制(zhi)造業(ye)(ye)正迎(ying)來人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)技(ji)(ji)術的(de)全(quan)面(mian)滲透與深(shen)度融合的(de)新(xin)階段， 其中，人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)專用小模型技(ji)(ji)術已廣泛(fan)植(zhi)根于制(zhi)造業(ye)(ye)的(de)各個環(huan)節， 而大(da)模型技(ji)(ji)術亦逐步嶄露頭角(jiao)，展現(xian)出其在(zai)復(fu)雜應用場景中的(de)巨大(da)潛(qian)(qian)力。同時，制(zhi)造業(ye)(ye)人工(gong)智(zhi)能(neng)(neng)領域的(de)產業(ye)(ye)結構日益完善，基礎層雖 面(mian)臨國外技(ji)(ji)術主導的(de)挑戰，但國產化(hua)(hua)進程加(jia)速，潛(qian)(qian)力無限；技(ji)(ji)術平臺(tai)層構建起較為成熟的(de)生態(tai)體(ti)系；應用層則(ze)遍地開花，在(zai)多(duo)個行業(ye)(ye)實現(xian)了廣泛(fan)而深(shen)入的(de)應用，共同驅動(dong)著(zhu)制(zhi)造業(ye)(ye)向智(zhi)能(neng)(neng)化(hua)(hua)、高效化(hua)(hua)轉(zhuan)型升級。

人工智(zhi)能+制(zhi)造業應用挑戰(zhan)

當前，制造(zao)業(ye)(ye)在人工智(zhi)能應用(yong)方面遭遇多(duo)重挑(tiao)戰，包括數據獲 取難(nan)、場(chang)景(jing)融合(he)難(nan)、安全性風險(xian)高以及組(zu)織制度滯后等。這些挑(tiao)戰 共同制約了制造(zao)業(ye)(ye)的(de)智(zhi)能化轉型，影響了生產效(xiao)率的(de)提升、產品質 量的(de)穩定(ding)性和企業(ye)(ye)競(jing)爭力的(de)增強，同時也對數據安全與隱私保護(hu)構 成了潛(qian)在威(wei)脅(xie)。

（一）研(yan)發設計環節數據獲取及(ji)整合困難

（二）生產制造環(huan)節場景復(fu)雜安全(quan)風(feng)險高

（三）運營管理環節組織(zhi)制度(du)滯后于技術變革(ge)

（四）產品服務環(huan)節需求變化快且(qie)差異大

附件：人工智能+制造業應用落地研究報告-展現出其在復雜應用場景中的巨大潛力