AI技术在工业领域的深远影响

随着AI技术的迅猛发展，其在工业领域的应用逐渐成为关注焦点。本文将从工业AI的效益、应用现状及国内厂商的突破等方面，深入探讨AI技术在工业领域的价值与挑战。

工业AI的潜在效益

工业领域具有显著的规模化特征，这使得AI技术的微小改进能够在海量生产中产生巨大的经济效益。根据世界银行数据，2023年工业占全球GDP的28%，约为29万亿美元。在此基础上，AI渗透率每提升1%，预计可带来3000亿美元的经济增量。与消费互联网的流量变现模式不同，工业AI通过提升全要素生产率，创造出更具可持续性和抗周期能力的价值。

以钢铁行业为例，通过AI技术降低能耗和提升效率，若炼钢过程中吨钢成本降低10元，对于千万吨级钢厂而言，每年可节省过亿元。这种规模化的效益提升，正是工业AI的核心价值所在。

工业AI的本质是通过数字化手段实现制造经验的快速沉淀和规模复制，降低“精耕细作”的成本。传统工厂中，高效生产需要大量熟练工人、专业团队以及长期的工艺调试和优化。而AI技术能够大幅降低人力成本和时间成本，规避人类生理局限带来的生产风险，实现高效、稳定的生产监控与操作。

工业AI应用的循序渐进

尽管工业AI的潜力巨大，但其发展和应用仍需依赖人类的协同。目前，工业AI的应用并非完全独立，仍需人力支持以发挥最大效益。在工业领域，AI工具的选择需根据具体场景和需求进行匹配。例如，在需要创造性设计的领域，如新材料分子设计，生成式AI可提供辅助；而在高精度分类任务中，如精密零件缺陷检测，判别式AI则更为适用。此外，动态决策、知识管理和根因定位等任务，仍需工程师与AI协同完成。

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以工业软件行业为例，中控SCADA软件推出的AI功能，如AI问答、趋势预测和3D模型生成，虽然为工程师提供了便利，但仍需人工输入详细需求并将其应用于实际工程中。AI技术虽然发展迅猛，但工业AI的成熟应用仍面临挑战。工业数据的积累是关键，只有深入了解行业生产场景和工艺，并拥有大量工业数据作为分析基础，才能构建真正的工业AI大模型。目前，许多所谓的“工业AI”产品，实际上只是常规大模型的简单包装，缺乏深度的行业数据支持。

国内厂商在工业AI领域的突破

近年来，国内厂商在工业AI领域加速布局，逐步构建起工业AI类产品的解决方案。头部企业如华为、百度、阿里云等，依托资金和技术优势，推出了工业视觉检测、预测性维护、智能排产等平台化产品。在工业自动化领域，中控技术等企业大力发展AI技术，推出了一系列工业AI解决方案，帮助工厂实现自主生产、监督和优化。此外，众多垂直领域厂商也在汽车制造、半导体、能源等行业形成了差异化竞争力。

工业AI的落地需要深度绑定OT（运营技术）知识沉淀，才能在具体生产场景中创造价值。以中控技术为例，其在工业AI领域的优势主要体现在三个方面：一是数据积累，中控技术拥有超过100EB的工业数据，产品设计更加贴合生产场景；二是资金支持，作为自动化领域的头部上市公司，中控技术在AI技术研发方面具备充足的资金保障；三是业务构成，其核心客户为规模大且资金充裕的头部工业企业，对工业AI的落地具有较高兴趣。

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中控技术还开放了SCADA全系产品供用户免费使用，包括数采、组态、数据库、流程图、报警、报表、web、APP等功能，并接入了AI工具，如3D模型生成、AI助手等。这一举措不仅为一线工程师提供了便利，也为工程实施降本增效。

结语

AI技术在工业领域的应用并非一蹴而就，而是需要逐步推进。技术的发展为工业领域带来了新的机遇，同时也需要从业者不断学习和适应。AI工具的使用能够提升工作效率，但AI技术的成熟应用仍需结合行业经验和专业知识。工业AI的未来值得期待，但其发展仍需在实践中不断探索和完善。

本文转载自​​​​军哥说AI​​​​，作者：军哥说AI