AI大模型賦能智能制造，各環節的應用方向及難度判斷。

　　設計流程：難度相對較低。大模型可以通過自然語言生成代碼、圖像生成、三維可視化設計等方式，提升產品的易用性和個性化程度，壓縮設計和迭代的過程。

　　生產制造流程：難度較高。多模態大模型高效生成機器視覺、機器人控制算法；通過對設備的工藝參數等方面的理解和生成，提供精細化操作指引，在突發故障時提供快速診斷和應急解決方案建議。

　　管理流程：難度中等。大模型可生成更高效科學的生產和管理計劃；更智能的客戶服務和支持；通過對運營數據與模型代碼的理解，用戶使用自然語言描述需求，生成儀表盤、報告或AI分析；也能實現深層次、多維度的數據分析。

　　工業互聯網：難度中等。大模型可助力制造過程數據分析、物流過程數據分析、裝備運維數據分析；實現更強大的預測性維護、能耗管理、績效管理等能力。

　　工業機器人：難度相對較低。大模型可以提供機器人最高層的推理決策能力，根據自然語言或多模態輸入自動生成控制指令；從無標注數據中學習觀測和動作的特征，提高機器人的控制性能；可以簡化機器人開發的流程。

　　工業領域應用大模型，目前仍存在較多爭議，處于滲透階段。詳解三大瓶頸，若突破則質變。

　　關鍵瓶頸一：可靠性無法保證。大模型的“幻覺”與工業領域高可靠性需求相矛盾。探討了優化策略。

　　關鍵瓶頸二：算力資源仍然不足。訓練成本高昂、芯片漲價、大模型升級演進，都對算力資源提出了高要求。

　　關鍵瓶頸三：應用成本需大幅壓低。工業領域定制化千億參數大模型成本難以接受，但垂類大模型有用武之地。