据新华社报道，国务院总理李强7月2日至3日在江苏调研时强调，强化科技赋能，加快推动制造业数字化转型。李强表示，大模型的迅猛发展，正在催生研发设计和生产制造方式颠覆性变革。

我国制造业规模庞大，门类齐全，应用场景极为丰富，AI大模型是推动制造业数字化转型的重要力量，市场研究机构Gartner预测显示，到2027年，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升。

根据腾讯研究院发布的《工业大模型应用报告》，市场上507个工业小模型和99个工业大模型长期并存，大模型和小模型在工业领域分别呈现U型和倒U型分布态势。目前国内的工业大模型在不同的工业领域中得到了应用，涵盖了能源、电力、化工、汽车和制造等细分行业。

例如，首个专注于工业领域的中工互联的智工·工业大模型，在电力、能源、采矿、汽车制造等重点行业率先完成了产品落地。

思谋科技的IndustryGPT打破传统人机交互的界限，将大模型技术与工业软、硬件相结合。

创新奇智依托奇智孔明AInnoGC工业大模型打造ChatRobot生成式工业机器人调度、ChatCAD生成式辅助工业设计等多款大模型原生应用。

京东方的显示工业大模型在缺陷检测迭代加速系统和良率分析知识问答系统等方面成功落地。

湖南钢铁、湖南移动、华为联合研发的钢铁行业盘古大模型应用，覆盖钢铁流程中的焦化、烧结，炼铁、炼钢、轧钢、质检等9个专业23个场景。

从原材料加工到终端产品制造，涵盖了几乎所有工业门类，丰富的场景为AI大模型的落地应用提供了肥沃的土壤。

AI大模型在制造业领域的应用，为生产制造、研发设计和经营管理场景都带来颠覆性变革力量。

工业研发设计是产品生命周期的起点，大模型在此场景应用可以有效缩短研发周期、降低研发成本、提升产品性能具体来看，大模型可以分析海量的市场数据、社媒信息等，挖掘用户需求，为产品定义提供数据支撑。

基于用户需求和设计规范，大模型可以自动生成多种概念设计方案，并进行初步评估，帮助设计师快速确定初步方案，还可以根据设计师设定的约束条件，生成设计方案，极大提高设计师效率。

此外，大模型可以通过学习历史数据和仿真结果，自动优化产品设计参数，并构建虚拟仿真环境，预测产品性能，提前发现设计缺陷。

在生产制造环节，利用大模型分析海量生产数据，能优化生产流程，提升效率和质量。在运营管理方面，通过构建生产管理知识库，接收自然语言提问，为管理者和操作者提供实时信息查询，进行智能决策。

在质量安全方面，使用大模型提供更强大的视觉检测能力，用于质检、安全巡检等，提高模型泛化能力，降低训练样本需求。还可以生成模拟检测图像的缺陷样本，提高模型泛化性;自动对检测的异常结果进行分析，并生成检测报告。

在生产调度方面，使用大模型进行排序优化、生产和物流流程调度优化，优化生产计划和调度，提高生产效率和资源利用率。

在自动化控制方面，帮助机器人学习复杂的动作和路径规划，提高生产效率和安全性。使用自然语言与机器人交互，赋予机器人更强的环境感知和决策能力，实现人机协同作业。

工业AI大模型还处于起步和探索阶段，未来随着AI技术的发展以及应用场景的不断拓展，制造业将迎来全面智能化