大模型落子制造业，新型工业化引擎加速启动

当下，各行各业都在加速拥抱大模型。为深入掌握大模型助力培育壮大新质生产力的应用实践，近期，在2024百度云智大会期间，由工信智库联盟指导，百度发展研究中心联合中国信通院、中国新一代人工智能发展战略研究院、中国互联网络信息中心等多家智库，正式开展大模型应用情况企业调研活动。首期聚焦制造业，智库专家走进苏州、南通，深入中天钢铁集团和协鑫科技2家企业调研、座谈，探寻制造业领域加快大模型应用的效果、卡点和前景。

大模型已进入赋能制造业的早期，企业有意愿和动力加快探索

促进实体经济和数字经济深度融合，做强做优实体经济是基础。作为一家年营业收入近2000亿元，业务涵盖钢铁冶炼、钢材深加工等多个板块的大型钢铁联合企业，中天钢铁提出要打造“百模千景”，全面挖掘大模型在钢铁领域应用场景。

“钢铁行业应用大模型的动力很强。”中天钢铁专家谈到，研发周期长、生产成本高、协同效率低等是钢铁行业高质量发展面临的痛点难点，覆盖研产供销服各环节，需要发展新质生产力，重构生产管理。随着人工智能飞速发展，大模型技术的破土而出，中天钢铁开始与百度合作，依托文心大模型在南通、常州等多个基地，探索人工智能技术及大模型在钢铁行业的深度应用。“大模型应用创新领域，竞争越充分的行业，体量大、产值高的企业更愿意探索。钢铁行业产量高、产值大，如果每年2000万吨的产量，每吨节省1块钱，就是2000万。”

场景驱动创新，借助大模型将专家经验、工业机理转化为我国制造业的优势和数字竞争力。协鑫科技是全球领先的高效光伏材料研发和制造商。在谈及大模型应用时，协鑫专家表示，希望建立企业自己的切片大模型，通过模型预测改善线速、切割工艺等参数，将良品率由目前的96%，提升至98%乃至更高。“企业的竞争力是低成本、高良品率。目前通过人力提升良品率的办法，已经到瓶颈了，后续期待通过大模型找到提升办法。” 中天钢铁专家提出，“大模型助力新型工业化的一个重要领域，是探索如何把老专家、老技师头脑里的知识和经验沉淀下来。”中国制造业场景多、数据量大。特别是很多经验是掌握在老专家、老技师的头脑里，并没有转化为行业、企业的知识。一旦这些人退休了、离开了，很多时候新员工需要重新从头摸索。如果利用通用大模型+行业增强的能力，让每个岗位、每个员工背后，都有一位虚拟资深专家，就会更高效、经济地满足企业海量的个性化需求，提升企业的整体竞争力。中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚在调研中谈到，“场景多是中国制造业的独特优势，加快应用来持续优化模型能力，可能会跑出一条中国特色的大模型发展路径。”

当前，从国家层面到地方政府陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。国家支持和补贴，会加速人工智能大模型的行业应用。“但不论是否补贴，基于大模型做智能化升级这件事企业都会干。”中天钢铁专家坚定地表示。大模型是资源密集型、高投入高产出。“一定要支持大项目、大企业，做出来的才是真正解决行业的问题。支持100个小项目，不如集中资源支持10个大项目。”

平均提升效率15%以上，大模型助力新型工业化的想象空间已打开

中国互联网络信息中心最新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至目前，我国以大模型为代表的人工智能普及率达16.4%。从产业链环节来看，当前的大模型应用分布呈现“微笑曲线”特征，两端快、中间慢，即产业链两端的研发设计和运营服务等知识密集型、服务密集型环节落地相对较快，生产制造等中间环节相对较慢。从当前应用进展看，内容生成、智能交互、信息提炼是制造业与大模型结合的共性需求。

中天钢铁集团依托百度智能云提供的基于文心大模型的自助数据分析工具、智能问答助手、智能运维助手，整体增效平均在15%以上。设备运维方面，构建钢铁企业设备产线运维的第二大脑，实现设备运维端到端的业务闭环，辅助发现异常和解决故障，将设备维护的效率提升20%左右；经营分析方面，利用大模型的数据分析能力，提供全面、精准的经营分析报告和决策支持，对管理人员的日常决策效率提升15%左右；智慧办公方面，协助员工完成日常办公任务、提升工作流程智能化，员工的办公效率提升15%左右，企业文档等数据资产的利用率提升20%左右。中国信息通信研究院政策与经济研究所原总工、人工智能与经济社会研究中心副主任何霞谈到，“如何评估大模型应用价值需要关注，不仅仅是成功了才有价值，在过程中的探索同样有价值。国家项目，带有一些研发性质的，可以采用过程补贴；产业项目可以考虑后补贴的方式，进一步引导和激发传统企业应用大模型的意愿。”

数据质量是难点，数据安全是卡点

破解公有云部署的互信难题有利于进一步加快应用创新

在调研过程中，中天钢铁和协鑫科技都表示，对应用大模型的顾虑，最大的难点在于数据。一是数据质量，应用效果与前期数据的获取、标准化、积累强相关，需要时间、资金投入来积累，专业人才的数量也决定了高质量数据的采集、数据集的建设和应用效果；二是数据安全。数据是企业的核心资产，也是核心竞争力。大模型训练和应用过程中，如何保障生产环节关键数据的安全、核心数据不出域，这也是企业最大顾虑和考量因素。

解决数据质量问题，“需要制造业企业和人工智能科技企业共同探索”，加强在人才培养、数据采集、数据分析等多维度的合作。清华大学《大模型安全实践白皮书》指出，“云平台服务凭借其成熟的安全防御体系，能够支撑起广泛的服务需求”，当前云平台已能够在大模型全生命周期保障数据安全，保护企业敏感数据不出域、保护数据机密性和完整性。

大模型要想更好地发挥产业赋能价值，需要在观念创新上的更大突破，客观看待大模型应用的效率和安全，破除“大模型私有化部署才安全”“优先选择开源大模型”等误区。随着数据隐私保护技术的应用，和企业数据治理体系的完善，“连接”并不意味着不安全，而是促进大模型从通用智能，转变为先进生产力，帮助产业转型升级。一味强调私有化、定制化，一方面会大幅增加企业的运维和服务成本；另一方面，“手工作坊”“施工队”的应用模式，会折损大模型应用的效率和质量，制约企业提质增效、发展新质生产力。

座谈开始前，中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚、中国信息通信研究院政策与经济研究所原总工、人工智能与经济社会研究中心副主任何霞、中国互联网络信息中心（CNNIC）政策与国际合作研究所研究员郭悦等智库专家一行，走进中天钢铁的展厅，查看种类繁多的优特钢创新产品，比头发丝还细、供给汽车轮胎的帘线钢，疲劳寿命达1000万次以上的铁路转向架弹簧用钢等；听取企业关于数控中心、废钢AI智慧判级平台介绍，围绕中天钢铁依托人工智能大模型全面赋能钢铁新质生产力开展探讨。