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在当今这个快速变化的工业时代，制造业正站在一个新的历史起点。

随着国家对“人工智能+”战略的深入推进，制造业的数字化转型已成为推动产业升级、提升国际竞争力的关键力量。

在这个转型的浪潮中，大模型技术以其卓越的理解和生成能力，为制造业带来了革命性的变革机遇。

在大模型之前，AI在工业的应用有“一场景一训练一模型”的局限，而大模型的出现，其泛化能力不仅能有效提升AI在工业的应用场景，而且有望形成“基础模型+各类应用”的新范式。

那么，大模型在制造业的应用场景究竟有哪些？它们又是如何改变我们的制造方式的呢？接下来，让我们一起探索大模型在制造业的魅力所在，看看它们如何为制造业注入新的活力，引领我们走向更加智能、高效的制造未来。

01

工业文档智能问答

在工业领域，工程师、销售、客服等人员经常需要查阅大量的技术文档、操作手册和维护指南来解决工作中遇到的问题。传统的文档检索方式耗时且效率低下，而基于检索增强生成（RAG）技术方案的智能问答系统，能够极大地提高这一过程的效率和准确性。

1.即时技术问题解答

• 利用RAG技术，工程师可以通过自然语言直接向系统提问有关技术细节、故障诊断或操作步骤的问题。系统能够理解问题的上下文，并从大量的工业文档中检索相关信息，生成精确的答案，从而加快问题解决的速度。

2.维护与支持的智能化

• 对于日常的设备维护和故障排除工作，智能问答系统可以提供即时的指导和建议。系统不仅能够检索到相关的维护文档，还能够根据历史案例和解决方案生成操作步骤，帮助技术人员快速定位并解决问题。

3.客户服务与支持的增强

• 智能问答系统不仅服务于内部人员，还能作为客户服务的强大工具。客户可以通过系统查询产品的使用指南、维护建议和故障排除方法。此外，系统能够根据客户的反馈和查询历史，提供个性化的服务和支持，从而提升客户满意度和忠诚度。企业的客户服务团队也可以利用这一系统，更高效地处理客户咨询，快速解决问题，确保客户获得及时、准确的帮助。通过这种方式，智能问答系统成为了企业与客户之间沟通的重要桥梁，提升了整体的客户服务水平。

4.人力资源

• 在人力资源管理场景中，智能问答系统的应用可以极大地提升HR部门的工作效率，同时改善员工的工作体验。通过利用大数据和自然语言处理技术，系统能够实时响应员工关于福利政策、培训资源、考核标准等企业办公制度方面的查询，从而使人力资源管理更加高效和透明。

(RAG智能问答工作原理)

通答AI基于企业数据的智能问答系统是一个统一的知识来源，通过直观的搜索和聊天界面，使企业用户能够快速定位、检索和处理企业数据和见解，具备以下特征：

• 确定性响应：系统对特定输入会产生可预测和确定的输出，不会出现随机性或变化。

• 可追溯到基本事实：系统的输出可以追溯到真实的事实或数据来源，具有可追溯性和可验证性。

• 企业访问控制：涉及企业对于数据和资源访问的控制和管理，以确保安全和合规性。

• 无LLM导致的数据泄露：系统不会因为使用大型语言模型（LLM）而导致数据泄露，这样可以保护数据的安全。

• 无幻觉：系统输出不会出现虚假或不实的信息，保持真实和可信度。

• LLM不可知：系统不依赖于大型语言模型的具体工作方式和内部结构。

客户案例：提升制造业安装与维护效率

客户背景

一家大型跨国制造集团，在全球31个工厂生产产品，该公司不仅拥有庞大的内部和第三方分销渠道，还提供安装和维护服务，由超过200名内部现场工程师和数千名第三方现场操作员共同执行。此外，一个独立的客户服务部门为内部和第三方支持团队提供远程协助，以完成安装和维护任务。

挑战

在采用通答 AI之前，现场团队经常难以访问公司数千种不同产品设备和服务信息。现场工程师在执行安装任务时，常因搜索冗长的设备手册中的特定安装指导而遭遇延误，而客户服务代理必须手动识别正确的设备型号并回答具体问题，以最有效地支持现场团队。

解决方案

该制造公司选择利用通答AI 实时问答系统简化信息获取，选择该平台是因其特定于领域的架构、企业级安全标准和快速部署能力。

通答 AI开发者和客户专家组成的联合团队在不到2天的时间内配置了应用程序，并向选定的远程服务操作员开放。在这2天的部署过程中，团队上传并索引了超过40份每份80页的设备手册，优化了搜索性能，并向外地和客户服务团队添加了17名用户进行试点。

成果

在其首周推出期间，通答AI 实时问答系统被公司的现场工程师广泛使用，总共处理了超过300个用户查询。使用通答AI 实时问答系统，现场安装团队查找信息所需的时间缩短了90％以上，使现场工程师能够将焦点转移到关键的安装和维护任务上。

下一步

在初步有限部署之后，该制造集团现在正在努力将通答AI 实时问答系统扩展到其业务的更多领域，通过扩大用户基础和设备范围、增加额外的语言支持（如法语）以及引入更多结构化数据源以解锁更多用例，进一步提升服务效率和客户满意度。

此案例展示了通答AI 实时问答系统如何为制造业提供创新解决方案，通过简化信息访问，显著提升现场工程师的工作效率，进而优化了整个安装和维护流程，为企业带来了显著的时间和成本节约。

02

自动化工业文档与内容创作

在工业领域，内容创作和文档生成是日常工作的重要组成部分，涉及技术手册编写、操作指导、维护指南等多个方面。这些任务传统上需要大量的人工编写和校对，耗时且容易出错。现在，借助先进的大模型能力，这些工作可以通过更加智能化的方式自动完成，大幅提升效率和质量。

1.技术手册与用户指南的自动撰写

• 通过自然语言处理技术，可以自动从技术参数和产品功能描述中提取关键信息，生成详尽且易于理解的技术手册和用户指南。这不仅加快了文档的编写速度，还确保了信息的准确性和一致性，为用户提供了清晰的操作指导。

2.维护文档与故障排除向导的生成

• 针对设备的维护和故障排除，智能化技术能够根据历史维护数据和常见问题，自动编制维护流程和故障处理指南。这样的文档能够帮助维护人员快速定位问题并采取相应措施，减少设备停机时间，提高生产效率。

3.生产与市场分析报告自动化编制

• 利用自然语言处理技术，可以从生产数据和市场动态中提取洞察，自动生成详细的分析报告。这些报告为管理层提供了及时的数据支持，帮助他们做出更加明智的决策，同时也为市场策略的调整提供了依据。

4.培训材料与模拟操作场景的创建

• 智能化技术还可以用于创建培训材料和模拟操作场景，使得员工培训更加高效和实用。通过模拟真实的工作流程和场景，员工可以在短时间内掌握必要的操作技能和应急处理方法，提高了培训的效果和员工的工作效率。

通过这些智能化的应用，工业领域的文档编写和内容创作变得更加高效、准确，为企业节省了大量的时间和资源，同时也提高了工作质量。随着技术的不断发展，这种自动化和智能化的趋势将在工业领域发挥越来越重要的作用。

03

工业产品设计创新与优化

在工业产品设计领域，大模型技术的应用正引发一场深刻的变革。通过整合先进的大模型技术，设计师们现在能够以前所未有的速度和效率进行创新和设计工作。这种技术不仅加速了从概念到原型的转变，而且极大地提高了设计的多样性和质量。

大模型技术通过其强大的图像生成和理解能力，使得设计师能够快速将抽象的设计概念转化为具体的视觉表现。设计师仅需提供简单的文字描述或初步的草图，大模型即可自动生成一系列详细设计方案和高保真度的设计效果图。这一过程不仅极大地缩短了设计时间，还允许设计师探索更多可能性，从而推动创新思维的边界。

1.产品外观设计

利用大模型的生成能力，设计师可以通过简单的文字描述或草图输入，迅速获得高保真度的设计效果图。这些效果图不仅能够满足个性化需求，还为设计师提供了丰富的选择空间和灵感来源，从而加速设计过程并提高设计质量。

2.研发设计软件辅助

大模型与CAD软件的结合，使得设计师能够更高效地进行工程制图和布局规划。大模型可以根据历史设计数据和用户的特殊要求，自动生成多种设计方案，同时提供快速优化调整的建议，帮助工程师减少错误、节省时间，并提高设计的精确度和可靠性。

行业案例： "海尔集团利用大模型技术加速家电产品设计创新”

作为一家全球领先的家电和消费电子制造商，海尔集团一直致力于通过创新推动工业设计和智能制造的发展。在大模型技术的应用上，海尔展现了其对前沿科技的积极探索和应用能力，为客户提供了更加高效和个性化的产品设计解决方案。

在海尔的实践案例中，大模型技术被应用于加速新产品的研发流程，并提升设计的创新性。通过与大模型技术的结合，海尔的设计团队能够在最短的时间内，根据市场需求和消费者偏好，快速生成多种设计方案。设计师仅需提供初步的设计概念或消费者反馈，大模型即可自动生成一系列详细的设计效果图和三维模型，这些设计方案不仅涵盖了产品的外观，还包括了用户界面、交互体验等多个方面。

此外，海尔还利用大模型技术对设计软件进行了智能化改造。设计师可以通过自然语言与设计软件进行交流，提出设计要求和修改意见，而大模型则能够根据这些输入自动调整设计方案，甚至提供创新的设计建议。这种智能化的设计辅助工具不仅提高了设计的效率和质量，还使得设计师能够更加专注于创意和创新，而不是繁琐的绘图和修改工作。

海尔的案例还体现了大模型技术在促进跨部门协作方面的价值。通过大模型生成的设计效果图和方案，不仅设计师受益，工程师、市场专家和客户服务团队也能够提前介入设计流程，提供专业反馈和市场洞察。这种早期的、多角度的协作有助于在设计阶段就发现潜在的问题，减少后期的修改成本和时间，加快产品上市的速度。

通过这些创新实践，海尔不仅提升了自身的产品设计能力和市场响应速度，还为客户提供了更加多样化和个性化的产品选择。海尔的案例充分证明了大模型技术在推动工业产品设计创新和提升生产效率方面的巨大潜力。随着技术的不断进步，海尔将继续探索大模型在更多领域的应用，为客户和市场带来更多惊喜。

04

工业数据智能分析与决策优化

在工业领域，数据分析是提高生产效率、降低成本和优化运营的关键。基于大模型先进的数据分析能力，为企业提供实时、深入的业务洞察。通过对生产数据、质量控制信息、供应链动态和能源消耗模式的全面分析，大模型能够帮助企业识别效率提升的机会，预测潜在的生产问题，并自动提出改进建议。

大模型不仅提供强大数据处理能力，还支持用户友好的自然语言交互体验。通过自然语言对话，用户可以轻松查询和获取数据分析结果，无需专业数据科学背景或复杂的查询语句。

1.生产效率实时监控

• 用户可以通过简单的自然语言查询，如“当前生产线的运行效率如何？”或“最近一周内哪些时段出现了生产瓶颈？”大模型将即时分析生产数据，提供详细的效率报告和改进建议，帮助用户快速把握生产状态并作出响应。

2.质量控制问题诊断

• 当需要了解产品质量状况时，用户可以直接询问大模型，“本月有哪些产品批次出现了质量问题？”或“导致质量问题的最常见原因有哪些？”大模型将分析质量控制数据，识别问题模式，并提供针对性的解决方案。

3.供应链趋势预测

• 对于供应链管理，用户可以通过提问，“下个季度的原材料需求将如何变化？”大模型将分析历史采购数据和市场趋势，预测未来的供应链需求，帮助用户做出更精准的库存和采购决策。

通过这种自然语言交互的方式，使得数据分析变得直观和易于访问，极大地提高了用户在工业数据分析中的工作效率和决策质量。用户无需深入了解复杂的数据分析技术，就能够通过直观的对话获取深入的业务洞察和策略建议。这种创新的交互模式，不仅提升了用户体验，也为企业提供了一个更加灵活和高效的数据分析工具。

05

智能化工业代码生成 提升

编程效率

大模型在工业代码生成的应用领域广泛，涉及到自动化、机械加工等领域。将大模型应用于工业代码生成优势在于可以提高工业代码的质量和效率，减少人工编程的时间和成本，提高了研发者的开发效率，特别是重复性高、逻辑简单的任务。同时，自动生成代码还可以减少人为错误的发生，提高代码的可靠性和可维护性。

1.自动化代码生成

• 大模型技术能够根据工程师的自然语言描述，自动生成符合工业标准的代码。这种自动化过程极大地提高了代码生成的速度，使得从设计到生产的转换更加迅速和流畅。对于重复性高、逻辑简单的编程任务，大模型能够快速生成准确无误的代码，减少人工编写和调试的时间。

2.提升代码质量与减少错误

• 自动化生成的代码不仅提高了编程效率，还减少了由于人为因素导致的错误。大模型在生成代码时会考虑到工业编程的最佳实践和标准，从而提高了代码的可靠性和可维护性。这对于确保生产过程的稳定性和安全性至关重要。

3.降低成本与提高研发效率

• 通过减少人工编程的时间和资源投入，企业能够显著降低研发成本。同时，研发团队可以将更多精力投入到创新和复杂问题的解决上，而不是花费在繁琐的代码编写上，从而整体提高了研发效率。

4.适应多样化的编程需求

• 大模型技术支持多种编程语言和平台，能够灵活适应不同的工业设备和特定需求。无论是自动化生产线的控制代码，还是机械加工的路径规划，大模型都能够提供相应的代码生成解决方案。

通过这些应用场景，大模型技术正在推动工业代码生成向自动化、智能化方向发展，为企业带来更高效、更经济、更可靠的编程解决方案。随着技术的不断进步，大模型在工业领域的应用将更加广泛，为企业的数字化转型提供强有力的支持。

在本文中，我们探讨了大模型如何在工业界发挥其独特而强大的作用，包括文档的智能问答、革命性的工业设计、深入的数据分析和自动化的代码生成等领域。这些应用场景不仅展示了大模型的多面性和适应性，也揭示了其在推动工业创新和提升效率方面的巨大潜力。

然而，真正的变革并不仅仅发生在技术层面。它更关乎于企业如何将这些先进的技术应用到实践中，如何让大模型服务于企业的目标和愿景。在这个快速变化的时代，勇于采用新技术的组织和个人将会处于领先地位，开启新的可能性，创造出前所未有的价值。

人工智能大模型越来越火了，离全民大模型的时代不远了，大模型应用场景非常多，不管是做主业还是副业或者别的都行，技多不压身，我这里有一份全套的大模型学习资料，希望给那些想学习大模型的小伙伴们一点帮助！

👉AI大模型学习路线汇总👈

大模型学习路线图，整体分为7个大的阶段：（全套教程文末领取哈）

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉大模型实战案例👈

光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

👉大模型视频和PDF合集👈

观看零基础学习书籍和视频，看书籍和视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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