9月27日，為期5天的第二十五屆中國國際工業(yè)博覽會（下稱工博會）圓滿閉幕。澎湃新聞注意到，作為有史以來人工智能（AI）濃度最高的一屆工博會，AI技術正以前所未有的潛能，滲透制造業(yè)全價值鏈。

數(shù)十年來，AI經(jīng)歷過多次發(fā)展浪潮，催生了大量單點突破的解決方案。每當熱潮來臨，人們總是樂觀地認為AI能解決一切問題，但隨之而來的，往往是令人幻滅的低谷期。盡管如此，每一輪浪潮都將AI推向新的高度，推動其不斷走向技術成熟。據(jù)澎湃新聞觀察，當前人們對于工業(yè)AI的熱情與期待，與工業(yè)4.0浪潮剛到來時的氛圍極為相似：既有對效率與生產(chǎn)力躍遷的憧憬，也伴隨著理性擔憂。工業(yè)AI，是工業(yè)5.0嗎？

“工業(yè)AI并非新生事物，從早期的專家系統(tǒng)，到后來的機器學習，我們已經(jīng)見證了AI在工業(yè)領域的諸多嘗試。”西門子全球執(zhí)行副總裁、西門子中國董事長、總裁兼首席執(zhí)行官肖松對澎湃新聞表示，在窄域的單點應用基礎上，大模型帶來了工業(yè)AI的泛化突破口，但“將大模型的通用智慧真正落地到嚴謹、復雜、高要求的工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境中，絕非一蹴而就?！?/p>

大模型擅長基于海量互聯(lián)網(wǎng)文本、圖像、視頻和代碼“養(yǎng)料”與人類流暢對話，但工廠語言有其獨特的語法和口音——不止于設備的低頻噪聲、儀表面板上跳動的數(shù)字、隱晦的維護經(jīng)驗。面對工業(yè)場景中秒級甚至毫秒級的溫度、壓力、流量等強時序、強耦合、高干擾的數(shù)據(jù)流，大語言模型無能為力。要在工業(yè)現(xiàn)場“聽懂”，并非把通用的語言模型搬到工廠就能奏效。

今年工博會上，西門子展示了20多款AI加持的產(chǎn)品和解決方案，包括其已經(jīng)投入實戰(zhàn)的Industrial Copilot智能體系統(tǒng)。肖松認為，工業(yè)AI落地的最大制約并非算法本身，而在于數(shù)據(jù)、行業(yè)知識和場景復雜性。

“我們正處于人工智能與工業(yè)機器人發(fā)展的關鍵轉折點。過去十年，我們通過3D AI視覺賦予了機器人‘眼睛’，通過先進的力控傳感技術和高精度靈活性賦予了機器人‘雙手’，通過自主導航技術賦予了機器人‘移動能力’。”ABB機器人業(yè)務部全球總裁馬思康表示，在今年工博會上首次發(fā)布的OmniCoreTM EyeMotion視覺系統(tǒng)與在線自動路徑規(guī)劃技術，將機器人的自主性提升到前所未有的程度，ABB新一代機器人在生成式AI賦能之下可實現(xiàn)多元任務的自主規(guī)劃、實時執(zhí)行和無縫切換，且無需人工干預。

但這并不等于AI已經(jīng)可以在自動化產(chǎn)線上所向披靡?！肮I(yè)場景要求高精度、高速度、高穩(wěn)定性，AI還存在機器幻覺等不可靠因素，這對工業(yè)應用來講是災難性的，涉及到安全隱患?！盇BB集團高級副總裁、機器人業(yè)務中國區(qū)總裁韓晨對澎湃新聞表示。

10天之前，ABB宣布戰(zhàn)略投資由機器學習先驅吳恩達創(chuàng)立的硅谷公司LandingAI，后者的視覺AI技術將被集成到ABB機器人的軟件套件中，可以使其AI視覺系統(tǒng)訓練速度提升高達80%。除此之外，ABB正在與英偉達等公司合作，將AI進一步融合到工業(yè)生產(chǎn)中。

AI的強大能力要與工業(yè)現(xiàn)場實現(xiàn)無縫銜接，仍需經(jīng)歷一段充滿挑戰(zhàn)的探索過程。這既是一場需要持續(xù)投入、不斷試錯的迭代優(yōu)化之旅，也可能像AI自身的發(fā)展一樣，在曲折中前行。

相比消費領域，工業(yè)界對AI的態(tài)度除了積極，更多是理性和務實。

在施耐德電氣集團董事、高級副總裁、工業(yè)自動化業(yè)務中國區(qū)負責人丁曉紅看來，AI在工業(yè)領域的未來應用場景無疑是非常廣闊的。發(fā)展工業(yè)AI的根基在于數(shù)據(jù)，但工業(yè)數(shù)據(jù)形態(tài)特殊且相對封閉，數(shù)據(jù)的采集、治理和分析難度較大，制約了工業(yè)AI模型的有效訓練?！癆I技術要與實際需求和具體應用場景結合起來，不能為了開發(fā)AI而開發(fā)AI?！?/p>

澎湃新聞從工博會上獲悉，施耐德電氣已將AI技術應用于視覺識別、預測分析、設備控制、工藝優(yōu)化、能效優(yōu)化、操作員培訓等一系列工業(yè)具體場景。但單靠工業(yè)AI并不能解決所有問題。

“對于工業(yè)應用場景，尤其是自動控制來說，實時性和確定性是最基本的兩大要求。而現(xiàn)階段工業(yè)AI在這兩方面尚未達到工業(yè)實時控制的需求標準，特別是在確定性層面。目前AI的輸出結果呈現(xiàn)‘逐步逼近、無限接近’的特點，而非恒定的確定性結果。以目標輸出‘1’為例，AI可能從0.85等數(shù)值逐步向‘1’趨近，無法像傳統(tǒng)控制系統(tǒng)那樣，直接實現(xiàn)精準無誤的響應。”施耐德電氣工業(yè)自動化行業(yè)及戰(zhàn)略中心負責人喬锃對澎湃新聞等媒體解釋稱，目前，AI在工業(yè)場景中仍然在扮演輔助支持角色，而非決策中樞。在這一過程中，AI通過數(shù)據(jù)分析提供優(yōu)化策略，但這些策略不能直接用于工藝調節(jié)或設備控制，必須結合常規(guī)的技術模型進行約束與校準，最終通過技術模型計算出準確數(shù)值后，再輸出至現(xiàn)場執(zhí)行。

全球規(guī)模最大、產(chǎn)業(yè)鏈最完整、應用場景最豐富的中國制造業(yè)，為工業(yè)AI蓬勃生長提供了最具生命力的沃土。

韓晨對澎湃新聞表示，中國工業(yè)機器人密度已經(jīng)達到了每一萬名員工配有470臺機器人，僅次于新加坡和韓國，預計2025年會超過500臺?！霸跈C器人被大量使用的前提下，AI的入場有了很好的基礎。國內對于AI創(chuàng)新的接受度很高，很多新的應用場景給我們提供了訓練場，在這一點上，國內的發(fā)展確實遠遠領先于國外。”

“工業(yè)AI的時代窗口已經(jīng)打開，而中國正是工業(yè)AI最具活力的應用場景，是孵化工業(yè)智能體的熱土?！?肖松表示，中國擁有全世界最完整的工業(yè)體系，為AI的基礎模型研發(fā)提供了多樣化的訓練樣本和應用場景。活躍在上下游各環(huán)節(jié)的制造業(yè)企業(yè)，在細分領域、專用設備、定制場景中蘊藏著巨大的AI應用潛力，為工業(yè)AI的垂直深化提供了豐富空間。此外，中國AI的發(fā)展速度和實力令世界矚目，從大模型研發(fā)到智能體系統(tǒng)落地，已有一批企業(yè)走在世界前列。同樣重要的是，“在數(shù)據(jù)共享、場景共創(chuàng)等方面，中國企業(yè)的開放度更高，為AI應用創(chuàng)造了先機?！?/p>

工業(yè)AI更像是通往工業(yè)5.0的關鍵鋪路石。求索路漫漫，發(fā)展前路仍有不少阻礙，但前景可期。