（Attention），通过在大规模、多样化的无标注数据集上进行预训练，大模型能够学 习掌握丰富的通用知识和方法，从而在广泛的场景和任务中使用，例如文本生成、自 然语言理解、翻译、数学推导、逻辑推理和多轮对话等。大模型不需要、或者仅需少 量特定任务的数据样本，即可显著提高在新任务上的表现能力。如 Open AI 曾用 GPT- 4 参加了多种人类基准考试，结果显示其在多项考试中成绩都超过了大部分人类（80% 流程。 新思科技与微软合作，整合了 Azure OpenAI 平台的生成式 AI 技术，使得设计工具具备 了与工程师进行对话的智能能力。 在日常工作中，工程师可以利用 Synopsys.ai Copilot 来应对芯片设计过程中遇到的各种复杂挑战。通过与工具的智能对话，工程师能够更 加高效地解决问题，优化设计方案，从而显著提高设计效率。 Cadence14推出了 Cadence.AI ERP 系统、制造执行系统（MES）、传 感器以及历史记录器等多样化数据，该平台改变了数据处理方式。同时基于大模型能 力，允许用户以自然语言询问并与数据互动，将复杂的数据分析过程转换为简单直观 的对话。Manufacturing COPILOT 不仅能处理和分析原始数据，还能识别并解释复杂的 生产行为，转化为易于理解的、可操作的洞察。借助数据可视化技术，它提供了数据 的图形化叙述，增强数据的

确保销 售策略的竞争力及价格的合理性，同时通过自动化营销和个性化沟通提升客户参与度和转化 率，推动石油石化产品销售的增长。 智能客服：基于大语言模型的交互技术，沉淀通用对话、语音识别与合成以及知识库能力， 构建智能对话和语音能力中心，为广域用户提供智能化的客服体验，满足�*��小时语音服务 需求，提升服务体验，并显著降低人力投入规模。 智能合同管理：利用大语言模型的文本理解和处理能力，可自动起草合同，并在合同审批和 营销策略。此外，大模型通过学习历史销售数据和客户反馈，可以优化产品定位，提升客户 体验，在数字营销活动中更加精准地与客户沟通。 服务经营智能管理：汇聚服务体系的全场景动态信息，服务体系管理人员可以通过语音命令 与对话，了解各服务环节的整体运营健康度和客户满意度等关键指标，并能够深入查看更多 分析见解。同时，AI助手也可以通过对服务背景信息的理解，在需要时自动生成工单，帮助 企业加速服务流程，提升运营洞察力。 作，以此来完成一次回访任务。在提升外呼信息收集能力的同时，增强了外呼结果的分析能 力，切实为服务质量的提高及精准营销赋能场景提供数据支撑。 智能在线及业务引导：建设网站、APP、小程序、微信等多渠道接入，结合智能对话中心进 行知识问答的优化和问答模型训练，结合多渠道接入、语义理解、意图识别、多轮会话模型 等功能，为用户提供一体化咨询和业务引导服务，提高了在线客服问题解决效率。 智能质检：结合话术、情绪、满

亿美元的成本，包括降低库 存成本、优化运输成本、加速决策流程以及 节省时间（从天到小时到分钟甚至秒）。 案例研究 9 智能供应链：洞察变革，驱动增长 加速供应链 智能化进程 如果数据能与人对话，它会说些什么？ 供应链团队即将揭晓答案。 第二部分 智能供应链洞察变革，驱动增长 10 供应链管理充满未知和挑战，其受到地缘政 治冲突、气候灾难以及日益复杂的环境等多 方面影响。因此，供应链高管的应变能力至

8-2024）为例，该标准从模型能力和场 景适配两个维度对工业大模型提出了明确要求。在模型能力方面，标准重点评 估工业大模型在工业质量检测、对话指令理解、故障诊断分析和生产资源调度 等任务中的适用性。例如，在工业质量检测中，模型需精准识别产品缺陷，如 在电子元件生产中识别表面划痕或尺寸偏差，保障产品质量。在对话指令理解 方面，模型应准确解析复杂生产指令，例如在钢铁冶炼中，针对“根据当前温度 和炉内压力调整原料投放比例 能的缓存预热和动态参数调整机制。 面向目标的 Agent 架构的技术发展主要集中在提升智能体的目标理解能力 和自主决策水平，通过构建先进的目标分解系统和状态追踪机制，实现更精准 的任务执行和动态调整。该技术路线特别重视多轮对话管理和反馈机制的优化， 通过持续的知识积累和经验迁移，不断增强 Agent 的自主学习能力和任务完成 效果。 智能体组合架构的技术发展重点是构建高效的多智能体协作系统，通过优 化智能体角色 管理目标、技术瓶 颈以及市场需求。这个阶段的关键工作包括： 目标明确：明确开发工业大模型的具体目标，例如提高生产效率、降低能 耗、预测设备故障等。此时需要与企业的管理层和相关业务部门进行深度对话， 确保目标明确且具体。 应用场景调研：对各个业务场景（如生产线优化、设备健康监测、供应链 管理等）进行深入分析，找出哪些场景能够最有效地受益于工业大模型。例如， 在生产线中，通过实时预测

现出 良好的效能。人工智能技术与各类制造业传感器、机器设备、行业知 识融合形成的垂类大模型，能够针对异质性产品和制造流程深度优化， 更适用于企业级应用场景的专业性要求。如，ChatDD 新一代对话式 药物研发助手、面向游戏行业的图像内容生成式大模型等。根据《2023 大模型落地应用案例集》，目前近 65%的人工智能大模型是垂直大模 型。另一方面，作用广度持续扩大。数字劳动资料与传统劳动资料的

产品服务助手将为企业提供一种全新的交互方式。作为 HR，在工作中遇到拿不准的法律问题怎么办？问百度，10 个里 8 个是广告；问同事，可能还没你专业。数字人小爱 拥有劳动人事法务咨询能力，可通过模拟人类对话快速地 解答用户提出的问题，可以随时随地为 HR 解决劳动法规 难题、规避用工风险：并且 24×365 全天候提供及时准确 的响应，提升员工满意度。 �. 智慧业务专家 数字人小爱具有人格化、智能化和自动化的特点。她能够

加，其中许多倡议旨在协调标准，并寻求个别努力之间 的协同作用。这些合作包括： • 共同主持G20绿色金融研究小组（2016-2018年） • 作为创始成员参与绿色金融体系网络（NGFS） （2017年-至今） • 中国-英国经济和金融对话 • 中国人民银行加入国际可持续金融平台（IPSF） （2019年-至今） 这一发展表明，中国对一个相互关联的绿色金融监管框 架很感兴趣，国际投资者通常对其有信心。 绿色债券/绿色贷款市场 在

能生产等方面得到了广泛应用。 随着计算能力的提升和算法的不断优化，AI 大模型的推理效率 和准确性也在不断提高。例如，目前主流的大模型如 GPT- 3、BERT 和 T5 等，展示了在语言理解、生成和对话等任务上的卓 越性能。这些技术的进步，使得 AI 大模型逐渐成为企业生产过程 中不可或缺的工具。 目前，许多企业已经开始探索将 AI 大模型应用于智慧工厂的 建设中。以下是当前 AI 大模型在工业领域的几个关键应用场景：