。傳統工廠中，高效生產需要大量熟練工人、專業團隊以及長期的工藝調試和優化。而AI技術能夠大幅降低人力成本和時間成本，規避人類生理局限帶來的生產風險，實現高效、穩定的生產監控與操作。

工業AI應用的循序漸進

盡管工業AI的潛力巨大，但其發展和應用仍需依賴人類的協同。目前，工業AI的應用并非完全獨立，仍需人力支持以發揮最大效益。在工業領域，AI工具的選擇需根據具體場景和需求進行匹配。例如，在需要創造性設計的領域，如新材料分子設計，生成式AI可提供輔助；而在高精度分類任務中，如精密零件缺陷檢測，判別式AI則更為適用。此外，動態決策、知識管理和根因定位等任務，仍需工程師與AI協同完成。

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以工業軟件行業為例，中控SCADA軟件推出的AI功能，如AI問答、趨勢預測和3D模型生成，雖然為工程師提供了便利，但仍需人工輸入詳細需求并將其應用于實際工程中。AI技術雖然發展迅猛，但工業AI的成熟應用仍面臨挑戰。工業數據的積累是關鍵，只有深入了解行業生產場景和工藝，并擁有大量工業數據作為分析基礎，才能構建真正的工業AI大模型。目前，許多所謂的“工業AI”產品，實際上只是常規大模型的簡單包裝，缺乏深度的行業數據支持。

國內廠商在工業AI領域的突破

近年來，國內廠商在工業AI領域加速布局，逐步構建起工業AI類產品的解決方案。頭部企業如華為、百度、阿里云等，依托資金和技術優勢，推出了工業視覺檢測、預測性維護、智能排產等平臺化產品。在工業自動化領域，中控技術等企業大力發展AI技術，推出了一系列工業AI解決方案，幫助工廠實現自主生產、監督和優化。此外，眾多垂直領域廠商也在汽車制造、半導體、能源等行業形成了差異化競爭力。

工業AI的落地需要深度綁定OT（運營技術）知識沉淀，才能在具體生產場景中創造價值。以中控技術為例，其在工業AI領域的優勢主要體現在三個方面：一是數據積累，中控技術擁有超過100EB的工業數據，產品設計更加貼合生產場景；二是資金支持，作為自動化領域的頭部上市公司，中控技術在AI技術研發方面具備充足的資金保障；三是業務構成，其核心客戶為規模大且資金充裕的頭部工業企業，對工業AI的落地具有較高興趣。

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中控技術還開放了SCADA全系產品供用戶免費使用，包括數采、組態、數據庫、流程圖、報警、報表、web、APP等功能，并接入了AI工具，如3D模型生成、AI助手等。這一舉措不僅為一線工程師提供了便利，也為工程實施降本增效。

結語

AI技術在工業領域的應用并非一蹴而就，而是需要逐步推進。技術的發展為工業領域帶來了新的機遇，同時也需要從業者不斷學習和適應。AI工具的使用能夠提升工作效率，但AI技術的成熟應用仍需結合行業經驗和專業知識。工業AI的未來值得期待，但其發展仍需在實踐中不斷探索和完善。

本文轉載自????軍哥說AI????，作者：軍哥說AI