大模型“下凡”工厂：AI在工业“深水区”里，能游得多深？

TL;DR：

大模型不光能在聊天框里“妙语连珠”，现在还要“下凡”工厂搞生产！QCon上海站聚焦AI在工业场景的落地，专家们不仅要揭秘如何克服组织“水土不服”，还要手把手教你在预测模型“舒适区”外，用LLM和时序模型玩转工业控制，甚至构想“工业操作系统”的未来。

AI大模型这波浪潮，已经不满足于在赛博空间里“呼风唤雨”了，它现在把目光瞄准了物理世界，特别是那些充满机器轰鸣和生产线的工厂。没错，大模型要“下凡”工业，亲手“拧螺丝”了！但就像“霸总”突然进厂，总会有点“水土不服”。这不，在即将到来的QCon上海站，一众顶尖“炼丹师”和“架构师”就要来聊聊，AI在工业“深水区”里，到底能游得多深，又会呛到几口水？

工厂“组织病”：AI落地，先过“人情关”？

想让AI大模型在工业界“C位出道”，可不是改改代码那么简单。Erik Walenza-Slabe，这位Asia Growth Partners的CEO，一语道破天机：大型企业在引入AI时，往往会遭遇一堆“奇葩”组织障碍¹。想象一下：

• 缺乏统一规划： 各部门“单打独斗”，AI项目“东一榔头西一棒子”，形不成合力。
• 数据孤岛： 各家数据“圈地自萌”，老死不相往来，AI想学习都没“粮草”。
• 部门协作不畅： “踢皮球”是常态，“扯皮”是艺术，AI项目推进“龟速”。
• 员工抗拒： “AI来了，我饭碗还在吗？”这种焦虑，可能比你想象的更普遍。

“大型企业在推进 AI 应用过程中常常面临一系列内部障碍，例如缺乏统一规划、数据孤岛、部门协作不畅以及员工抗拒等，这些因素都严重阻碍了 AI 的落地与推广。唯有从组织层面系统性地解决结构性障碍，企业才能真正释放人工智能的战略潜力。”

—— Erik Walenza-Slabe，Asia Growth Partners CEO

Erik老师的这番话，简直就是AI落地企业的“灵魂拷问”！看来，AI想在工厂站稳脚跟，先得把这些“人情世故”捋顺了，才能把技术威力真正释放出来。毕竟，再牛的技术，也怕“猪队友”和“拦路虎”啊！

技术“炼丹炉”：告别舒适区，LLM和时序模型来“整活儿”！

搞定了组织问题，真正的技术挑战才刚刚开始。工业界的AI应用，可不是跑个“Hello World”那么简单。工业AI Data Scientist裘实就直言不讳，要“跨越预测模型的舒适区”²。传统的预测模型，在特定场景下表现还行，但面对复杂多变的工业环境，就有点“力不从心”了。裘实和他的团队，可是玩出了不少新花样：

• 计算机视觉在质量检测： 机器“火眼金睛”，比人工更精准地找出瑕疵。
• 智能参数推荐在工艺控制： AI变身“老司机”，告诉你最佳生产参数，告别“凭经验”操作。
• 小样本学习结合专家反馈： 机器“举一反三”，哪怕数据不多，也能学着专家经验迅速识别异常。
• 知识图谱智能问答在售后： 客户问啥AI都能秒答，售后服务“秒级响应”。

他们通过数字孪生、可解释AI和跨部门数据治理，打造了一条“人机协同”的优化路径。这不光降低了损耗、提升了质量，还让供应链和服务变得更“敏捷”，简直是制造企业的“降本增效”神器！

而前国际数字化工业企业工业人工智能业务线负责人王超博士，更是把“大招”放到了工业控制领域。他分享了《大语言模型和时序基础模型在工业控制中的应用实践》³。你没听错，大语言模型（LLM）不光能写诗写代码，还要去“指挥”工业生产线了！

王超博士团队从2019年就开始探索深度学习驱动的工业控制，特别是AI-MPC（模型预测控制）。虽然效果显著，但“规模化复制”却是个老大难：不同行业工艺的学习、数据整理、特征工程建立，以及复杂工艺场景下的多节点协同控制，都像是道道难关。

于是乎，他们开始琢磨：

• 大语言模型能不能帮着解读工艺、搞定特征工程？
• 时序基础模型能不能在单一工艺段和公辅系统上“大显身手”，增强控制效果？

这就像是给传统的工业控制系统，装上了“AI大脑”和“千里眼”，让它们能更好地理解指令、预判未来，从而做出更聪明的决策。想象一下，一个能“听懂人话”的工业控制系统，它将如何颠覆现有的生产模式？

端云协奏曲：AI大脑与工厂“神经末梢”的甜蜜合体

当大模型要在工业场景中“大展拳脚”，我们还得考虑一个现实问题：究竟是让AI大脑“上云端”还是“下边缘”？答案是：“端云协同”才是王道！

正如Google搜索结果中提到的，“端侧大模型是指将大模型的运行（主要是推理）直接部署在终端设备上”⁴。端侧部署有三大好处：

• 隐私保护： 用户数据不必上传云端，减少隐私泄露风险。
• 低时延： 本地处理，告别网络延迟，响应速度“噌噌”往上涨。
• 降低云端成本： 部分计算下放，减轻云端服务器压力，省钱就是硬道理！

“端侧AI的优势在于隐私保护和快速响应，云端AI则擅长利用大数据和强大算力。结合两者特点，未来大模型将在多种场景中深度赋能，端云协同无疑是理想方案。”

—— 章武，华为技术专家

华为的CANN工具链⁴就在这方面下了不少功夫，比如NPU友好的低比特量化、自定义算子能力、模型泛化支持等，目标就是让大模型能在手机等终端设备上“跑得飞快”。但高通的新SoC虽然号称是为生成式AI设计，却在Transformer模型支持上仍有差距，比如缺乏对动态shape、group-level量化的支持⁴。这说明，要让大模型在各种工业“末梢神经”上无障碍奔跑，硬件和软件的适配之路还很长。

未来，端侧AI就像是工厂的“神经末梢”，负责采集数据、处理本地任务；而云端AI则是“超级大脑”，进行复杂推理、全局优化。两者各司其职，又紧密配合，共同奏响智能制造的“协奏曲”。

工业“操作系统”：从“4.0”走向“下一代智能”的野望！

从QCon上海站的议题和各位专家的分享中，我们能清晰地看到，大模型在工业场景的落地，绝不是一场简单的技术移植，而是一场**从传统自动化到智能决策的深刻变革。**它不光是要解决具体的技术难题，更是要重构我们对工业生产的认知。

高智韬老师出品的“大模型驱动的制造革命”专题，更是雄心勃勃地提出要“勾画‘工业操作系统’的未来形态”。¹

想象一下，一个统一的“工业操作系统”，它能：

• 调度所有生产资源： 从机器设备到人力物力，一切尽在掌握。
• 智能决策生产流程： AI大脑自动优化排产、质量控制、故障诊断。
• 自我学习和演进： 工厂越运行越聪明，生产效率“螺旋式上升”。

这不再是“工业4.0”时代单点的自动化和信息化，而是真正意义上的“工业智能的下一代”。它需要技术、组织、人才、生态的全面协同。AI大模型，就像是给这个“工业操作系统”注入了最强大的智能引擎。

QCon上海站的这些案例和思考，无疑为工业界绘制了一幅激动人心的蓝图。我们现在正处在AI全面赋能千行百业的“深水区”，挑战重重，但机遇也前所未有。那些敢于“下水”实践的先行者，正在用他们的智慧和汗水，探索着AI在工业场景中，到底能游得多深，又能创造出多大的价值！

引用

• AI大模型
• 工业AI
• 智能制造
• QCon上海
• 端云协同