4月初，华为发布了其“盘古系列AI大模型”在，自2021年立项以来，这一模型目前已经可以高度适配于各类复杂的工业应用场景，而这种基于“预训练+下游微调”的工业化开发模式或许就代表着AI赋能工业生产的发展路径。
（上述企业仅作行业举例使用，不作为任何具体的投资建议，投资需谨慎。）
为什么这么说呢？因为目前的工业AI已经形成了识别、数据建模寻优及经验知识推理决策三类核心应用模式，这些不同的应用模式可以落地应用于不同的场景，就比如一些智能的工业装备、平台与工业软件方案，从而能够实现研发设计、生产制造、经营管理的全环节赋能。
图：工业AI应用场景分布
资料来源：工业互联网产业联盟及中国信通院《工业智能白皮书（2022）》，信达证券研发中心
那么AI赋能具体是怎么在各个环节实现的呢？
拿研发来说，AI可以赋能创成式设计、仿真设计、电子优化设计等，例如通过AI驱动CAD产品，设计师们就可以轻松不少，因为产品已经可以实现自动生成设计了。
而通过赋能早期的缺陷检测、预测性维护等等部分，生产运维环节也实现了降本增效。与此同时,AI+CRM、SCM、ERP这些经营管理类软件还可以大幅提升企业的营销管理效率和供应链决策有效性。
总的来说，我们不难看出工业AI的应用正在赋能千行百业智能升级，还是以盘古大模型为例，目前其已经在100余个行业场景完成验证，在实际任务中为不同企业节约了90%以上的研发成本。
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图：盘古大模型已广泛应用于众多行业及领域
资料来源：智东西微信公众号，国金证券研究所
因此，各行各业的开发者都在大力构建自己的AI生态系统，放眼未来，工业化AI开发模式也有望成为人工智能新的重点方向，那么就将带动科技板块迎来新机遇。
从这个角度来看，大家也可以增加对科技板块产品的关注，例如创业50ETF、港股科技50ETF、景顺长城纳斯达克科技指数（QDII）A人民币。
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大家觉得，AI对工业生产哪个环节的影响最大？是研发、生产还是管理呢？请在评论区留下你的观点。
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全部讨论
AI对工业生产的研发环节影响是最大的。因为生产环节需要的AI等级不是很高，产品检验之类的工作甚至不需要高阶AI，简单的机器视觉识别就可以了。AI对研发环节的影响将是颠覆性的，我们过去在软件开发上面，在医药研发上面需要的都是堆人头，雇一堆博士生，现在通过AI技术，我们可以替代大部分人力，研发速度也能明显加快，这个才是最重要的。
应该是生产环节吧，生产环节一个是成本最高的环节，替代的效果好，另外一个是场景更多，适应性更好。对需求方来说也更能接受。$港股科技50ETF(SH513980)$
@ETFboys全球科技 AI对工业生产的不同环节都有重要的影响，但是其影响最大的环节会因行业、公司和具体应用而异。
在研发方面，AI可以通过模拟和优化算法来快速设计新产品或改进已有产品的性能，同时帮助厂商预测市场需求和趋势，优化供应链和物流管理，提高产品的质量和效率。在生产方面，AI可以帮助企业进行智能制造，监控生产过程和设备的状态，提高生产效率和品质稳定性。此外，AI还能够优化物流管理，减少订单配送时间和成本，提升客户体验。在管理方面，AI可以通过数据分析、模型预测和决策优化，为企业提供合理的生产计划和供应链管理，降低库存和成本，提升企业的效益和竞争力。因此，AI对工业生产的影响主要体现在研发、生产和管理三个环节，每个环节的影响和重要性都不能被简单地区分出来，而是与具体应用场景和行业特点有关。
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AI对工业生产中的应用场景环节的影响最大！
AI技术无疑会渗透到金融业数字化转型的各个环节，解决企业在风控、营销、合规等方面的问题，AI有望与行业具体的应用场景结合，整个形成一个新的数字化转型、智能化浪潮！
目前，数字化浪潮方兴未艾，以人工智能、大数据、云计算、区块链等为代表的金融科技创新助推金融业变革升级，迸发出无限生机活力，ChatGPT激发的新一轮AI创新浪潮，也让金融业数字化转型的机遇与挑战并存，这已成为行业人士的共识！
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AI在数字化工厂中的应用广泛而多样，以下是对其主要应用领域的介绍：
1. 安全管理和设备监控：AI可以通过视频监控和图像识别技术实现对工厂的安全管理。它能够检测异常行为、预警潜在危险，并提供实时的设备监控和报警系统，确保工厂的安全运行。
2. 自动化生产和机器人应用：AI与机器人技术相结合，实现生产线的自动化和智能化。AI能够使机器人具备自主决策和学习能力，适应不同的生产任务，提高生产效率和灵活性。
3. 数据分析和预测：AI可以处理和分析大规模的生产数据，发现隐藏的模式和关联性，提供有价值的洞察和预测。它能够帮助企业做出更准确的决策，优化生产过程和资源配置。
4. 供应链管理和物流优化：在数字化工厂中AI可以实现供应链的智能管理和优化。它能够实时监控库存、需求和物流情况，提供准确的供应链预测和调度，优化物流路径和交付时间。
5. 协作机器人和人机合作：AI与协作机器人技术相结合，使机器人能够与人类工作人员共同协作完成任务。AI可以实现机器人的感知和理解能力，与人类工作人员进行协调和合作，提高工作效率和人机安全性。
总的来说，AI在数字化工厂中的应用能够提高生产效率、优化资源利用、提升产品质量和安全性，改善供应链管理和物流优化，为工厂提供更智能、高效和可持续的生产方式。
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当前我国制造业正处于从传统生产模式向数字化、网联化、智能化的新发展阶段。在我国致力于碳中和的战略背景下，智能制造的发展是我国实现碳中和的关键，也是我们从制造大国走向制造强国的重要一步。一方面，人工智能赋能制造业能通过提高良率、降低原材料损耗等方式降低生产成本，减少碳排放；另一方面，人工智能可通过全自动化、动态监控等方式提高各生产环节的效率，由此实现降本增效，双重发展。我们认为，AI赋能制造业，主要体现在五个环节：1）设计端，仿真系统提升研发效率；2）生产端，智能机器人提高生产效率；3）运维端，AI算法智能预测；4）检测端，机器视觉增强检测精准度；5）物流端，智慧物流提升运输配送效率。