在“軟件定義一切”的時(shí)代,，AI大模型作為新的生產(chǎn)力工具,，必將從內(nèi)容領(lǐng)域（文生文、文生圖等）深度擴(kuò)張到生產(chǎn)實(shí)體領(lǐng)域,，在制造業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)中引發(fā)新的效率革命,，加速制造業(yè)走向智能化。

1.AI驅(qū)動(dòng)軟件升級(jí)是大模型賦能制造業(yè)的主要途徑
AI將重構(gòu)軟件開發(fā)模式,、交互方式,、使用流程和商業(yè)模式，無(wú)論是研發(fā)類,、管理類,、生產(chǎn)類還是后服務(wù)類工業(yè)軟件，都將用大模型重新升級(jí)一遍,，越是復(fù)雜的軟件系統(tǒng),，未來(lái)改造的空間越大。
基于代碼大模型打造的新一代AI編碼平臺(tái)產(chǎn)品,，具備強(qiáng)大的代碼理解與生成能力,，支持代碼補(bǔ)全、測(cè)試單元生成,、代碼解釋,、代碼查錯(cuò)等核心場(chǎng)景。隨著MaaS（模型即服務(wù)）的崛起,，以模型為中心的開發(fā)范式將降低工業(yè)軟件開發(fā)門檻,，提高開發(fā)效率。
在工業(yè)軟件開發(fā)層面,，AI大模型正在革新軟件開發(fā)范式,。AI將與人類共同協(xié)作開發(fā)，倍數(shù)級(jí)提升軟件研發(fā)的效率,，例如服務(wù)于一線研發(fā)人員的內(nèi)容生成工具（文檔,、編碼,、測(cè)試、發(fā)布,、運(yùn)維）,，可以大幅提升生產(chǎn)力。同時(shí)“代碼大模型”的研究和應(yīng)用,，正在引發(fā)AI編碼的革命,。

2.彌合數(shù)據(jù)流斷點(diǎn)是AI大模型賦能制造業(yè)的重要價(jià)值
制造業(yè)數(shù)字化的核心是，以數(shù)據(jù)的自動(dòng)流動(dòng)化解復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性,，將正確的數(shù)據(jù),、以正確的方式、在正確的時(shí)間傳遞給正確的人和機(jī)器,，提高資源配置效率,。
但企業(yè)實(shí)際的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)是：多個(gè)環(huán)節(jié)中存在數(shù)據(jù)流的斷點(diǎn)，需要工程師開發(fā)各種工藝軟件和流程軟件,。AI大模型為改變這一現(xiàn)狀找到了新路,。

這條新路是，基于AI大模型的自然語(yǔ)言交互能力,，為制造業(yè)企業(yè)內(nèi)部,、產(chǎn)業(yè)上下游之間的實(shí)時(shí)、泛在的連接提供了軟件開發(fā),、交互的新方式,，降低了工藝和流程的軟件開發(fā)門檻、提高了效率,，彌合了企業(yè)數(shù)據(jù)流動(dòng)過(guò)程中的無(wú)數(shù)個(gè)斷點(diǎn)。
例如國(guó)內(nèi)機(jī)器人公司,，借助通義大模型開發(fā)機(jī)器人行業(yè)模型,，基于自然語(yǔ)言，可以實(shí)現(xiàn)人和機(jī)器的互動(dòng),。如機(jī)器人收到了人的指令后,，可以進(jìn)行理解、推理和分析,，并自動(dòng)生成軟件代碼,，組織協(xié)調(diào)不同智能體完成不同場(chǎng)景下的任務(wù)。

3.進(jìn)入控制環(huán)節(jié)是AI大模型賦能制造業(yè)的關(guān)鍵標(biāo)志
AI大模型進(jìn)入制造業(yè)的核心價(jià)值不是在營(yíng)銷和管理等環(huán)節(jié),，而是要進(jìn)入生產(chǎn)控制環(huán)節(jié),。
我們認(rèn)為進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)最核心的控制系統(tǒng)，例如PLC,、MES,、SCADA等等,，提升工藝生產(chǎn)流程的智能化，是AI大模型應(yīng)用制造業(yè)的關(guān)鍵標(biāo)志,。
西門子和微軟在今年4月宣布合作,，基于GPT推動(dòng)下一代自動(dòng)化技術(shù)變革，合作開發(fā)PLC的代碼生成工具,，將AI大模型融入控制環(huán)節(jié),。
企業(yè)正探索利用AI大模型能力，驅(qū)動(dòng)工業(yè)軟件SCADA智能化,。SCADA系統(tǒng)（數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)）可以應(yīng)用于電力,、冶金、石油,、化工,、燃?xì)狻㈣F路等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制以及過(guò)程控制等諸多領(lǐng)域,。
在SCADA場(chǎng)景下,，典型做法是利用大模型在特定行業(yè)場(chǎng)景下的編程接口和生態(tài)庫(kù)，產(chǎn)生工業(yè)邏輯代碼（交互,、建模,、SQL開發(fā)），自動(dòng)集成到工業(yè)軟件中,，基于結(jié)果閉環(huán)優(yōu)化模型,。

4. 大小模型協(xié)同是AI大模型賦能制造業(yè)的重要趨勢(shì)
AI大模型本身需要找到具體落地場(chǎng)景，離解決千行百業(yè)的實(shí)際場(chǎng)景問(wèn)題,，還有距離,。從實(shí)際的產(chǎn)業(yè)發(fā)展看，一個(gè)重要的趨勢(shì)是：通用與專用,、開源與閉源,、大模型與現(xiàn)存軟硬件系統(tǒng)的協(xié)同配合，是產(chǎn)業(yè)落地的必經(jīng)階段,，而且在這一階段,，大小模型高度協(xié)同的重要載體——AI智能體（AI Agent）將成為新的生產(chǎn)工具。
AI Agent一般是指基于LLM,、能夠使用工具自主完成特定任務(wù)的智能體,。AI Agent將LLM與其他模型、軟件等外部工具協(xié)同,，能夠處理真實(shí)世界中的各種復(fù)雜任務(wù),。

未來(lái)，AI Agent將主要由“感知系統(tǒng)+控制系統(tǒng)+執(zhí)行系統(tǒng)”組成,，不僅具有生成能力,，還將同時(shí)具備任務(wù)理解,、任務(wù)拆解、任務(wù)調(diào)度,、執(zhí)行規(guī)劃,、鏈條協(xié)同等能力。其中LLM將主要承擔(dān)指揮中心角色,，類似人類“大腦”的角色,，對(duì)接入AI Agent的數(shù)字化工具（比如SaaS軟件、工業(yè)機(jī)器人,、數(shù)字人等）進(jìn)行統(tǒng)一智能調(diào)度管理,，實(shí)時(shí)在生產(chǎn)、管理,、服務(wù)等場(chǎng)景中,，由不同組合的數(shù)字化工具協(xié)同完成具體場(chǎng)景中的實(shí)際問(wèn)題。