人工智能引领的工业生产新趋势
未来人工智能将成为我们生活中的核心组成部分。届时，人工智能的存在将不再引起特别关注，而是被视为理所当然的存在。我们也不再会主动“操纵”人工智能，而是自然地生活在一个由人工智能深度赋能的智能世界里，一切都变得更为高效、精准与直观。背后支撑这一切的，是强大且精密的算法与技术架构。
当前，越来越多的企业在各类应用场景中部署大规模语言模型(LLM)。尽管LLM展现出了巨大应用潜力，但其并非适用于所有业务需求。为此，许多企业正在探索使用小型语言模型和开源解决方案，以便能够在更小、更精确的数据集上进行训练，从而更好地满足特定需求。
与此同时，随着多模态模型和基于AI的模拟技术的发展，企业正在构建一个更加个性化和定制化的AI生态系统，使得企业能够根据具体任务选择最合适的模型类型，从而实现更加精细化的应用。这不仅限于传统的“问答型”AI，还包括能够执行复杂任务、提供决策支持和优化流程的智能系统。
随着AI在执行层面的应用不断深入，可能即将迎来代理AI(Agent-based AI)的新时代。在这一新时代，AI将不仅仅是一个辅助工具，而是充当“副驾驶”角色，深度融入消费者和企业的日常运营中，帮助他们更高效地决策、工作和生活。通过这种智能化的协同合作，AI有望彻底改变人类的工作方式和生活体验。
技术创新
基础模型持续演进：语言大模型在上下文窗口长度、知识密度提升、推理能力优化等多维度持续进化，如通过引入强化学习算法改进推理侧。多模态大模型由早期子任务模型组合转向端到端跨模态统一特征表示，实现原生多模支持。
算法与架构深度耦合：大模型的发展高度依赖先进的软硬件协同技术生态体系。框架层面，强调对大模型原生支持能力，大规模分布式训练成为框架的新发力点。芯片层面，呈现芯片架构向定制化演进、存储与互联重要性日益提升、强调软硬协同升级释放硬件计算潜力等趋势。
工程化技术发展：大模型开发及应用工具链快速发展，加速了大模型技术的迭代，显著提升了训练效率，降低了推理成本，拓展了大模型应用范围，增强了系统的扩展性，降低了应用门槛。
高质量数据受重视：高质量、大规模、多样化的数据集成为大模型发展的关键战略要素，多模态词元向量融合、新一代高水平数据标注、面向人工智能的数据集质量评估以及合成数据等新兴技术快速发展。
应用赋能
赋能新型工业化：呈现 “大小模型协同”“两端快、中间慢” 等阶段特征。以大模型为代表的通用智能应用处于初步探索阶段，消费侧应用迭代加速，对话式搜索、智能助理等革新功能不断涌现，端侧加速落地;生产侧应用与行业场景融合不断深入。
重点行业深入融合：在装备制造行业，可优化研发制造流程;在消费品行业，能助力创新与精准营销;在原材料行业，可实现生产过程的智能管控等。各行业积极探索大模型应用，推动行业智能化变革。
安全治理
国际合作加强：联合国发挥主渠道作用，经济合作与发展组织、金砖国家等密集推出人工智能治理举措，人工智能安全峰会等提供全球对话平台。
各经济体治理体系渐趋明晰：各主要经济体旨在维护本土产业发展需要，完善自身的治理体系。
产业实践积极：产业各方积极发挥技术研究和治理协同优势，发布治理框架、制定标准规范、推出测试平台、迭代评估工具，加速探索模型间对抗新范式、模型水印算法等前瞻技术研究，提升人工智能安全治理能力。
产业发展
企业数量与规模增长：全球人工智能产业规模增长，大模型拉动投融资上扬，创业企业发展创新高。如中国人工智能企业数量超过 4500 家，核心产业规模已接近 6000 亿元人民币。
模型与应用多元化：百度文心一言、商汤日日新等大模型不断发展，在作诗、办公、视频制作等领域发挥作用，同时，具身智能本体跳舞机器人等新应用场景不断涌现
2025年人工智能在工业领域应用展望
人性化 AI 普及：自然语言和语音界面将不断发展，使几乎没有受过技术培训的操作员也能与各种类型的 AI 进行更紧密的互动，推动数据驱动决策的民主化，全面释放竞争优势。
AI 与工业软件深度融合：AI 将被整合作为工业软件系统的 “前端”，用户可以直接向系统请求生成定制报告或设计特定资产的控制界面，提高生产力、简化工作流程和缩短价值实现时间。
行业垂类大模型应用：通过借助行业工艺数据对通用大模型进行微调，形成垂直领域大模型，能够深入分析行业工艺数据，推动工艺制程的优化和升级，显著提升生产效率和产品质量。
生成式 AI 助力设计与创新：生成式人工智能将通过支持个性化的需求，推动工业企业实现高度定制化产品生产，优化工业设计流程，如材料选择和工艺参数设置，并通过持续学习和调整，确保产品的高质量和一致性，满足市场上不断变化的需求。
云边端一体化加速：人工智能将加速云边端一体化，提升边缘设备的实时数据处理能力，减少对云平台的依赖，AI 赋能的智能算力调度使计算更加高效，助力企业在复杂环境中快速决策。
具身智能机器人发展：具身智能技术赋予工业机器人真正的智能，减少对传统工装和夹具的依赖，实现快速切换生产任务，大幅降低工业机器人的部署成本，推动其在智能制造中的广泛应用。
人机协作深化：随着 AI 智能体感知、决策能力的提升，工业生产中的人机交互模式被重塑，AI 不仅承担重复性任务，还通过自主化系统提供实时决策支持和流程优化，使工人从操作层面转向监督与管理角色，提升生产效率和安全性。
