隨著人工智能的快速發(fā)展,，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)進(jìn)入了大模型時(shí)代，以ChatGPT的出現(xiàn)為例，其便被寄予了通用人工智能AGI的未來想象和美好期待,，不少大廠也紛紛布局大型語言模型,。

業(yè)內(nèi)人士指出，C端的AI應(yīng)用已經(jīng)最先感受到變化,，但實(shí)際上,，AI在B端的應(yīng)用往往更值得期待。AI+將有機(jī)會(huì)引領(lǐng)研發(fā)設(shè)計(jì)及工業(yè)控制軟件交互模式變革,，實(shí)現(xiàn)“所說即所得”,，設(shè)計(jì)者以自然語言下達(dá)指令，軟件分析自然語言當(dāng)中包含的非結(jié)構(gòu)化需求信息,，自動(dòng)編寫代碼,，自動(dòng)繪制相關(guān)圖紙并進(jìn)行仿真計(jì)算。

從落地場(chǎng)景看,，生產(chǎn)控制工業(yè)軟件環(huán)節(jié)的AI應(yīng)用占整個(gè)工業(yè)場(chǎng)景的比例超57%,，具有表面缺陷檢測(cè)、生產(chǎn)過程控制優(yōu)化,、質(zhì)量關(guān)聯(lián)分析,、預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)作業(yè)視覺識(shí)別,、物料識(shí)別與操作等一批典型細(xì)分場(chǎng)景,。

未來，交互模式的人性化或帶動(dòng)高門檻工業(yè)過程控制管理及應(yīng)用工作的大眾化普及,，或?qū)⒋偈箓€(gè)性化,、定制化產(chǎn)品的工業(yè)級(jí)生產(chǎn)在質(zhì)量管理、設(shè)備管理,、生產(chǎn)作業(yè),、安全生產(chǎn)管理等生產(chǎn)過程管控環(huán)節(jié)的大規(guī)模應(yīng)用成為可能。

人工智能是工業(yè)軟件的重要賦能器

隨著人工智能概念的持續(xù)火爆,，市場(chǎng)對(duì)AI的關(guān)注,，已經(jīng)開始由算力、算法、數(shù)據(jù)拓展至應(yīng)用端,。在C端,，ChatGPT領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了類似微軟365 Copilot的產(chǎn)品，可以將人工智能與軟件實(shí)現(xiàn)高端結(jié)合,，提升用戶的工作效率,。

而在B端，雖然尚未出現(xiàn)類似能與工業(yè)軟件深度融合的產(chǎn)品,，但目前AI技術(shù)已經(jīng)開始賦能Autodesk,、Dassault、Siemens,、PTC,、Ansys等全球CAD/CAE龍頭公司的相關(guān)產(chǎn)品。據(jù)報(bào)道,，最近西門子正在與微軟合作,，使用生成式人工智能工具來改進(jìn)其工業(yè)工作流程中。人工智能算法在制造業(yè)中的應(yīng)用,，不僅可以提高生產(chǎn)效率,，降低生產(chǎn)成本，還可以改善產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全,。西門子和微軟的合作進(jìn)一步推動(dòng)了AI在制造業(yè)的加速落地和應(yīng)用,。

根據(jù)信通院研究，由于人工智能技術(shù)可用性的增強(qiáng)以及工業(yè)信息化水平的提升,，通用技術(shù)的工業(yè)落地間隔由20年逐步縮短至小于5年,，工業(yè)AI將有望在技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用等維度具備充分的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

根據(jù)相關(guān)研究報(bào)告,，接下來,，工業(yè)AI或會(huì)經(jīng)歷三大階段的發(fā)展：

第一階段，是以“AI有什么,、工業(yè)用什么”為特征,，主要是專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)等傳統(tǒng)AI技術(shù)以及自然語言處理等應(yīng)用技術(shù)向工業(yè)領(lǐng)域的滲透遷移,，解決以工業(yè)視覺為主的點(diǎn)狀問題,，如機(jī)器視覺定位、視覺質(zhì)檢,、表單字符識(shí)別等,。

第二階段，是需求推動(dòng)的場(chǎng)景復(fù)雜多樣化賦能階段,。AI技術(shù)與工業(yè)需求相互匹配解決點(diǎn)狀的復(fù)雜特異性問題,，實(shí)現(xiàn)“工業(yè)有需求、AI來滿足”，以機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)科學(xué)與研發(fā)制造環(huán)節(jié)機(jī)理融合為主要特征,，實(shí)現(xiàn)面向場(chǎng)景的建模與優(yōu)化。

第三階段,，是綜合智能應(yīng)用階段,，以深度學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜融合創(chuàng)新或是新技術(shù)理論突破賦能為主，,，既能針對(duì)設(shè)備,、工廠等實(shí)現(xiàn)更客觀全面的智能優(yōu)化，如質(zhì)量綜合管控,，也能實(shí)現(xiàn)全企業(yè)甚至全產(chǎn)業(yè)鏈基于知識(shí)的綜合決策,，應(yīng)用價(jià)值較高，推動(dòng)工業(yè)真正實(shí)現(xiàn)智能化,。

分析人士認(rèn)為,，事實(shí)上，AI主推工業(yè)智能化的發(fā)展,，跟數(shù)字化浪潮下工業(yè)制造向工業(yè)智造的趨勢(shì)是一致的,。只是在這個(gè)過程中，AI有望帶來工業(yè)軟件端商業(yè)模式新變革,，這將會(huì)是國內(nèi)工業(yè)軟件廠商彎道超車的新機(jī)遇,。

工業(yè)數(shù)字化是工業(yè)AI的必要前提

目前AI從第一性原理來分析，以LLM為核心的新一代AI模型擁有龐大的巨量參數(shù),，配以高算力來驅(qū)動(dòng)整體的AI智能化水平,，具備了對(duì)人類社會(huì)泛化知識(shí)理解的一定能力，但對(duì)于垂直的,、專業(yè)的,、深度行業(yè)knowhow方面的B端場(chǎng)景應(yīng)用，相匹配的模型能力和數(shù)據(jù)源對(duì)于AI落地賦能的作用和深度而言是必選剛需,。

因此,，人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展取決于在自動(dòng)化基礎(chǔ)上的全面數(shù)字化建設(shè)的進(jìn)程，而自動(dòng)化邁向數(shù)字化,、智能化也必然需要一個(gè)從局部領(lǐng)域至全面實(shí)現(xiàn),、從單一應(yīng)用至繁冗合成的循序演化的過程。正如大家耳熟能詳?shù)臄?shù)字化工廠,，其是指通過建立現(xiàn)代數(shù)字制造體系,、網(wǎng)絡(luò)化配置實(shí)現(xiàn)整個(gè)制造流程的全面數(shù)字化管理。數(shù)字化工廠建設(shè)需要把現(xiàn)代管理理論,、智能生產(chǎn)理論,、通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、數(shù)字孿生技術(shù)等深度融為一體,，全面整合車間生產(chǎn)設(shè)備,、生產(chǎn)運(yùn)行控制系統(tǒng)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)開發(fā)系統(tǒng)等各種信息系統(tǒng),，形成由產(chǎn)品設(shè)計(jì),、生產(chǎn)規(guī)劃與生產(chǎn)執(zhí)行所構(gòu)成的新型生產(chǎn)組織方式。

自主研發(fā)推動(dòng)國產(chǎn)化替代

賽意信息（300687）核心業(yè)務(wù)為通過幫助用戶建立數(shù)字基座,，挖掘各個(gè)層級(jí)應(yīng)用端的數(shù)據(jù)價(jià)值,，形成以數(shù)字驅(qū)動(dòng)為特征的運(yùn)營管理模式。AI在B端的廣泛應(yīng)用離不開數(shù)字化底座的加強(qiáng)和普及,。在AI使能的前置性數(shù)字化底座方面,，作為國內(nèi)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的賦能者、工業(yè)管理軟件踐行者,，賽意信息則在公司發(fā)展早期就已經(jīng)在這方面進(jìn)行前瞻性布局,，并持續(xù)進(jìn)行自主研發(fā)技術(shù)攻關(guān)，也對(duì)未來迎接全面人工智能技術(shù)做好了充分準(zhǔn)備,。

業(yè)內(nèi)人士表示,，對(duì)人工智能技術(shù)而言，國產(chǎn)基礎(chǔ)軟硬件提供生根土壤,，“國產(chǎn)廠商+國內(nèi)Al”的強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合,，將有望進(jìn)一步打開工業(yè)軟件“國產(chǎn)化替代”的趨勢(shì)。讓“國產(chǎn)替代”從“用國產(chǎn)產(chǎn)品替代國外大廠產(chǎn)品”的1.0階段,，向更強(qiáng)調(diào)技術(shù)或應(yīng)用上的突破與創(chuàng)新的2.0階段進(jìn)發(fā),，這將要求產(chǎn)品從“能用”向“好用”轉(zhuǎn)變，通過價(jià)值驅(qū)動(dòng)打動(dòng)目標(biāo)群體,。

不過,，中國制造業(yè)擁有最復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和管理場(chǎng)景，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中面臨基礎(chǔ)設(shè)施不適應(yīng)多云環(huán)境而無法統(tǒng)一管控,、系統(tǒng)與系統(tǒng)之前無法互聯(lián)互通,，導(dǎo)致“煙囪”林立、數(shù)據(jù)孤島,、業(yè)務(wù)（流程）割裂,、協(xié)同難、無法持續(xù)迭代升級(jí)等系列難題與挑戰(zhàn)頻發(fā),。

瞄準(zhǔn)“痛點(diǎn)堵點(diǎn)”,，賽意谷神工業(yè)aPaaS平臺(tái)打破傳統(tǒng)IT治理架構(gòu)，以分布式服務(wù)架構(gòu),、云原生等新技術(shù)為技術(shù)基礎(chǔ),，并結(jié)合業(yè)務(wù)組件模塊化,、服務(wù)化等架構(gòu)方法，以低代碼應(yīng)用開發(fā),、跨系統(tǒng)服務(wù)/數(shù)據(jù)集成,、數(shù)據(jù)接入與治理三大核心引擎構(gòu)建起的業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)和技術(shù)閉環(huán)的架構(gòu),，一站式覆蓋“業(yè)務(wù)開發(fā),、數(shù)據(jù)開發(fā)、系統(tǒng)集成”三大核心數(shù)字化核心場(chǎng)景,，幫助企業(yè)構(gòu)建數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心業(yè)務(wù)能力，降低企業(yè)IT和業(yè)務(wù)的重復(fù)建設(shè),，減少煙囪式協(xié)作的成本,，及時(shí)響應(yīng)前端場(chǎng)景的快速變化。

據(jù)悉,，基于強(qiáng)大的平臺(tái)底座能力,，賽意信息已為家電、電子,、化工,、汽車、機(jī)械,、家居,、大健康、快消零售等領(lǐng)域的企業(yè)客戶提供企業(yè)服務(wù)解決方案,，幫助企業(yè)基于賽意云原生技術(shù)平臺(tái)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型,，實(shí)現(xiàn)從信息化向數(shù)字化、智能化的發(fā)展,。

賽意信息董事長張成康曾表示,，工業(yè)管理軟件融合了大數(shù)據(jù)、人工智能,、工業(yè)場(chǎng)景,，已由過去的管理信息化發(fā)展成為智能制造的重要抓手，推動(dòng)國內(nèi)制造業(yè)轉(zhuǎn)型,。

人工智能已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段,，而賽意信息也從原本特定領(lǐng)域工具性軟件，向工具鏈上下游和端到端的全生命周期軟件方向演進(jìn),，進(jìn)而發(fā)展到數(shù)字化生產(chǎn)制造平臺(tái),，為工業(yè)制造向工業(yè)智造，乃至智能經(jīng)濟(jì)提供保駕護(hù)航,。