工业数字化进程中，AI 转型的 “破局者” 与拦路虎

#【有奖】AI+工业互联网，如何掘金”智“造时代？#在当下科技飞速发展的时代，AI 技术正以前所未有的速度渗透到各个领域，工业领域自然也不例外。随着 AI 推理成本的下降，以及在严肃场景中渗透率的不断提升，工业领域仿佛站在了一个新的风口浪尖，企业们即将迎来 “爆款应用” 的井喷期。这一趋势不仅为工业的发展带来了全新的活力，也为众多企业提供了实现数字化转型的绝佳契机。

极具潜力的转型企业

大胜达：包装行业的数字化先锋

$大胜达(SH603687)$ 在工业数字化转型方面表现得十分亮眼。其打造的 “Epack-ET 包装工业互联网平台” 在第六届工业互联网大赛上荣获全国最具商业价值奖，实力不容小觑。该平台针对纸包装行业，构建了一套全面的数字化解决方案，助力中小企业实现数字化转型。从设计理念上看，它围绕着打造灵活供应链系统展开，通过快速响应的前台、智能处理的中台和小批量定制的后台，极大地提升了纸包装生产的灵活性与效率。自 2019 年基于自身业务需求启动工业互联网平台建设以来，大胜达已成功创建省级工业互联网平台。目前，Epack-ET 平台连接了 1015 套工业设备，集成 33 个工业 APP，开发 32 个工业模型，服务企业超 300 家。并且，大胜达有着宏伟的规划，计划到 2025 年服务企业超过 10000 家，致力于在纸包装行业构建高质量服务体系与稳定盈利模式。大胜达从业务使用方成功转变为方案输出方与服务提供者，在工业数字化转型的道路上为包装行业树立了榜样。

其他潜在力量

除了大胜达，在工业领域还有众多企业在数字化转型方面颇具潜力。例如一些传统制造业大厂，它们在长期的生产过程中积累了丰富的行业数据和生产经验。当这些企业积极引入 AI 技术时，便能够利用自身的数据优势，对生产流程进行深度优化。像在汽车制造领域，部分企业通过 AI 技术实现了对生产线上设备故障的预测性维护，大大降低了设备停机时间，提高了生产效率。还有一些工业软件企业，本身就具备强大的软件开发能力，在 AI 技术的加持下，它们能够开发出更加智能的工业软件，为工业企业提供诸如智能设计、智能排产等一系列服务，助力工业企业提升数字化水平。

工业 AI 规模化应用的机遇

数据红利的释放

随着工业数字化的推进，工业领域积累了海量的数据。据相关机构预计，2025 年全球工业数据将由 2024 年的 147 泽字节显著上升至 175 泽字节。这些数据涵盖了生产过程中的各个环节，如设备运行参数、产品质量数据、供应链信息等。AI 技术能够对这些数据进行深度挖掘与分析，从而发现其中隐藏的规律和价值。例如通过对设备运行数据的分析，实现设备的预测性维护，提前发现潜在故障隐患，避免设备突发故障带来的生产损失；通过对产品质量数据的分析，优化生产工艺，提高产品质量。数据红利的释放为工业 AI 的规模化应用提供了坚实的数据基础。

技术的持续进步

AI 技术本身也在不断发展进步。多模态 AI 的出现，使得 AI 能够处理多种类型的数据，如文本、图像、语音等，这对于工业领域来说具有重大意义。在工业设计环节，设计师可以通过语音与 AI 进行交互，快速生成设计方案；在质量检测环节，利用机器视觉技术（属于多模态 AI 的一部分）能够快速、准确地检测产品缺陷。此外，大模型的能力也在加速迭代，长文本能力的提升、视频生成能力的增强、语音交互能力的完善等，都为工业 AI 的应用拓展了更多的可能性，推动其在工业领域的规模化应用。

政策支持与行业共识

国家对于工业数字化转型和 AI 技术在工业领域的应用给予了大力支持，颁布了多项政策鼓励企业进行数字化转型。这不仅为企业提供了政策上的保障，还在一定程度上引导了行业的发展方向。同时，工业企业也逐渐意识到数字化转型的重要性，形成了行业共识。越来越多的企业愿意投入资源进行数字化建设，这为工业 AI 的规模化应用营造了良好的政策环境和行业氛围。

工业 AI 规模化应用的挑战

数据获取与整合难题

虽然工业领域积累了大量数据，但这些数据往往分散在不同的企业、不同的系统中，数据格式也各不相同。要实现工业 AI 的规模化应用，首先需要获取足够的数据，并对这些数据进行有效的整合与清洗。然而，目前企业间的数据共享程度较低，数据孤岛现象严重。部分企业出于数据安全和商业机密的考虑，不愿意共享数据，这就导致 AI 解决方案厂商在开发通用的工业 AI 模型时面临数据获取困难的问题。而且，即使获取到数据，不同格式的数据整合也需要耗费大量的时间和精力，增加了应用的成本和难度。

模型通用性与定制化的平衡

面对丰富多样的制造业场景，AI 解决方案厂商很难开发出一个适用于所有场景的通用解决方案。大模型的加入虽然加深了工业 AI 的应用，但距离打造出一个通用的工业大模型仍有很长的路要走。在实际应用中，企业往往需要根据自身的生产特点和业务需求对 AI 模型进行定制化开发。但定制化开发成本高、周期长，如何在模型的通用性与定制化之间找到平衡，是工业 AI 规模化应用面临的一大挑战。如果过度追求通用性，可能无法满足企业的个性化需求；而过度强调定制化，则难以实现大规模推广。

能源效率与成本问题

AI 技术在工业领域的应用需要强大的计算能力支持，这也带来了能源消耗的问题。咨询公司 Gartner 在最新调查报告中警告，预计到 2027 年，40% 的现有 AI 数据中心将因电力供应不足而面临运营困境。在处理和训练大模型方面，AI 所需的计算资源和能源消耗达到了前所未有的水平。对于工业企业来说，高昂的能源成本会增加运营负担，影响工业 AI 应用的大规模推广。此外，除了能源成本，AI 系统的建设、维护和升级成本也较高，这对于一些中小企业来说是一笔不小的开支，限制了它们在工业 AI 方面的投入。

工业 AI 的发展为工业领域的企业带来了数字化转型的重大机遇，像大胜达这样的企业已经在转型之路上取得了显著成果。然而，在迈向工业 AI 规模化应用的过程中，也面临着诸多挑战。只有克服这些挑战，充分抓住机遇，工业企业才能在数字化浪潮中实现可持续发展，推动整个工业领域迈向智能化的新时代。@股吧话题 @东方财富创作小助手 @大胜达