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,，自動編寫代碼，自動繪制相關(guān)圖紙并進(jìn)行仿真計(jì)算,。

從落地場景看,，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)場景的比例超57%，具有表面缺陷檢測,、生產(chǎn)過程控制優(yōu)化,、質(zhì)量關(guān)聯(lián)分析、預(yù)測性維護(hù),、生產(chǎn)作業(yè)視覺識別,、物料識別與操作等一批典型細(xì)分場景。

未來,，交互模式的人性化或帶動高門檻工業(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,，市場對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,、表單字符識別等。

第二階段,，是需求推動的場景復(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)鏈基于知識的綜合決策，應(yīng)用價(jià)值較高,，推動工業(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)動整體的AI智能化水平，具備了對人類社會泛化知識理解的一定能力,，但對于垂直的,、專業(yè)的、深度行業(yè)knowhow方面的B端場景應(yīng)用,，相匹配的模型能力和數(shù)據(jù)源對于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)展取決于在自動化基礎(chǔ)上的全面數(shù)字化建設(shè)的進(jìn)程,，而自動化邁向數(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)層級應(yīng)用端的數(shù)據(jù)價(jià)值,，形成以數(shù)字驅(qū)動為特征的運(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,。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)動打動目標(biāo)群體。

不過,，中國制造業(yè)擁有最復(fù)雜的業(yè)務(wù)場景和管理場景,，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)前端場景的快速變化,。

據(jù)悉,，基于強(qiáng)大的平臺底座能力，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,，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,。