生成式AI從研發設計、生產制造、管理服務等角度為工業全環節賦能
ChatGPT引領AI大模型突破，隨著AI技術和工業領域深度融合，工業AI應用或將迎來高速發展窗口。隨著2023年3月OpenAI正式發布大型自然語言處理模型ChatGPT-4，同月微軟將其旗下Azure云服務Azure、Microsoft365辦公軟件、Bing搜索引擎、Power Platform低代碼開發平臺等產品與ChatGPT深度融合，生成式AI在文本、代碼、視頻等一系列應用領域的前景逐漸明晰。
伴隨以ChatGPT為首的生成式AI同工業領域深度融合，工業或將成為大模型重點應用垂直領域。我們認為生成式AI將賦予工業智能化制造更大發展潛力、更強勁增長動能、更廣闊應用場景。
我們看好：1）研發設計，AI有望增進用戶使用EDA/CAD設計及CAE仿真優化等軟件的效率；2）生產制造，AI有望強化工業機器人的信息處理、感知執行等能力；3）管理服務，AI已經被用于基本辦公領域，預計未來將進一步擴展至供應鏈管理、客服服務和市場營銷等其他應用場景。
01 AI大模型+工業研發設計：增進芯片設計、CAD設計及仿真優化效率
AI大模型+工業軟研發設計軟件將加快推動工業數字化進程，極大解放生產力。
AI大模型+CAE有效提升仿真效率，優化代碼生成能力。
CAE軟件可作靜態結構分析，動態分析；研究線性、非線性問題；分析結構（固體）、流體、電磁等。因為CAE已經在工業領域得到了大量的多年的應用，積累了大量的數據可以作為生成式AI的訓練數據來源。
創成式設計是一種利用AI技術根據一系列系統設計來自主創建優化設計的3D CAD功能。其
但未來隨著以GPT為代表的通用大模型逐漸從成熟，工業設計數據庫不斷豐富，CAD有望借助生成式AI一方面對設計進行參數優化，另一方面借助大量的設計模塊數據庫生成推薦的設計草圖。
AI大模型+數字孿生概念，仿真優化生產流程以改善全球工廠協作能力。
寶馬全球數千名工程師依托Revit, Catia等軟件以及云平臺，在同一個3D虛擬環境中進行協作，從而可以在早期規劃階段最大化評估變化和調整，并利用NVIDIA Omniverse構建工廠端到端數字孿生，將規劃流程的效率提高了30%。
02 AI大模型+工業生產制造：強化工業機器人的信息處理、感知執行等能力
自目前生成式AI主要通過兩個層面對工業機器人進行輔助，第一，ChatGPT作為預訓練語言模型，可以被應用于人類與機器的自然語言交互。機器通過ChatGPT理解人類的自然語言指令，并根據指令進行相應的動作。第二，GPT可以幫助機器在執行路徑規劃、物體識別等任務時做出相應的決策。
生成式AI可進一步加強工業機器人的信息處理和分析能力。國內方面，2022年底百度聯合TCL搭建文心電子制造行業模型，TCL產線檢測mAP指標平均提升10%以上；此外新產線的冷態起動效果可以提高至原來的3倍，產線投產的研發時間縮短了30%。
生成式AI可與機器視覺融合賦予工業機器人更為強大的感知執行能力。
1） 感知方面，從應用層面來看，2023年4月10日海康機器人發布相關新產品：AI讀碼器、AI智能相機、2D工業相機、3D相機和軟件(Vison Master 3D算法平臺和機器人視覺引導平臺)。
2） 執行方面，微軟研究顯示，ChatGPT具備構建“感知-執行”循環模型的能力
生成式AI依托工業大模型打造工程制造引擎，不斷提高生產力。奇智孔明擁有五大能力，分別是內容生成、智能問答、多輪對話、推理能力、代碼生成，能夠滿足制造行業企業的個性化需求。
03 AI大模型+工業管理與服務：或成為ChatGPT最易實現的工業應用場景
AI大模型+CRM幫助銷售人員快速相應客戶需求，提升市場營銷的效率。例如，國外Dynamics 365 Customer Service中，Copilot能幫助服務專員提供更好的客戶體驗，其能夠針對聊天對話和電子郵件中的問題，撰寫出符合上下文語境的答案，其互動式的對話基礎來自知識庫和過往案例，從而幫助銷售人員快速響應客戶需求。
AI大模型+ERP軟件，多場景發揮產品能力。ERP管理軟件是以管理會計為核心的信息管理系統，其將企業內部所有資源整合在一起，對采購、生產、成本、庫存、分銷、運輸、財務、人力資源進行規劃，從而達到最佳資源組合，取得最佳效益。基于AI輔助的ERP系統，可以通過龐大的數據訓練，幫助企業做出最有效的決策。
AI大模型+供應鏈與物流管理推動智能調度、智能跟蹤和智能預警。
生成式AI可以分析倉庫的布局和工人的移動模式，以優化產品布局，此外還可以開發提高倉庫效率的策略，例如存貨運輸路線規劃，最大限度地減少移動時間，節省大量時間成本。另一方面可以根據業務場景選擇最高效的倉儲地址，合理布局倉網。
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