2030 年科技趋势：下一个生成式 AI 时代

释放 AI 真正潜力

过去数十年间，人工智能已在工业领域创造巨大价值。机器学习与神经网络领域的创新，催生了预测性维护、生成式设计等成熟应用。而随着生成式 AI 的突破性发展，全新机遇正加速到来 ——褪去舆论热潮与过度期待，其正为工业领域带来实实在在的价值。从解决高技能人才短缺、加速 AI 人机协同的工业智能助手，到充当工业应用中 API 间“翻译官”的大语言模型 (LLM)，生成式 AI 在工业领域的潜力正持续拓展。

我们关注的核心趋势

工业基础模型

基于行业专属数据完成预训练，可实现更快速、更精准的 AI 方案部署。

智能代理 AI

指在工业场景中具备一定自主决策与执行能力的 AI 系统。

多模态大语言模型

融合语言理解与视觉感知能力，可处理文本、图像、视频数据及时序数据等工业专属信息。

边缘模型

将 AI 算法与计算能力部署在工业网络边缘，更贴近数据源实现实时处理。

专用硬件

包括 GPU、支持 LPU 的边缘设备等，可在边缘侧提供高性能算力，保障 AI 算法实时运行。

驾驭生成式 AI 新时代：全域战略布局

为从容应对 2030 年工业人工智能的技术变革与挑战，各参与方亟需构建全面系统化的战略体系。

• 创新驱动：在企业内部培育拥抱人工智能技术的创新文化，推动技术深度融合。
• 工业场景适配：严守工业环境核心要求与标准，涵盖网络安全、风险防控、合法合规，并消除训练数据中的偏见。
• AI 生态文化：构建以工业人工智能为核心的生态协同模式，通过与合作伙伴、客户及行业专家高效共享数据，助力企业在 AI 新时代抢占先机。