《AI赋能制造业》（49页 PPT）.pptx

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7AI全方位助力制造业发展1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 AIGC指人工智能生成内容。AIGC即AIGeneratedContent，是指利用AI技术来生成内容，AIGC也被认为是继UGC、PGC之后的新型内容生产方式。（PGC指专业人员创作内容；UGC指用户创造内容）。 AI模型分为决策式/分析式AI（Discriminant/AnalyticalAI）和生成式AI（GenerativeAI）两类。决策式AI：根据已有数据进行分析、判断、预测，主要应用模型有用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体等。生成式AI：学习数据中的联合概率分布，并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造，基于历史进行模仿式、缝合式创作，生成了全新的内容，也能解决判别问题。图表1：全球AIGC行业发展历程 来源：艾媒咨询，研究所

8图表2：ChatGPT依托于LLM（大型语言模型） 来源：《ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景》，研究所来源：《ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景》，研究所1.1、CHATGPT掀起AI浪潮 ChatGPT引爆新一轮AI热潮。2022年12月，OpenAI的大型语言生成模型ChatGPT刷爆网络，其能胜任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度。当前全球各大科技企业都在积极拥抱AIGC，不断推出相关的技术、平台和应用。引爆新一轮的AI热潮。 ChatGPT为AI通用大模型，应用前景广阔。此前，AI运用的都是专用AI模型，往往只能在具体的领域内产生一定的效果。而ChatGPT代表了AI通用大模型的必威体育精装版进展，显示了大模型的巨大影响力。大模型是指容量较大、用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构，具有涌现性、扩展性、复合性的特征）大算力、大数据、大网络结构等技术特点，具有更丰富的通用知识、更强的学习与推理能力，可更好地降低AI应用成本、缩短研发周期、提升识别准确率。图表3：GPT-3.5使用“RLHF”的训练方式 RLHF：利用人类反馈强化学习的训练方式AI全方位助力制造业发展

9AI全方位助力制造业发展1.2、AI的应用场景分析 消费端：随着内容生成的不断便利，消费品的产品数量、质量和多样性，都会出现大幅度提升。此外，生成式AI可帮助人们完成众多繁琐工作，人们可享受的闲暇时间增多，有助于促进消费端需求提升；产业端：促进自动化、促进技术进步、实现数据等新要素创造促进自动化：AIGC可以整合生产流程中的多个步骤，直接越过人类决策输出结果，从而大幅提高自动化程度；促进技术进步：AIGC可将现有知识组合从而产生新的知识，生成式AI崛起后，“组合式创新”作用越来越大；新要素创造：AIGC可通过创造合成数据，为数字生产活动提供宝贵的投入要素。图表4：AIGC的应用场景 来源：《超越ChatGPT：生成式AI的机遇、风险与挑战》，研究所整理

101.2、AI的应用场景分析 AI在多个行业中广泛应用。基于软件服务、云服务、硬件基础设施等产品形式，结合消费、制造业、互联网、元宇宙与数字孪生等各类应用场景，AI赋能产业发展已成为主流趋势。根据艾瑞咨询数据，2022年我国AI产业规模达到1958亿元，AI的产品形态和应用边界不断拓宽。AI全方位助力制造业发展图表5：AI广泛渗透进经济生产活动的主要环节来源：艾瑞咨询，研究所整理

11AI全方位助力制造业发展1.3、AI全方位助力制造业发展“AI+制造业”产业结构：将AI技术应用到制造业，使制造业在数字化和网络化的基础上，实现机器的自主反馈和自主优化。AI+制造业的产业结构包括三层：（1）基础层：AI芯片、工业机器人、工业物联网等，提供AI技术在制造业应用所需的软硬件资源；（2）技术平台层：公有制造云、制造业大数据、制造业AI算法，即基于数据和网络，开发设计AI算法；（3）应用层：利用AI技术在制造业生产和服务的各个环节创造价值。图表6：“制造业+AI”产业结构来源：德勤，研究所整理

121.3、AI全方位助力制造业发展AI应用于制造业多个环节，在产品设计、生产、销售、售后等过程均有渗透且成熟度不断提升。产品设计：（1）通过AIGC完成工程设计中重复的低层次任务；（2）通过AIGC生成衍生设 计，为工程师提供灵感；生产计划：需求预测、智能排产。（1）通过AI技术分析不同数据，包括销售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测，从而使企业更好地安排生产计划， 降低库存水平，降低运输、仓储、供应链管理成本；（2）在给定工单、可用资源、约束条 件和公司目标多重条件下，生成最佳生产计划；生