隨著AI 技術(shù)的不斷成熟，AI 在工業(yè)領(lǐng)域已成為提升生產(chǎn)效率、降低成本、優(yōu)化流程的創(chuàng)新力量。DeepSeek 的出現(xiàn)為工業(yè)注入全新的動(dòng)力，有效為企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大技術(shù)支持。在實(shí)際落地中，面對(duì)復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境，如何最大化發(fā)揮AI+DeepSeek 潛力？如何在工業(yè)領(lǐng)域拓展更多AI創(chuàng)新場(chǎng)景，加快工業(yè)企業(yè)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型？
4月10日，由騰訊云 TVP 與三一集團(tuán)聯(lián)合主辦的「AI+DeepSeek工業(yè)場(chǎng)景融合——騰訊云TVP走進(jìn)三一集團(tuán)」活動(dòng)在長沙成功舉辦。本次活動(dòng)匯聚來各行業(yè)及技術(shù)領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研專家，一同參觀三一智聯(lián)重卡產(chǎn)業(yè)園和三一重工18號(hào)燈塔工廠，實(shí)地見證三一集團(tuán)先進(jìn)的智能制造實(shí)踐。通過主題分享和互動(dòng)討論的方式，各位專家多視角深入探討 AI+DeepSeek在工業(yè)場(chǎng)景的最新落地與發(fā)展，以及工業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型之道，共同見證前沿 AI 技術(shù)如何真正賦能工業(yè)。
開場(chǎng)致辭
三一集團(tuán)首席信息官、騰訊云TVP 許國強(qiáng)
三一集團(tuán)首席信息官、騰訊云TVP 許國強(qiáng)在致辭中表示，自2018年起，三一集團(tuán)將數(shù)字化轉(zhuǎn)型作為三大戰(zhàn)略之一，并將數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為三大方向：智能產(chǎn)品、智能制造和智能運(yùn)營。在智能產(chǎn)品上，三一集團(tuán)提升設(shè)備、挖掘機(jī)等主機(jī)產(chǎn)品的智能化水平，例如通過為遠(yuǎn)程控制的無人挖機(jī)及礦山裝配設(shè)備添加AI能力，使產(chǎn)品智能程度越來越高。在智能制造上，三一集團(tuán)建立全球重工行業(yè)的燈塔工廠，其“18號(hào)燈塔工廠”是智能制造行業(yè)的典范�；凇叭幕ァ被芰Γ唤Y(jié)合AI質(zhì)檢和工業(yè)視覺等技術(shù)，來增強(qiáng)其智能制造能力與提升效率。在智能運(yùn)營上，將研供產(chǎn)銷服等業(yè)務(wù)流程進(jìn)行數(shù)字化改造，并實(shí)施“全員AI”策略，使用AI來為業(yè)務(wù)賦能。
通過本次三一集團(tuán)與騰訊TVP的活動(dòng)，大家一起探索在第四次工業(yè)革命浪潮下，如何將數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)行融合。許國強(qiáng)表示，期待通過專家們的共同研討激發(fā)乘數(shù)效應(yīng)，通過分享企業(yè)實(shí)踐探索出新發(fā)展路徑，讓我們共同探討中國制造的新發(fā)展范式，共見數(shù)字世界如何影響實(shí)體世界，構(gòu)筑全新未來。
騰訊云副總裁、智能制造與智慧能源負(fù)責(zé)人 曹磊
騰訊云副總裁、智能制造與智慧能源負(fù)責(zé)人 曹磊發(fā)表致辭談到，DeepSeek等技術(shù)的爆發(fā)給傳統(tǒng)行業(yè)帶來巨大沖擊及不確定性，但更多的是機(jī)會(huì)。騰訊云TVP 旨在搭建一個(gè)暢所欲言的分享交流平臺(tái)，以促進(jìn)新興技術(shù)在不同產(chǎn)業(yè)中的探索與創(chuàng)新。本次TVP走進(jìn)三一，也是期望拉通產(chǎn)業(yè)，對(duì)標(biāo)標(biāo)桿，互相借鑒，共促發(fā)展。
騰訊 2024 年最新財(cái)報(bào)向產(chǎn)業(yè)傳遞出，在To B領(lǐng)域，騰訊更加注重業(yè)務(wù)健康可持續(xù)，更加強(qiáng)調(diào)產(chǎn)品與研發(fā)投入，進(jìn)而更加夯實(shí)面向產(chǎn)業(yè)的服務(wù)能力。聚焦 AI 及大模型，在本次技術(shù)浪潮之初，騰訊就注重自研大模型的投入，DeepSeek爆發(fā)之后，騰訊從SaaS應(yīng)用，PaaS產(chǎn)品及云底座，全面接入，賦能產(chǎn)業(yè)。
騰訊與三一集團(tuán)的合作由來已久，雙方于2014 年共同打造“根云”工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，融合騰訊云底座及三一集團(tuán)在工程機(jī)械行業(yè)的領(lǐng)先實(shí)踐。在礦車遠(yuǎn)控場(chǎng)景中，通過 5G、自動(dòng)駕駛、騰訊音視頻等技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦區(qū)無人駕駛。獲得行業(yè)嘉獎(jiǎng)的同時(shí)，在礦區(qū)、港口大規(guī)模落地商業(yè)化應(yīng)用。此外，雙方合作開發(fā)CDC專屬云架構(gòu)方案，開創(chuàng)智能制造領(lǐng)域云邊端一體化的先河。在大模型時(shí)代，騰訊將與三一集團(tuán)繼續(xù)攜手，共同推動(dòng)AI 技術(shù)在產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的落地。
未來已來：DeepSeek與大模型協(xié)同進(jìn)化之路
中南大學(xué)信息與網(wǎng)絡(luò)中心主任、騰訊云TVP 奎曉燕
中南大學(xué)信息與網(wǎng)絡(luò)中心主任、騰訊云TVP 奎曉燕發(fā)表《未來已來：DeepSeek與大模型協(xié)同進(jìn)化之路》的主題演講。
DeepSeek擁有開源、免費(fèi)、低成本、功能強(qiáng)大的特點(diǎn)，是中國AI技術(shù)的重大突破技術(shù)。DeepSeek支持智能對(duì)話、文本生成、語義理解、計(jì)算推理、代碼生成補(bǔ)全等應(yīng)用場(chǎng)景，支持聯(lián)網(wǎng)搜索與深度思考。自2023年7月推出以來，DeepSeek經(jīng)歷多次迭代，今年1月推出的DeepSeek-R1在大模型排名Arena中其基準(zhǔn)測(cè)試升至全類別大模型第三。
目前，DeepSeek在高校的應(yīng)用主要分為三大塊：在科研方面，通過DeepSeek進(jìn)行文獻(xiàn)分析和知識(shí)發(fā)現(xiàn)，進(jìn)行跨學(xué)科研究、數(shù)據(jù)分析等；在教學(xué)方面，可通過DeepSeek輔助教學(xué)演示、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)字教材、大綱生成和制作PPT等；在校務(wù)管理上，對(duì)學(xué)生畫像進(jìn)行分析與建議、育人成效評(píng)估，進(jìn)行辦公自動(dòng)化、行政管理、食堂成本分析，還可進(jìn)行業(yè)務(wù)咨詢和場(chǎng)地預(yù)約等。
中南大學(xué)今年2月上線校園版DeepSeek，3月上線DeepSeek-V3滿血版；在技術(shù)培訓(xùn)上，設(shè)計(jì)各類 AI+課程，邀請(qǐng)?jiān)菏繉＜易鯠eepSeek知識(shí)培訓(xùn)；還有搭建中南大學(xué)AI能力應(yīng)用中心等。
奎曉燕提醒道，我們擁抱技術(shù)變革時(shí)，需要理性看待大模型的能力，明確其優(yōu)勢(shì)與局限，避免過度依賴。她建議，加強(qiáng)師生和管理者AI素養(yǎng)培訓(xùn)，結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)優(yōu)化使用效果。其次，以AI建設(shè)倒逼數(shù)據(jù)治理與系統(tǒng)整合，如利用AI建設(shè)需求，推動(dòng)校內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、清洗與跨部門共享；還需打破數(shù)據(jù)孤島，整合教務(wù)、科研、管理等系統(tǒng)，構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)底座。然后，建立“場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)”的漸進(jìn)式的推廣路徑，優(yōu)先選擇高價(jià)值、低風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景試點(diǎn)，最終形成“試點(diǎn)—反饋—優(yōu)化—推廣”閉環(huán)，確保技術(shù)與需求精準(zhǔn)匹配。
AI引領(lǐng)：三一創(chuàng)新實(shí)踐與產(chǎn)業(yè)賦能
三一集團(tuán)首席數(shù)據(jù)官 傅杰
三一集團(tuán)首席數(shù)據(jù)官 傅杰在《AI引領(lǐng)：三一創(chuàng)新實(shí)踐與產(chǎn)業(yè)賦能》的演講中，介紹三一集團(tuán)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型之路、智能制造實(shí)踐以及AI應(yīng)用的具體案例。
回顧三一集團(tuán)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，經(jīng)歷以下重要階段：
● 破冰期（1999年）：引入 CAD 軟件，開啟 3D 數(shù)字化設(shè)計(jì)；
● 基礎(chǔ)建設(shè)期（2000-2010年）：逐步將數(shù)字化應(yīng)用于部分業(yè)務(wù)的線上管理，與企業(yè)的快速發(fā)展同步進(jìn)行；
● 高速發(fā)展期（2010-2020年）：通過 CRM、PLM 等系統(tǒng)的實(shí)施，實(shí)現(xiàn)全面信息化，打通研供產(chǎn)銷服業(yè)務(wù)流和數(shù)據(jù)流， 基本實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品全價(jià)值鏈的線上管理；
● 數(shù)字蝶變期（2020年后）：全面數(shù)智化變革，實(shí)現(xiàn)數(shù)智化三一，智能制造。
其中，數(shù)智化是三一集團(tuán)關(guān)鍵的三化戰(zhàn)略之一。
目前，三一在智能制造實(shí)踐收獲一些成果和進(jìn)步：三一建設(shè)全球重工行業(yè)僅有的 2 家“燈塔工廠”，全球風(fēng)電行業(yè)首座“燈塔工廠”，三一內(nèi)部工廠以燈塔工廠標(biāo)準(zhǔn)來制定工藝流水線。裝備自動(dòng)化通過引進(jìn)機(jī)器人等自動(dòng)化設(shè)備，大模型等 AI 技術(shù)來實(shí)現(xiàn)分揀、自動(dòng)開坡口和機(jī)器人噴涂等過程的智能化，大幅提升生產(chǎn)效率。三一搭建韶山葉片數(shù)字元平臺(tái)，通過數(shù)字孿生技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛擬工廠與現(xiàn)實(shí)工廠數(shù)智物聯(lián)，大幅提升風(fēng)電葉片產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。
在智能運(yùn)營上，三一集團(tuán) AI 應(yīng)用整體戰(zhàn)略邏輯是圍繞業(yè)務(wù)，梳理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，將業(yè)務(wù)在線，把數(shù)據(jù)采集清晰定義好每個(gè)場(chǎng)景下到底需要哪些數(shù)據(jù)，真正做到“All in AI”�；诖�，AI 整體規(guī)劃是打造“數(shù)據(jù)+AI” 雙輪驅(qū)動(dòng)體系，統(tǒng)一數(shù)倉沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，基于 AI 基座支撐多場(chǎng)景應(yīng)用形成“數(shù)據(jù)治理-資產(chǎn)沉淀-AI 賦能”閉環(huán)，來加速數(shù)據(jù)價(jià)值轉(zhuǎn)化。目前，三一在 AI 應(yīng)用的探索已覆蓋生產(chǎn)制造（自動(dòng)排程、智能套料）、營銷服務(wù)（智慧導(dǎo)購、售后服務(wù)助手）和智能辦公（數(shù)字人、多語種翻譯）等領(lǐng)域。
傅杰表示，三一集團(tuán)正處在全面 AI 探索的過程，不僅積極構(gòu)建自身基礎(chǔ)能力，還攜手騰訊等企業(yè)共同推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展。
企業(yè)級(jí)數(shù)字員工落地的實(shí)踐
來也科技首席產(chǎn)品官、騰訊云TVP 褚瑞
來也科技首席產(chǎn)品官、騰訊云TVP 褚瑞 分享《企業(yè)級(jí)數(shù)字員工落地的實(shí)踐》的主題演講。褚瑞從他在2001年做的“按鍵精靈”談起，并說明時(shí)至今日，企業(yè)員工仍然需要每天在不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)中做一些錄入、校對(duì)或復(fù)制粘貼等簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，效率十分低下。為了提升辦公室自動(dòng)化程度，來也科技從“按鍵精靈”中獲得靈感，在2019年推出數(shù)字員工產(chǎn)品，也就是依靠RPA和AI技術(shù)，讓軟件自動(dòng)幫員工完成每天重復(fù)的勞動(dòng)，這是數(shù)字員工 1.0 版。
當(dāng)大模型時(shí)代來臨，褚瑞認(rèn)為大模型技術(shù)推動(dòng)了數(shù)字員工的升級(jí)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字員工 2.0 版本，它包含兩種主要的應(yīng)用范式：
● AI Agent（智能體/智能助理）：常以對(duì)話機(jī)器人作為入口，可根據(jù)用戶需求，由大模型自動(dòng)拆解任務(wù)并執(zhí)行，方便靈活地完成指定任務(wù)。
● AI Workflow（智能工作流）：常以定時(shí)器、觸發(fā)器作為入口，并以工作流的方式來定義任務(wù)的每個(gè)步驟，在任務(wù)中引用大模型能力，以自動(dòng)處理大量復(fù)雜的工作。
以上兩種范式各有優(yōu)缺點(diǎn)，AI Agent 主要是減少個(gè)人工作量，AI Workflow 主要是提升業(yè)務(wù)效率，前者優(yōu)點(diǎn)在于開發(fā)成本低，靈活性強(qiáng)，后者優(yōu)點(diǎn)是執(zhí)行效率較高，確定性較高。根據(jù)目前的觀察，在企業(yè)場(chǎng)景中，以 AI Workflow 為主，以 AI Agent 為輔。
褚瑞強(qiáng)調(diào)：“在AI Workflow中，更強(qiáng)調(diào)的是人、大模型、傳統(tǒng)程序的三者協(xié)同，并不是有了大模型其他的就不需要了。實(shí)際上，人、大模型、傳統(tǒng)程序各有優(yōu)缺點(diǎn)，需要在不同場(chǎng)景選擇恰當(dāng)?shù)慕M合來解決問題。”
在企業(yè)應(yīng)用AI Workflow 落地時(shí)，褚瑞有以下建議：首先，不能想當(dāng)然，要對(duì)大模型的輸出格式進(jìn)行驗(yàn)證，如果驗(yàn)證不通過，不妨重試幾次；其次，傳統(tǒng)程序能做的，就用傳統(tǒng)程序做，如果要用大模型，盡量一次只用來做一個(gè)相對(duì)單一的子任務(wù)；最后，如果要對(duì)工作流的結(jié)果負(fù)責(zé)，仍然有必要設(shè)置傳統(tǒng)程序或人工驗(yàn)證的環(huán)節(jié)。
騰訊云AI與大模型實(shí)踐分享
騰訊云企業(yè)數(shù)字化首席專家、騰訊研究院特約研究員 馬徐
騰訊云企業(yè)數(shù)字化首席專家、騰訊研究院特約研究員 馬徐帶來《騰訊云AI與大模型實(shí)踐分享》的主題演講。
當(dāng)我們來到 AI 時(shí)代，工業(yè)企業(yè)如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)成為重要議題。新質(zhì)生產(chǎn)力從最初的從“三大特征”到“五個(gè)著力點(diǎn)”，涵蓋技術(shù)的更新突破、新產(chǎn)業(yè)體系、綠色低碳、新生產(chǎn)關(guān)系、人才等，其中蘊(yùn)含重要啟示：隨著 AI 時(shí)代的發(fā)展，工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)不全是AI。
基于此，騰訊云提出五個(gè)“新”方向來助力工業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型：“新”產(chǎn)業(yè)布局，從產(chǎn)品出海到產(chǎn)業(yè)出海；“新”業(yè)務(wù)場(chǎng)景，AI 與大模型驅(qū)動(dòng)場(chǎng)景創(chuàng)新；“新”生產(chǎn)要素，數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)要素；“新”IT基礎(chǔ)設(shè)施，集團(tuán)一體化IT基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)；“新”組織方式，組織效能的全面提升。
騰訊云在每一個(gè)維度上均做了大量的嘗試，在本次演講中馬徐詳細(xì)介紹騰訊云在AI和大模型方向所做的工作。騰訊云提出“N+6+1+1”體系架構(gòu)來助力 AI 和大模型在工業(yè)企業(yè)的落地。即N個(gè)延申場(chǎng)景，6個(gè)速贏能力，1 套算力底座，1 套AI產(chǎn)品化團(tuán)隊(duì)。
“N”是指N個(gè)貫穿工業(yè)企業(yè)研、產(chǎn)、供、銷、服、IT 的AI場(chǎng)景，例如加速研發(fā)流程、綠色智能生產(chǎn)、精益智慧運(yùn)維、客戶體驗(yàn)提升、IT降本提效等場(chǎng)景。6 大速贏能力包含文生文、文生圖、文生視頻能力，數(shù)智人，知識(shí)引擎，智能客服，數(shù)據(jù)分析，員工助手這六項(xiàng)能力。
對(duì)于不同規(guī)模的企業(yè)，馬徐建議采用適合自身情況的AI部署方案，大型企業(yè)可使用混合云模式，而中小型企業(yè)則推薦公有云的方式。此外，隨著AI時(shí)代的到來，企業(yè)組織架構(gòu)應(yīng)有適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，他認(rèn)為企業(yè)建設(shè)全功能的AI團(tuán)隊(duì)至關(guān)重要的，確保從“AI項(xiàng)目” 到“AI產(chǎn)品” 持續(xù)運(yùn)營，該團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)包含產(chǎn)品專家、算法專家、技術(shù)專家和運(yùn)營專家，以確保AI項(xiàng)目的順利推進(jìn)。
深度探討熱點(diǎn)話題，觀點(diǎn)PK創(chuàng)新思維
騰訊云TVP 系列活動(dòng)注重交流和分享，本次活動(dòng)的最后一個(gè)環(huán)節(jié)是開放討論，數(shù)十位來自工業(yè)、AI 領(lǐng)域的專家分組交流，通過兩個(gè) AI 熱點(diǎn)話題開啟AI 如何賦能工業(yè)未來的深入探討。
話題一、AI戰(zhàn)略如何與企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型路徑協(xié)同？
三組永鋼集團(tuán) 趙國賓表示，一是AI應(yīng)用應(yīng)聚焦核心業(yè)務(wù)，分析企業(yè)主要業(yè)務(wù)價(jià)值點(diǎn)，從中找到數(shù)字化轉(zhuǎn)型和AI落地的方向，這是實(shí)現(xiàn)最大效益和最有效投入的方式。二是以點(diǎn)帶面推進(jìn)，落地AI和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的經(jīng)驗(yàn)是相通的，相對(duì)來說企業(yè)很多點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量非常好，找到這些領(lǐng)域，利用AI技術(shù)來解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問題，使其比人工操作做得更好、更準(zhǔn)確、更高效，當(dāng)多個(gè)這樣的業(yè)務(wù)“點(diǎn)”被 AI 提升效率后，逐步構(gòu)成“面”的變革。
趙國賓表示，目前關(guān)于AI的討論熱烈，但在具體主體業(yè)務(wù)里的實(shí)際落地案例并不多。這反映出AI對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)字化的要求較高，希望在這輪AI浪潮下，企業(yè)重新審視并加強(qiáng)其數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)工作，為未來的AI落地打下堅(jiān)實(shí)基石。既不能很超前，也不能太保守，應(yīng)將AI與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有機(jī)結(jié)合，通過抓主要業(yè)務(wù)、由點(diǎn)及面的方式，通過 AI 反推原先企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作有效落地。
話題二、大模型在智能制造行業(yè)的落地和應(yīng)用
來自第一組的代表，三一集團(tuán) 傅杰表示，針對(duì)大模型在智能制造行業(yè)的落地和應(yīng)用話題，從研供產(chǎn)銷服領(lǐng)域來看，可使用大模型做以下工作，例如在營銷上，利用大模型提升客戶問詢處理能力和產(chǎn)品理解力；在零售上，探討大模型是否能替代傳統(tǒng)推薦模式，并優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)等；在服務(wù)上，通過大模型技術(shù)提升服務(wù)水平。
此外，在構(gòu)建大模型專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫時(shí)，尤其是醫(yī)學(xué)等特定行業(yè)，對(duì)知識(shí)的要求較高，無法通過眾包或低成本的模式由普通人完成標(biāo)注，需要行業(yè)專家的參與，這無疑增加成本。因此，未來應(yīng)建立專門的訓(xùn)練知識(shí)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、知識(shí)生產(chǎn)流水線以及完善的生態(tài)系統(tǒng)，以滿足專業(yè)領(lǐng)域的要求。
值得一提的是，高校學(xué)生思想活躍、開放，是企業(yè)創(chuàng)新的活水。加強(qiáng)校企合作，有效推動(dòng)大模型技術(shù)創(chuàng)新與落地。
二組代表青寧科技 白慧冬指出，目前業(yè)內(nèi)在使用大模型的過程中有個(gè)誤區(qū)，是人們認(rèn)為簡(jiǎn)單得將通用大模型與專業(yè)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單結(jié)合，就可以獲得期望的專業(yè)結(jié)果，這是嚴(yán)重錯(cuò)誤的。
所有的大模型都有所采集方向的數(shù)據(jù)與邏輯提取的算法，經(jīng)過大量正負(fù)樣本數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練后形成的結(jié)果集，脫離基礎(chǔ)場(chǎng)景直接輸入專業(yè)數(shù)據(jù)，不可能獲得專業(yè)結(jié)果，而且所有的大模型給普通用戶提供的會(huì)話長度都是有限的（對(duì)計(jì)算能力和緩存空間有限），這些會(huì)話長度里所填充的數(shù)據(jù)不足以構(gòu)建起專業(yè)模型的深度。真正的專業(yè)模型是基于底層采用專業(yè)數(shù)據(jù)通過深度學(xué)習(xí)方法逐層構(gòu)建起來的。
對(duì)于智能制造領(lǐng)域，基于自身數(shù)據(jù)構(gòu)建起專業(yè)大模型是不可或缺的，而不能單純依賴外部通用模型加自身積累的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)量巨大之間，也有著一個(gè)巨大的專業(yè)鴻溝。
例如在材料加工的過程中涉及材料缺陷發(fā)生的概率問題，即使材料從基礎(chǔ)礦藏到采礦過程到冶煉、提純和加工制造是標(biāo)準(zhǔn)化流程，里頭存在因?yàn)樵牧虾图庸ぶ圃爝^程中出現(xiàn)的概率性的缺陷問題。這意味著企業(yè)需要基于自身數(shù)據(jù)構(gòu)建適合自己需求的大模型，基于這樣構(gòu)建起來的大模型，才能對(duì)未來設(shè)備的使用壽命缺陷的發(fā)生以及分布等獲得更有效的預(yù)測(cè)與計(jì)算結(jié)果，只有這樣才有助于精準(zhǔn)地識(shí)別和管理生產(chǎn)和產(chǎn)品運(yùn)行過程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
結(jié)語
在「AI+DeepSeek工業(yè)場(chǎng)景融合——騰訊云TVP走進(jìn)三一集團(tuán)」活動(dòng)中，上午，與會(huì)專家們實(shí)地考察三一智聯(lián)重卡產(chǎn)業(yè)園和三一重工18號(hào)燈塔工廠，親身感受三一集團(tuán)在先進(jìn)智能制造領(lǐng)域的落地實(shí)踐。下午，來自工業(yè)制造、數(shù)字化、AI領(lǐng)域的產(chǎn)學(xué)研專家從多視角分享前沿的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與真知灼見，為我們帶來寶貴的啟發(fā)和切實(shí)的指導(dǎo)。在分組研討環(huán)節(jié)，各位專家從不同角度深入探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI技術(shù)的發(fā)展路徑，幫助我們理清思路，帶來諸多收獲。
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