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一般認為，被應用于制造業(yè)的人工智能可大致分為兩種，分別是生成式AI和非生成式AI。生成式AI可基于深度學習模型創(chuàng)造新的內(nèi)容或解決方案，提高企業(yè)運營管理效率；非生成式AI則專注于數(shù)據(jù)抓取識別，常被用于生產(chǎn)的調(diào)度、檢測和任務執(zhí)行等環(huán)節(jié)。 

目前，樹根科技獨立自研的工業(yè)AI已有四大典型應用：從海量數(shù)據(jù)中挖掘規(guī)律，輔助科學決策；通過流程管控或控制機構(gòu)，實現(xiàn)閉環(huán)管理 ；精準調(diào)度資源，優(yōu)化生產(chǎn)與運營排程；轉(zhuǎn)化專家經(jīng)驗為可復用的數(shù)字資產(chǎn)，促進知識傳承。

此前，工信部發(fā)布的人工智能賦能新型工業(yè)化典型應用案例的名單共收錄了151個案例。在這上百種應用場景中，哪些對當前企業(yè)發(fā)展和生產(chǎn)制造最為重要？哪些具體問題可以通過AI解決？哪些功能已實現(xiàn)成熟落地使用？

為求解其中答案，樹根科技不斷總結(jié)實踐經(jīng)驗，與行業(yè)伙伴攜手開展工業(yè)場景仿真驗證，找出當下最具價值并成熟落地的7大工業(yè)AI應用場景，其中生成式AI在企業(yè)決策中樞、智能客服交互等領域展現(xiàn)革新性價值，而非生成式AI則在節(jié)拍優(yōu)化、能耗管控、產(chǎn)品質(zhì)檢等環(huán)節(jié)凸顯不可替代性優(yōu)勢。

隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，工業(yè)設備所帶來的如成本、質(zhì)量、訂單交期等相關(guān)數(shù)據(jù)井噴式增長，數(shù)據(jù)在企業(yè)決策中的權(quán)重越來越高，為緩解人工維護數(shù)據(jù)質(zhì)量低，生產(chǎn)數(shù)據(jù)散落分離等痛點，企業(yè)績效塔應運而生。某大型汽車零部件供應商曾向樹根科技表示數(shù)據(jù)采用原始的人工方式維護、上報，導致管理層獲取信息不及時、不完整，嚴重影響決策的準確性和時效性。為此，樹根科技為其建立了覆蓋從銷售到生產(chǎn)的全流程數(shù)據(jù)的企業(yè)績效塔，通過LLM協(xié)同根因分析實時分析經(jīng)營數(shù)據(jù)，自動發(fā)現(xiàn)潛在問題、定位瓶頸，生成優(yōu)化建議并預警風險，輔助企業(yè)管理者高效決策。

在客戶服務領域，樹根科技依托RAG-GPT技術(shù)，讓AI化身為7×24小時數(shù)字員工提高服務效率。一方面，它可以精準理解客戶訴求，結(jié)合歷史知識庫提供專業(yè)答復，顯著提升用戶的滿意度和忠誠度；另一方面，它能有效修復“AI幻覺”問題，確保回答質(zhì)量，并具備擴展和升級能力，可適應不同業(yè)務場景的需求。

3.文書處理

除了在企業(yè)管理、客戶服務等主職工作上表現(xiàn)出色，工業(yè)AI還是一個技多不壓身的多面手，在許多細微場景也具有強大的適配度。例如，在基礎性文書閱讀與撰寫領域，樹根科技曾幫助某船舶維修龍頭企業(yè)，通過AI的多模態(tài)識別能力，快速理解文本內(nèi)容，捕捉關(guān)鍵信息并輸出結(jié)構(gòu)性內(nèi)容，在報價單生成環(huán)節(jié)提升20倍效率。時至今日，AI已然成為表格填寫、會議紀要整理、工作報告編寫、工藝審核等方面的專業(yè)寫手，將人從重復性的工作中解放出來，讓人力資源聚焦于更具價值的創(chuàng)新工作。

在工業(yè)生產(chǎn)場景中，對產(chǎn)品線的實時監(jiān)控和調(diào)整十分重要。樹根科技為流水線裝上“聰明大腦”，通過學習歷史經(jīng)驗，把復雜的參數(shù)調(diào)整變成“按方抓藥”，讓成品產(chǎn)出更加平穩(wěn)高效。比如，在煙草制絲工藝中，樹根科技曾針對煙絲松散回潮的數(shù)據(jù)進行建模分析，形成一個歷史知識錯題本，再通過錯題本反向測算出最適宜煙絲生產(chǎn)的設備參數(shù)，推送給控制系統(tǒng)，確保高品質(zhì)煙絲的穩(wěn)定產(chǎn)出。

2.節(jié)能降耗

能源是工業(yè)的“血液”，調(diào)控能源是企業(yè)生產(chǎn)的必修課。樹根科技運用工業(yè)智能算法和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，結(jié)合排產(chǎn)計劃、用能規(guī)律、工藝要求等現(xiàn)實情況，制定好能源使用方案，讓供能設備們排好隊按次序工作。經(jīng)統(tǒng)計，該技術(shù)預測能耗的精準度達95%以上，可使電耗降低15%左右。

3.精準質(zhì)檢

隨著產(chǎn)業(yè)升級和消費者需求的提升，企業(yè)對于產(chǎn)品質(zhì)量的要求水漲船高，與之相應的質(zhì)檢方式也在與時俱進。與檢測覆蓋率低且人力消耗大的傳統(tǒng)質(zhì)檢相比，樹根科技的工業(yè)AI擁有高精度攝像頭般的“雙眼”，可準確捕捉細如發(fā)絲的產(chǎn)品質(zhì)量問題。現(xiàn)在，樹根科技的AI視覺檢測技術(shù)已被應用于裝備制造、汽車等多個領域，其缺陷檢測過殺率和漏殺率均低于5%，努力做到不錯判任何一個優(yōu)等品，也不放過任何一個瑕疵品。

4.性能優(yōu)化

不僅如此，樹根科技的工業(yè)大模型和智能算法還在諸多工業(yè)生產(chǎn)的小場景中廣為運用。如在拋丸機性能優(yōu)化過程中，通過設備互聯(lián)和實時數(shù)據(jù)采集獲取工藝參數(shù)，當出現(xiàn)異常時，及時發(fā)現(xiàn)并改進工藝，讓拋丸全過程精確、透明化管控，大幅提升拋丸機作業(yè)有效率。

其實，無論是生成式AI還是非生成式AI，它們都如同樹的枝椏，延伸進無數(shù)多無窮廣的應用場景，其帶來的無盡價值如蔥蘢的樹冠生機勃發(fā)，但不管大樹多么枝繁葉茂，都離不開扎實根系的滋養(yǎng)。樹根科技對制造業(yè)“1+2+N”的解決方案，就是基于1套企業(yè)數(shù)字基座的根，通過“企業(yè)經(jīng)營智能化”和“生產(chǎn)制造智能化”2類方法，實現(xiàn)N項數(shù)字化場景的實地應用。

作為工業(yè)智能賽道的領軍者，樹根科技正依托“AI+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”雙輪驅(qū)動，通過生成式AI的創(chuàng)造性賦能與非生成式AI的精準控制，不僅破解了傳統(tǒng)的企業(yè)管理難、客服效率低、基礎工作重復等問題，更在生產(chǎn)調(diào)控、能耗控制、質(zhì)量檢測等多領域開辟出新價值空間，成為“AI+制造”范式轉(zhuǎn)型的典型標桿。

立足數(shù)字化浪潮奔涌的新時代，樹根科技正高速推進工業(yè)設計大模型、工業(yè)代碼大模型、工業(yè)視頻生成大模型等多個大模型的研究，持續(xù)釋放AI賦能的乘數(shù)效應，為企業(yè)突破效率天花板、培養(yǎng)新型競爭力構(gòu)筑關(guān)鍵支點，助推中國制造在高質(zhì)量發(fā)展賽道上步履堅定，行穩(wěn)致遠。