專訪鼎捷數智副總裁裴菁：數據是AI大模型發揮效能的關鍵
AI在工業場景中的落地迎來又一波爆發期，相關產業鏈公司的新一輪競賽也開始打響。
“傳統的工業軟件往往側重於流程管理、數據分析等基礎功能，難以滿足企業在快速變化市場中的靈活應對需求。而AI技術的引入，爲工業軟件注入了新的能力，使其能夠更加智能地輔助企業決策、優化生產流程、提升產品質量。”近日，鼎捷數智（SZ300378，股價22.68元，市值62億元）副總裁裴菁在第24屆中國國際工業博覽會期間接受《每日經濟新聞》記者專訪時表示。
在裴菁看來，AI大模型在製造業的應用具有顯著的行業特色。其中數據是AI大模型發揮效能的關鍵。雖然目前AI大模型和算法主要基於通用的開源平臺，但要真正適配製造業的細分行業，必須依賴多年積累的行業數據和專業知識進行訓練。
事實上，隨着製造業向智能化、數字化轉型的加速推進，工業軟件作爲連接物理世界與數字世界的橋樑，其重要性日益凸顯。根據《中國工業軟件產業發展研究報告（2024）》，2023年全球工業軟件市場規模約5028億美元，摺合人民幣約3.56萬億元。我國工業軟件市場規模約2414億元，同比增長12.3%，高於軟件行業平均增長水平。
AI加持工業製造研發、生產、售後多環節
AI技術的融入，不僅爲工業軟件企業帶來了新的業務增長點，更對整個行業的未來發展產生了深遠的影響。
從具體流程來看，裴菁表示，在產品研發設計階段，AI技術可以通過機器學習算法，對海量設計數據進行深度挖掘，發現潛在的設計規律和優化空間。
例如，利用AI進行仿真模擬，可以在產品製造前預測其性能表現，減少試錯成本；同時，AI還能根據市場需求和用戶反饋，自動調整設計方案，實現產品的快速迭代和優化。
在生產控制環節，AI技術的應用更是實現了生產過程的精準化管理。裴菁介紹，通過實時採集生產數據，AI系統能夠迅速識別生產過程中的異常情況，並自動調整生產參數，確保生產線的穩定運行。
“此外，AI還能根據訂單信息，智能推薦最優的生產工藝路線，實現一鍵式生成工藝信息、參數設置及工時標準等，極大地提高了生產效率和靈活性。這種精準化的生產控制方式，使得企業能夠更好地應對市場變化，滿足客戶的個性化需求。”裴菁說道。
在售後運維階段，AI技術同樣發揮着重要作用。
裴菁告訴記者，通過構建智能運維平臺，企業可以實現對設備的遠程監控、故障診斷和預測性維護。AI系統能夠利用大數據分析技術，對設備運行數據進行實時監測和分析，提前發現潛在故障隱患，並給出相應的維修建議。這種智能化的售後運維模式，不僅降低了企業的運維成本，還提高了客戶滿意度和忠誠度。
以化工、食品等行業爲例，配方研發是產品創新的關鍵環節。傳統的配方研發過程往往需要大量的實驗和試錯，成本高昂且效率低下。通過將AI與AR（增強現實）技術相結合，企業可以構建虛擬的配方研發環境，實現配方的快速迭代和優化。
一方面，AR技術使得研發人員能夠直觀地看到配方調整後的效果，而另一方面，AI則能根據實驗數據自動推薦最優的配方組合。這種場景化的應用方式，極大地提高了配方研發的效率和準確性。
而另一場景則是工廠環境中的路線選擇。裴菁表示，在製造業中，工藝路線的選擇直接影響到產品的生產成本和質量。傳統的工藝路線規劃往往依賴於人工經驗和試錯法，難以適應快速變化的市場需求。但通過引入AI技術，企業可以根據訂單信息自動推薦最優的工藝路線，並一鍵生成相應的工藝信息和參數設置。
此外，在企業的日常運營中，“問題處理”是一項重要且繁瑣的工作。傳統的問題處理方式往往需要人工查閱大量資料或諮詢專家意見，效率低下且容易出錯。
在這一背景下，通過構建基於AI的問題處理知識庫，企業可以實現對問題的快速響應和準確解決。裴菁表示，AI系統能夠利用大數據分析技術從海量數據中提取有用信息，並結合行業知識和專家經驗給出解決方案。這種智能化的問題處理方式不僅提高了問題處理的效率和準確性還降低了企業的運營成本。
製造業智能化轉型加速
在AI的加持之外，工業互聯網、大數據、雲計算、等技術也在不斷成熟，製造業智能化轉型已成爲提升產業競爭力、實現高質量發展的必由之路。
在裴菁看來，智能化轉型不僅能夠顯著提升生產效率和產品質量，還能優化資源配置，降低運營成本，增強企業的市場響應能力和創新能力。
然而，在推動智能化轉型的過程中，企業也面臨着諸多挑戰。
裴菁告訴記者，首先，由於製造業細分領域衆多，不同企業的信息化基礎、業務模式和轉型需求差異巨大，難以找到一套完全通用的解決方案。這要求企業在進行智能化轉型時，必須結合自身實際情況，進行個性化的頂層設計和規劃。
其次，企業現有的信息化系統種類繁多、錯綜複雜，如何將這些系統與智能化技術進行有效整合，實現數據互通和業務流程再造，成爲企業面臨的另一大難題。此外，智能化轉型還涉及大量資金投入和人才培養，這對企業的資金實力和人才儲備提出了更高要求。
裴菁表示，基於這一背景，鼎捷數智還注重場景化應用，針對不同場景下的具體需求，開發相應的智能化產品和服務，幫助企業實現轉型。