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人工智能技术推动企业加快数字化转型，以满足大模型对高质量数据的需求。通过AI的智能数据管理，工业数据的预测、运维和治理将变得更加高效和精准。
通用大模型具备知识“涌现”能力，通过借助行业工艺数据对通用大模型进行微调，形成垂直领域大模型。垂域大模型能够深入分析行业工艺数据，推动工艺制程的优化和升级，显著提升生产效率和产品质量。
生成式人工智能通过支持个性化的需求，推动工业企业实现高度定制化产品生产。生成式人工智能能够优化工业设计流程，如材料选择和工艺参数设置；并通过持续学习和调整，确保产品的高质量和一致性，满足市场上不断变化的需求。工业人工智能开发与应用门槛不断降低，生产的标准化、自动化和模块化将快速普及。
人工智能加速云边端一体化，提升边缘设备的实时数据处理能力，减少对云平台的依赖。AI赋能的智能算力调度使计算更加高效，助力企业在复杂环境中快速决策。
人工智能促进柔性生产变革，使得工业生产系统能够快速响应市场变化，进行灵活的生产计划和流程调整。通过智能优化，支持小批量、多品种的生产模式，提高生产灵活性，提升生产效率、资源利用率，从而增强市场竞争力。
人工智能将通过数据分析优化库存、运输和采购流程，提升供应链的灵活性与效率。AI赋能的无人仓储和自动化物流系统，将显著减少中断、降低成本，并增强企业应对市场变化的能力。
具身智能技术赋予工业机器人真正的智能，减少对传统工装和夹具的依赖，实现快速切换生产任务。此技术将大幅降低工业机器人的部署成本，推动其在智能制造中的广泛应用。
随着AI智能体感知、决策能力的提升，工业生产中的人机交互模式被重塑。AI不仅承担重复性任务，还通过自主化系统提供实时决策支持和流程优化，使工人从操作层面转向监督与管理角色。人工智能与工人的紧密协作将提升生产效率和安全性。
随着AI的广泛应用，保障技术可靠性和数据隐私至关重要，工业人工智能的安全治理涵盖技术、应用和数据三个层面，需确保AI决策透明可控，并解决由AI技术应用引发黑箱效应和潜在的社会问题。
AI技术通过优化能源分配和资源回收，如污水处理和烟气治理，推动工业向低碳和环保的绿色制造模式转型。智能化的绿色工业生态将显著提升资源效率，助力实现可持续发展目标。
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