周城雄（中國科學院科技戰略咨詢研究院研究員）

近日，工業和信息化部召開專題會議，明確提出推動大模型在制造業重點行業落地部署。這一部署標志著中國人工智能發展已從“實驗室攻堅”邁向“產業深水區”，而制造業作為國民經濟的重要支柱，正成為大模型技術轉化的核心地帶。在鋼鐵高爐的轟鳴聲中、在汽車生產線的機械臂間、在電子元器件的精密加工臺上，大模型正在重構中國制造的底層邏輯。這不僅關乎技術升級，更是一場生產模式、組織形態和價值創造方式的系統性重塑。

制造業的數字化轉型并非一蹴而就。傳統制造企業長期面臨“三難”問題：數據孤島難以打通、工藝知識難以沉淀、決策響應難以實時。以汽車行業為例，有車企曾因供應鏈中斷導致月度產能損失數億元，而傳統ERP系統難以預測零部件短缺風險；某家電企業焊接機器人因缺乏自適應算法，導致產品不良率居高不下。

這些問題的背后，是制造業對“智能決策”能力的迫切需求。大模型的突破性價值在于其“認知+推理+生成”的三位一體能力。通過訓練海量行業數據，大模型不僅能模擬人類工程師的經驗判斷，還能在復雜工況下自主優化決策路徑。例如，在鋼鐵行業，有大型鋼企通過部署行業大模型，某產線采用自動排程編制效率提升40%，軋硬卷周轉周期縮短12%，減少返回卷35%，年均增效超千萬元。案例揭示了大模型不是簡單的工具疊加，而是制造業“知識資產化”的關鍵載體。

大模型在制造業的落地并非簡單的技術移植，而是涉及數據治理、算法優化、場景適配的系統工程。從技術實現路徑來看，主要呈現以下特征：

一是數據驅動的智能決策。制造業積累的海量生產數據（設備運行數據、工藝參數數據、質量檢測數據等）為大模型訓練提供了豐富素材。通過構建行業知識圖譜，大模型能夠實現數據的深度關聯分析。例如，某化工企業利用大模型對生產過程中的5000+個參數進行實時監控和預測，成功將產品合格率提升至99.8%。這種基于數據的智能決策，使生產過程從“經驗驅動”轉向“數據驅動”。

二是多模態融合的應用創新。大模型技術突破了傳統AI模型的單模態限制，實現文本、圖像、視頻等多源數據的融合處理。在質量檢測環節，某電子企業通過視覺大模型與NLP模型的協同，能夠實現對產品外觀缺陷的精準識別（準確率達99.7%）和缺陷原因的智能分析，檢測效率提升300%。這種多模態融合能力，使大模型能夠覆蓋從設計到售后的全生命周期管理。

三是“邊緣—云端”協同的部署架構。針對制造業實時性要求高的特點，大模型能夠采用“邊緣端實時處理+云端深度優化”的混合部署模式。例如，某裝備制造企業在車間部署邊緣計算節點，實時處理設備振動數據（響應時間<50ms），并將異常數據上傳云端進行深度分析，實現預測性維護的閉環管理，設備停機時間減少40%。這種架構既滿足了實時性需求，又降低了算力成本。

盡管前景廣闊，大模型在制造業的落地仍面臨三重“鴻溝”。首先是數據壁壘。制造企業數據分散在ERP（企業資源規劃）、MES（生產管理系統）、SCADA（數據采集與監視控制系統）等系統中，且存在數據安全顧慮。現有的解決方案包括建立行業級數據交易所（如上海數據集團）、推廣聯邦學習技術（如阿里云M6）。其次是人才缺口，既懂制造工藝又擅長AI建模的復合型人才仍存在不足。深圳職業技術學院開設的“工業AI工程師”專業，通過“雙導師制”培養出年均3000名畢業生。第三是投資回報周期長，中小企業難以承受初期投入。北京經開區出臺的智能制造AI補貼相關措施，對模型部署費用給予50%補貼，帶動本地AI服務商數量增長40%。

因此，政策創新需聚焦“精準滴灌”。例如，針對離散制造業（如汽車零部件），可考慮推廣“AI微工廠”模式，通過模塊化部署降低改造成本；針對流程制造業（如化工），可建立“行業模型庫”，共享共性算法資源。此外，需警惕“偽智能化”陷阱，避免企業為追求數字化KPI而盲目上馬無效項目。

當德國工業4.0聚焦信息物理系統（CPS），美國工業互聯網強調設備互聯時，中國選擇了一條獨特路徑——以海量場景倒逼大模型進化。這種戰略的底氣源自三個方面。一是全產業鏈縱深優勢。41個工業大類構成的復雜生態，為大模型提供全球最豐富的訓練場。二是工程化能力轉化。三是新型舉國體制。工信部“揭榜掛帥”機制推動AI芯片、工業軟件等領域協同攻關。可以看到，中國制造的價值內核正被重新書寫——不再僅是規模與成本，而是通過智能化穿透“微笑曲線”，將生產端洼地轉化為價值高地。

總之，在今后一段時期里，大模型與制造業的深度融合將有條件推動中國制造完成三大跨越：從“規模擴張”向“質量躍升”的價值跨越，從“要素驅動”向“創新驅動”的動力跨越，從“產業跟隨”向“標準引領”的地位跨越。這不僅關乎產業興衰，更承載著重塑全球制造業格局的歷史使命。當大模型技術滲透至每個生產單元，當數字孿生技術讓工廠在虛擬世界鏡像重生，中國制造將有能力走出一條從“跟跑”到“領跑”的跨越之路。