多模态AI如何助力工业AI引领第四次工业革命？

我国工业数字化的现状与挑战

工业在我国经济中的地位

工业在我国经济里占据着支柱性的地位。国家统计局数据表明，2023年我国工业增加值达39.9万亿元，在当年GDP中占比38%，这一比例足以体现工业对经济增长的稳定推动作用。工业的发展对整体经济的稳定和增长意义非凡，它是众多产业发展的基础，与各个行业都有着千丝万缕的联系。

工业数字化面临的问题

工业数字化是实现新型工业化的关键。我国虽然出台了很多政策支持工业数字化发展，但目前仍未完全体系化。从渗透率看，2022年我国制造业数字化渗透率为24.7%，低于全球平均的33%。而且不同行业的数字化进程差异显著，像半导体、汽车等行业发展较好，轻工、纺服等则转型缓慢，数实融合不充分、不均衡是主要问题。

多模态AI在工业中的可行性与应用场景

多模态AI在工业中落地的可行性

多模态AI在工业领域落地具有一定的可行性。工业数字化和AI都以数据驱动为特点，工业领域已经有了工业数字化的发展基础，这意味着存在丰富的数据资源。这些数据资源就像是肥沃的土壤，为AI与工业的结合提供了必要的养分，能够促使AI+工业快速落地生根发芽。

多模态AI在工业中的应用场景

工业场景可分为研发设计、生产制造、仓储物流、经营管理、产品服务和工业安全六个环节，AI+工业能在能源电力、汽车制造、航空航天等众多行业发挥作用。目前大模型在研发设计和经营管理环节较适配，但在生产制造环节能力待提升。随着大模型能力的提升，有望向更多产业链环节拓展。

多模态AI与工业结合的发展趋势

技术层面的发展趋势

多模态AI处于起步阶段，不过其发展前景可观。随着大模型能力的加速迭代，例如长文本能力、视频生成能力和语音交互能力的不断提升，大模型AI在工业领域的应用将得到进一步拓展。这就像给工业领域注入了新的活力，为工业的智能化转型提供更多的技术支持。

商业与应用层面的发展趋势

从商业层面看，全球厂商的主力模型推理价格明显下降，这有助于降低成本，推动多模态AI在工业中的应用。从应用层面看，相比通用AI，工业领域应用AI的滞后周期大幅缩短，由20年缩短至不到5年。需求端工业AI市场规模增长强劲，信通院预计2032年达895亿美元，供给端厂商多样，应关注软硬件打通企业。

多模态AI与工业的结合为工业的发展带来了新的机遇。尽管还面临着人工智能技术发展不及预期、政策支持力度不足、行业竞争加剧和宏观经济波动影响企业研发支出等风险，但总体而言，多模态AI有望驱动工业智能化转型，引领第四次工业革命。

相关问答

我国工业数字化面临哪些具体的挑战？

我国工业数字化尚未完全体系化，渗透率低于全球平均，不同行业数字化进程差距大，如轻工、纺服转型慢，这些都是面临的挑战。

多模态AI在工业中的可行性基于什么？

多模态AI在工业中的可行性基于工业数字化和AI共有的数据驱动特点，以及工业领域已有的工业数字化发展基础和丰富的数据资源。

目前大模型在工业场景中的应用有何特点？

目前大模型更适配工业的研发设计和经营管理环节，在生产制造环节的能力还需要提升，在不同环节的适配性存在差异。

多模态AI在技术层面将如何推动工业发展？

多模态AI通过大模型能力的加速迭代，如长文本、视频生成、语音交互能力的提升，进一步拓展在工业领域的应用，推动工业发展。

商业层面有哪些因素利于多模态AI在工业的应用？

商业层面上，全球厂商主力模型推理价格明显下降，降低了成本，这一因素有利于多模态AI在工业中的应用。

为什么要关注率先实现软硬件打通落地的企业？

因为在AI+工业的供给端，厂商多样且各有优势，率先实现软硬件打通落地的企业在推动多模态AI与工业结合方面可能更具优势。