产业互联网大视野消息 随着AIGC技术变革尤其是ChatGPT革命性的发展，自生式智能新范式已经让人们近距离感受到人工智能带来惊喜与危机，引燃新一轮AI革命。
在如今的AI浪潮下，中国头部产业互联网公司正积极应用AI人工智能技术赋能传统产业数字化升级。不过也有行业人士表示，目前，行业大模型技术仍处早期阶段，赋能千行百业还待时间检验。
AI加速产业数字化发展进程
在2023年，相较于生成式AI在C端的爆火，AI在中国的TO B产业中也将承担越发重要的任务。人工智能的产业化之路，以及 AI 如何在产业数字化的应用当中落地，成为了业界讨论的焦点。
AI技术是优化生产效率和创新商业模式的重要手段之一。在产业互联网领域，已经有一批公司积极推动AI数字化技术在传统产业和公司业务上的应用。
国联股份作为工业品电商龙头企业，产业互联网的领军企业，近几年来在AI 领域进行了大量的研究和应用，在科技、数据战略和数字工厂建设等方面积极实践，不断推进。
国联股份表示，AI 在能够对产业互联网的各环节进行赋能，优化供应链效率，降低成本。据了解，目前公司已在电商平台的智能推荐、销售预测、采购预测和机器视觉等领域进行了大量的AI 技术探索和应用。同时，国联股份也正在积极对接百度的文心一言和阿里云的通义千问，研发部门也正在基于这些模型和服务，构建一款企业AI应用来提供给公司多多平台的上下游客户。
国联股份之外，另一家工业品B2B领域的产业互联网公司齐心集团也十分重视人工智能前沿技术对主营业务的赋能与运用，在智能应用领域已有相关技术研究和储备。目前，齐心集团B2B办公集采业务方面已开展AGI（通用人工智能）技术的业务流程相关应用研究。同时，公司子公司好视通拥有自研的PaaS和SaaS音视频底层核心算法，与行业先进的VR/AR/MR、AI智能等技术深度融合。
在纺织服装领域，人工智能技术也正在让产业数字化提速。致景科技自主研发的“边织边检”智能检测系统整合视觉AI大模型、边缘计算、云计算等技术，以智能巡检替代人工巡检，推动织布环节的全流程质量管理与智能制造更进一步。现在工厂在织布机上安装使用“边织边检”系统后可以通过高清摄像头模组实时全自动、全覆盖监测布面，实现织造环节0巡检，高效解决了人工巡检的缺点。
除了为具体客户提供平台型软件服务，AI赋能产业数字化领域还有许多新的、垂直的商业模式在诞生。
PCB生产制造领域的捷配科技提供了一套自己的新方法：协同制造。捷配科技接收订单，形成统一的工程文件，再根据每个工厂的不同特性分配订单，打样的订单和小订单由捷配自营工厂做，大批量订单由协同工厂做。
在这个过程中，AI是连接人和制造工厂、设备“沟通”的桥梁，通过AI的可量化，捷配智能化工厂可以实时监测各项生产环节，不断地调整江西、安徽各生产工厂的生产类型与生产效能，让制造生产更有效率。
事实上，目前AI行业已经进入深水区，AI最重要的能力是赋能实体产业，实现降本增效。因此，可以看到头部产业互联网公司正在积极谋篇布局，应用AI技术提升企业核心竞争力。
行业大模型技术仍处早期阶段
尽管目前AI更多是一个辅助的工具，还无法自主决策。但一旦拐点到来，接下来可能会批量在各个领域应用，将来会对整个生态甚至社会各方面都会形成非常强大的冲击。
相比在toc端的通用大模型，如ChatGPT 4.0、文心一言、通义千问等，擅长解决一些通用问题；而行业大模型，则需要解决一些具备行业know-how的复杂场景问题。
具体而言，就是创业团队里面，必须要有对产业非常熟悉的合伙人或核心成员，能真正理解产业痛点，利用整个数字化、人工智能的技术来结合、深入到产业里头去，才能够把这个根扎牢、扎实，这样才能真正使得信息化或智能化为企业带来实实在在的效益。
另外，在工业领域，在大模型背景下，还面临一些挑战和阻力。因为，在工业软件行业仍然需要大量投入，而且这些投入不是算法可以解决的。除人工智能外，传感器、柔性控制、计算机设计等基础性技术研发同样需要持续投入，以确保不会在基础应用领域被“卡脖子”。
同时也有行业人士表示，AI不是说今天开始做投入，一年之后可以看到能产出什么，而是说你在投入同时就要和行业紧密结合在一起，否则你会做很多无用功。
国联股份方面也曾表示，虽然近年来AI在工业设计、生产、管理、营销、销售多个环节中均有渗透且成熟度不断提升，但实际上整体还处于发展初期，AI在产业层面应用占比还是偏低的，实施成本仍然较高，例如一个模型的构建需要几百万元的投入，本质上还是因为国内AI人员的缺少，以及市场热度造成的。
因此，国联股份也希望未来可以通过自己平台的训练和一定时间的努力，能够降低整个产业AI的使用门槛，让AI能够进入到传统产业的方方面面，能够为实体企业提高更高的效率和创造更多的价值。
随着数字化技术的深入发展，人工智能本身将渗透到各个产业当中。美国布鲁金斯学会2018年报告《人工智能改变世界》中说，人工智能将推动全球GDP增长15.7万亿美金，至2030年经济增长14%。业内人士认为，AI技术未来只有和更多行业相结合并进行赋能，才能发挥其最大价值。