AI大模型，已經(jīng)從卷參數(shù)到卷價格，OpenAI在GPT-3時已經(jīng)達到1,750億參數(shù)，GPT-4據(jù)悉達到了萬億級別的參數(shù)；Google的Gemini Ultra的復雜度最高，其參數(shù)量也達到萬億級別；Meta的大版本Llama 3-70B有超過4,000億參數(shù)；2024年5月21日，阿里云宣布通義千問GPT-4級主力模型Qwen-Long的API輸入價格從0.02元/千tokens降至0.0005元/千tokens，直降97.5%。這意味著，1元錢可以買200萬tokens，相當于5本《新華字典》的文字量，降價后其價格約為GPT-4的1/400。
隨著AI日新月異的快速迭代，能力上限不斷攀升，調用成本持續(xù)下降，與物理世界融合后的可用性、可規(guī)模化能力邊界不斷突破。蘋果推出的Apple Vision Pro實現(xiàn)了AI與空間計算的融合；Figure AI則達成了AI與人形機器人的結合；還有AI加持下的無人機跟拍（如哈浮飛行相機HOVER CAMERA）與配送（美團無人機配送網(wǎng)絡已經(jīng)完成幾十萬外賣訂單的配送）。
越來越多的場景在AI的助力下，變得更為高效、便捷。在先進制造的各個領域，從倉儲出入庫的空間測量，到具備多靈活度的靈巧手，再到通用的人形機器人，無一不在與AI進行著深度且密切的融合。
當AI與先進制造的交匯點愈發(fā)緊密，我們正在見證一場制造革命的悄然興起。根據(jù)Marketresearch的預測，到2032年，全球生成式人工智能在制造業(yè)的市場規(guī)模將達到63.98億美元。國內趨勢也尤為顯著，國家多次發(fā)布政策強調提升制造業(yè)的發(fā)展質量，加快AI等數(shù)字技術賦能，全面促進產(chǎn)業(yè)升級。可以看到，AI技術正在不斷拓展其在智能制造領域的應用邊界。
AI在制造業(yè)的應用已經(jīng)從單一的數(shù)據(jù)收集發(fā)展到全流程的智能化改造，從機器學習、深度學習到計算機視覺、自然語言處理，AI技術正不斷突破，向量數(shù)據(jù)庫、MaaS等，也成為重要的數(shù)字基礎設施，為制造業(yè)帶來革命性的變化。例如，NVIDIA與富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的合作，通過結合NVIDIA Metropolis和Isaac Sim平臺，加速了工業(yè)自動化的進程，顯著提升了生產(chǎn)效率和運營智能化水平。
在基礎層，數(shù)據(jù)、算法、算力等基礎設施，以及工業(yè)機器人、智能工業(yè)裝備等硬件資源，構成了AI+先進制造的基石。例如，蘇州鐵近生產(chǎn)的特微軸承，以其高精度和耐用性，為人形機器人提供了強大的關節(jié)支持；靈心巧手自主研發(fā)掌握了柔性關節(jié)模組、柔性臂、柔性手、柔性多模態(tài)傳感器和3D高精度柔性規(guī)劃算法等30多項關鍵技術；異方科技的Goodscan系列產(chǎn)品，則通過先進的3D測量、計算機視覺技術和智能測量算法，為物流和倉儲行業(yè)提供了精準的貨物體積和重量信息。
在系統(tǒng)層，無論是工業(yè)控制系統(tǒng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智能化，還是利用自動化優(yōu)化吞吐量和產(chǎn)量，都為生產(chǎn)過程提供強有力的支撐。西門子Simatic S7系列PLC和海爾卡奧斯COSMOPlat工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，都是該領域的佼佼者，通過集成AI算法，提升了生產(chǎn)的自動化水平和網(wǎng)絡安全性能。創(chuàng)業(yè)公司，行動元圍繞AI工業(yè)工程化平臺，推出了覆蓋工業(yè)設備智能運動控制、智能柔性輸送、低碳等領域的解決方案，廣泛應用于機器人、醫(yī)療、3C設備、半導體、AGV、動力電池、新能源汽車制造、石油等行業(yè)，并在不斷拓展更多新的領域。
應用層則是“AI+先進制造”的前沿陣地。在產(chǎn)品設計環(huán)節(jié)，AI技術提升了設計的仿真度和準確性；在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，AI加強了信息的實時收集、處理和執(zhí)行能力；在運營管理環(huán)節(jié)，AI在供應鏈管理、銷售預測、市場營銷等細分場景提升效率。例如，寧德時代構建以MES系統(tǒng)為核心的集成制造平臺，顯著提升了生產(chǎn)效率和能源管理水平，成為全球首個獲世界經(jīng)濟論壇“燈塔工廠”認可的電池制造企業(yè)。
AI的應用貫穿了制造業(yè)的全生命周期，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。技術的快速發(fā)展帶來了數(shù)據(jù)安全問題、投入產(chǎn)出比不明確、缺乏面向領域的基礎模型等問題，此外，制造業(yè)領域場景高度碎片化，也對AI技術的應用提出了更高的要求。然而，隨著技術的不斷進步和應用的深入，AI必將引領先進制造的未來。
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