AI大模型赋能智能制造，各环节的应用方向及难度判断
设计流程：难度相对较低。大模型可以通过自然语言生成代码、图像生成、三维可视化设计等方式，提升产品的易用性和个性化程度，压缩设计和迭代的过程
生产制造流程：难度较高。多模态大模型高效生成机器视觉、机器人控制算法；通过对设备的工艺参数等方面的理解和生成，提供精细化操作指引，在突发故障时提供快速诊断和应急解决方案建议
管理流程：难度中等。大模型可生成更高效科学的生产和管理计划；更智能的客户服务和支持；通过对运营数据与模型代码的理解，用户使用自然语言描述需求，生成仪表盘、报告或AI分析；也能实现深层次、多维度的数据分析
工业互联网：难度中等。大模型可助力制造过程数据分析、物流过程数据分析、装备运维数据分析；实现更强大的预测性维护、能耗管理、绩效管理等能力
工业机器人：难度相对较低。大模型可以提供机器人最高层的推理决策能力，根据自然语言或多模态输入自动生成控制指令；从无标注数据中学习观测和动作的特征，提高机器人的控制性能；可以简化机器人开发的流程
工业领域应用大模型，目前仍存在较多争议，处于渗透阶段。详解三大瓶颈，若突破则质变
关键瓶颈一：可靠性无法保证。大模型的“幻觉”与工业领域高可靠性需求相矛盾。探讨了优化策略
关键瓶颈二：算力资源仍然不足。训练成本高昂、芯片涨价、大模型升级演进，都对算力资源提出了高要求
关键瓶颈三：应用成本需大幅压低。工业领域定制化千亿参数大模型成本难以接受，但垂类大模型有用武之地。