从“制造”到“智造”：AI大模型下半场，中国制造的机会来了

喧嚣的“百模大战”之后，AI大模型将驶向何方？当技术演进步入“下半场”，比拼的不再是参数高低，而是谁能真正扎根产业、解决痛点。本文作者**国创臻行总经理王喆**基于一线实践进行分享：制造业非但不是AI的“落后应用者”，反而是其落地最复杂、价值最深厚的沃土。

大靠山

915人浏览 · 2025-08-06 20:48:11

大靠山 · 2025-08-06 20:48:11 发布

喧嚣的“百模大战”之后，AI大模型将驶向何方？当技术演进步入“下半场”，比拼的不再是参数高低，而是谁能真正扎根产业、解决痛点。本文作者国创臻行总经理王喆基于一线实践进行分享：制造业非但不是AI的“落后应用者”，反而是其落地最复杂、价值最深厚的沃土。

2024年是大模型领域分水岭式的一年。技术演进的速度前所未有，从 GPT-4 到 Claude 3，从 Gemini 到国内百模大战，参数在膨胀，能力在跃迁，但我看到一个更值得关注的趋势：*从比拼模型能力，走向比拼行业解决力*。

OpenAI CEO Sam Altman 最近表明：“未来五年，大模型将像电力一样融入每一个产业底座。”

这不仅是一场AI的竞赛，更是一次****产业范式的重构机会*。而我想说，*在这场重构中，中国制造业，可能是最值得下注的赛道。****

大模型上半场的焦点，是技术指标和通用能力。但到了下半场，我们看到一个清晰的变化：*谁能真正走入工业现场、理解业务链条、沉淀通用与专用模型之间的“场景中台”，谁才有机会胜出。***

在这个过程中，我们越来越深刻地意识到：*制造业不是**AI的落后应用者，恰恰相反，它是AI落地最复杂也最具价值的土壤。*

制造流程长、环节多，正是大模型擅长的信息流协同场景；
制造数据量大但碎片化，正好需要多模态大模型进行认知提取与统一；
制造人才结构复杂，从技工到专家，AI不只是“替代工具”，更是“增能助手”。

正如吴恩达曾说过的那句话：“AI真正的价值，不是替代谁，而是赋能每一个具体岗位。”这在制造业表现得尤为明显。

过去一年，我们在服务制造业客户过程中，摸索出三类典型的AI落地路径，每一条都不只是用模型“看得懂”，而是真正嵌入业务、改变组织工作方式的路径：

1、AI质检工程师：从图像识别走向“认知质检”

传统AI质检模型只能检测特定缺陷，容错性差，泛化能力弱。我们用自研的工业视觉大模型 + 语义理解，让AI不仅能识别缺陷类型，还能解释缺陷形成原因、调取相关历史数据和工艺参数–*从**“识别”走向“诊断”与“决策建议”*。**

2、AI工艺助手：知识不再只在老师傅脑子里

制造工艺复杂、个性化程度高，传统SOP文档和专家经验很难标准化传承。我们用大模型构建了“数字老师傅”–模型能调取过往案例、工艺流程、材料参数，给出个性化的工艺推荐，还能回答年轻技工在现场的实时问题。

*3、**多智能体协同调度系统：AI不只是单点工具，而是“虚拟中台”*

复杂制造现场常常有多个系统：MES、ERP、WMS 等，信息壁垒严重。我们用多智能体架构，让“质检智能体”“工艺智能体”“设备智能体”彼此协作，串起“从生产计划到设备调度再到异常预警”的完整链路。

我们不是唯一做大模型的企业，但我们做的每一件事，都有一个原则：AI不能悬浮在云端，它必须沉到车间地面。

我们不盲目追参数，也不迷信开源闭源。我们关注的是三件事：

*模型能否**“听得懂”行业语言？***–从术语理解、任务指令，到工艺推理；
*模型能否**“插得进”业务流程？***–能不能嵌入MES、ERP，不打断原有流程；
*模型能否**“用得起”且“敢用”？***–成本可控、知识保密、安全可解释。

我们相信，只有****对制造业**“有敬畏感”地做AI****，才能真正推动中国制造走向智能化新阶段。

很多人问我，大模型对制造业真的有用吗？我说：别等AGI，我们要做的，是用现有的AI，解决90%的现实问题。

中国制造业拥有全球最复杂的供应链体系、最深的工艺积淀、最强的数据沉淀能力。
而今天的大模型，已经具备了进入这些复杂场景的能力。

剩下的，不是技术问题，而是****谁有勇气真正**“下地”干这件事****。

我们正在和一群有远见、有行动力的制造企业一起，重新定义“智能制造”的含义。
不是喊口号，不是上设备，而是让AI真的成为业务链条中的一环、一员。

结语：大模型下半场，是中国智造的上半场

大模型不是结束，而是新工业时代的起点。

AI重构制造的时刻，已经来到。我们相信，未来不是AI替代人，而是人和AI一起，重塑制造的边界。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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2025最新大模型学习路线

明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。

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针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

大模型经典PDF书籍

新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！

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配套大模型项目实战

所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
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博主介绍＋AI项目案例集锦

MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。

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这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【`保证100%免费`】

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为什么要学习大模型？

2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等领域，为各行各业带来了革命性的改变和机遇。

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适合人群

在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。

Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。

模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。