工業(yè)軟件行業(yè)深度報(bào)告：24H1工業(yè)軟件廠商保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)工業(yè)AI加速滲透各應(yīng)用場(chǎng)景

o建議關(guān)注標(biāo)的寶信軟件、中控技術(shù)、中望軟件、索辰信息、賽意信息、能科科技、鼎捷軟件、科大訊飛；o風(fēng)險(xiǎn)提示1、AI技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；o建議關(guān)注標(biāo)的寶信軟件、中控技術(shù)、中望軟件、索辰信息、賽意信息、能科科技、鼎捷軟件、科大訊飛；o風(fēng)險(xiǎn)提示1、AI技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；2、AI商業(yè)化產(chǎn)品發(fā)布不及預(yù)期；3、政策不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；4、下游市場(chǎng)不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。1/32o2024年上半年我國(guó)工業(yè)軟件廠商保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，經(jīng)營(yíng)效率顯著提升業(yè)軟件投入意愿提升。2024H1，A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)營(yíng)收和利潤(rùn)同比分別增長(zhǎng)2024年上半年，我國(guó)工業(yè)企業(yè)營(yíng)收及利潤(rùn)情況較上年同期呈現(xiàn)小幅增長(zhǎng)，利潤(rùn)率liuwenshu03@短期承壓但工業(yè)軟件投入占工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)比值持續(xù)提升，反映工業(yè)企業(yè)對(duì)核心工13.80%和11.02%，經(jīng)營(yíng)保持增長(zhǎng)的同時(shí)，合計(jì)銷售/管理/研發(fā)費(fèi)用率同比分別降低0.68/1.03/0.56pct、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流凈額同比增長(zhǎng)99.2%，經(jīng)營(yíng)效率顯著優(yōu)化。同相關(guān)報(bào)告時(shí)，各廠商報(bào)告期內(nèi)積極布局AI+工業(yè)垂類應(yīng)用，未來(lái)有望受益于AI等智能化技1《行業(yè)盈利短期承壓，信創(chuàng)和術(shù)滲透，疊加工業(yè)軟件國(guó)產(chǎn)化提升，實(shí)現(xiàn)營(yíng)收利潤(rùn)的高質(zhì)量成長(zhǎng)。算力產(chǎn)業(yè)提速》2024.08.31o工業(yè)大模型應(yīng)用已滲透至制造各細(xì)分環(huán)節(jié)，至2025年國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)?？沙賰|帆星座”計(jì)劃起航，商業(yè)航天開目前工業(yè)領(lǐng)域的AI大模型的場(chǎng)景應(yīng)用已滲透至外觀設(shè)計(jì)、工業(yè)代碼生成、知識(shí)啟新時(shí)代》2024.08.22管理與問(wèn)答助手等各個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，至2025年我國(guó)人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)3《AI提質(zhì)增效，Capex只增不規(guī)模有望達(dá)到141億元。未來(lái)工業(yè)APP有望在工業(yè)模型基礎(chǔ)上快速構(gòu)建的各類應(yīng)減》2024.08.07用，并且針對(duì)特定的工業(yè)場(chǎng)景和任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化和定制。o海外已形成多維度、多層次的AI+工業(yè)應(yīng)用生態(tài)陣，發(fā)布類Copilot應(yīng)用，賦能各場(chǎng)景下工業(yè)軟件用戶的效率提升。o國(guó)內(nèi)廠商積極布局，AI大模型賦能工業(yè)各場(chǎng)景在大模型層面，國(guó)產(chǎn)大模型中盤古5.0大模型已在工業(yè)設(shè)計(jì)、工業(yè)質(zhì)檢、智慧礦山等場(chǎng)景落地，而科大訊飛基于星火大模型已形成羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)；在應(yīng)用層面，中控技術(shù)、寶信軟件、鼎捷軟件等龍頭廠商均積極布局AI+工業(yè)場(chǎng)景應(yīng)用，在我國(guó)政策推動(dòng)下，AI+工業(yè)應(yīng)用有望加速滲透從而推動(dòng)我國(guó)整體智能制造水平的不斷提升。2/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正 51.1上半年我國(guó)工業(yè)企業(yè)經(jīng)營(yíng)承壓下，工業(yè)軟件仍保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì) 51.2上半年A股工業(yè)軟件廠商費(fèi)用率顯著下降，現(xiàn)金流大幅好轉(zhuǎn) 72AI+工業(yè)模型滲透各細(xì)分場(chǎng)景，有望全面提升 2.1AI大模型開啟工業(yè)智能化新階段，快速打開超百億市場(chǎng) 112.2AI大模型+垂類工業(yè)應(yīng)用快速滲透各類細(xì)分場(chǎng)景 122.3政策推動(dòng)疊加我國(guó)工業(yè)智能化需求，AI+工業(yè)應(yīng)用趨勢(shì)確定 14 3.1海外多家廠商推出AI+工業(yè)應(yīng)用，基本實(shí)現(xiàn)全流程覆蓋 163.2西門子攜手微軟、亞馬遜推出生成式AI應(yīng)用 173.2.1西門子工業(yè)Copilot，賦能制造業(yè)企業(yè)效率提升 3.2.2西門子攜手亞馬遜推出AIGC對(duì)話助手 183.3Autodesk發(fā)布AIGC3D工具Bernini 3.4新思軟件：Synopsys.ai套件賦能EDA全設(shè)計(jì)流程 203.5Ansys針對(duì)CAE行業(yè)推出SimAI、AnsysGPT應(yīng)用， 213.6Cadence生成式AI產(chǎn)品覆蓋芯片設(shè)計(jì)全流程 23 244.1華為“盤古”大模型全面賦能工業(yè)流程 244.2中控技術(shù)發(fā)布工業(yè)首款A(yù)I時(shí)序大模型TPT 264.3創(chuàng)新奇智“奇智孔明AInnoGC”構(gòu)建企業(yè)知識(shí)庫(kù) 264.4科大訊飛基于羚羊工業(yè)大模型構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài) 274.5鼎捷軟件：基于雅典娜工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)推出多款A(yù)IGC應(yīng)用 284.6賽意信息發(fā)布首個(gè)聚焦企業(yè)服務(wù)大模型的AIGC中臺(tái) 29 30 31 313/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正圖表目錄圖1：2018-2024H1中國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品銷售收入情況 5圖2：2024-2029年我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品收入規(guī)模預(yù)測(cè) 5圖3：2015-2024H1我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值及GDP同比增速情況 5圖4：2018-2024H1中國(guó)工業(yè)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入情況 6圖5：2018-2024H1中國(guó)工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額情況 6圖6：2018-2024H1中國(guó)工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)率情況 6圖7：2018-2024H1我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品收入占工業(yè)企業(yè)營(yíng)收、利潤(rùn)比值情況 6圖8：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)營(yíng)收情況 8圖9：2021Q1-2024Q2A股工業(yè)軟件廠商單季度營(yíng)收情況 8圖10：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)歸母凈利潤(rùn)情況 8圖11：2021Q1-2024Q2A股工業(yè)軟件廠商單季度歸母凈利潤(rùn)情況 8圖12：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商毛利率、凈利率情況 9圖13：2021Q1-2024Q2A股工業(yè)軟件廠商單季度毛利率、凈利率 9圖14：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商費(fèi)用率情況 9圖15：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流凈額情況 9圖16：2016-2024H1A股工業(yè)軟件廠商研發(fā)費(fèi)用情況 10圖17：大模型在工業(yè)全鏈條的應(yīng)用探索 11圖18：生成式AI（大模型）和判別式AI（小模型）在工業(yè)主要領(lǐng)域分布情況 圖19：2019-2029年全球工業(yè)AI市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè) 圖20：2018-2025年人工智能在中國(guó)制造業(yè)應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模 12圖21：AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景 14圖22：AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域的部署方式 14圖23：2019-2021年中國(guó)智能制造能力成熟度水平 15圖24：我國(guó)工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率 15圖25：MicrosoftFabric基于制造業(yè)場(chǎng)景推出Copilot解決方案 17圖26：西門子Xcelerator平臺(tái) 圖27：西門子IndustryCopilot 18圖28：西門子AIGC對(duì)話機(jī)器人“小禹” 圖29：用戶通過(guò)自然語(yǔ)言輸入即可生成3D模型 20圖30：基于Bernini能力生成一個(gè)水罐demo 20圖31：Synopsys生成式AI應(yīng)用涵蓋整個(gè)EDA堆棧 20圖32：AnsysSimAI具有用戶友好型界面，可實(shí)現(xiàn)快速性能預(yù)測(cè) 22圖33：AnsysGPT使用界面示意 22圖34：Cadence生成式AI應(yīng)用 23圖35：Cadence.AI生成式AI應(yīng)用矩陣 23圖36：華為發(fā)布盤古5.0大模型 24圖37：華為云工業(yè)AI質(zhì)檢解決方案架構(gòu) 25圖38：華為“盤古”礦山大模型架構(gòu) 25圖39：創(chuàng)新奇智AInnoGC工業(yè)大模型 27圖40：創(chuàng)新奇智AInnoGC引擎 27圖41：羚羊工業(yè)大模型發(fā)布以來(lái)成果顯著 28圖42：星火認(rèn)知大模型結(jié)合羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) 284/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正圖43：鼎捷雅典娜ChatFile應(yīng)用 29圖44：鼎捷雅典娜ChatBI應(yīng)用 29圖45：賽意信息善謀GPT解決方案 30表1：2023年下半年以來(lái)我國(guó)工業(yè)軟件相關(guān)政策梳理 7表2：2024年上半年國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件廠商加速布局AI+工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用 表3：工業(yè)大模型產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì) 13表4：工業(yè)大模型應(yīng)用的三種構(gòu)建模式對(duì)比 13表5：我國(guó)AI+制造業(yè)內(nèi)應(yīng)用相關(guān)政策 表6：海外AI+工業(yè)模型應(yīng)用梳理 表7：AutodeskAI賦能用戶設(shè)計(jì)與制造工作流并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化 表8：Synopsys.ai功能點(diǎn) 21表9：中控自研工業(yè)時(shí)序大模型TPT特點(diǎn) 26表10：賽意AIGC中臺(tái)（善謀GPT）核心應(yīng)用場(chǎng)景 30表附錄：A股工業(yè)軟件廠商列表 315/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)業(yè)規(guī)模整體保持持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。Wind統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2023年我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品銷售額達(dá)到2824億元，同比增長(zhǎng)17.3%，自2022年小幅下滑后重回增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2018-2023年五年復(fù)合增長(zhǎng)率約為13.84%。2024年上半年，我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品收入達(dá)1324億元，同比增長(zhǎng)9%。未來(lái)隨著我國(guó)新質(zhì)生產(chǎn)力要求以及新型工業(yè)化進(jìn)程的持續(xù)推進(jìn)，工業(yè)軟件應(yīng)用范圍和深度的擴(kuò)大有望推動(dòng)行業(yè)規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測(cè)，至2029年我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品收入規(guī)模有望超過(guò)5000億元。近年來(lái)我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值增速快于GDP增速，工業(yè)增加值對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)度有望持續(xù)提升。2024年上半年我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)6.0%，同期我國(guó)GDP同比增速為5.0%。2020年以來(lái)除2023年外，我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)增加值增長(zhǎng)快于GDP，未來(lái)隨著我國(guó)工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的持續(xù)成長(zhǎng)，有望拉動(dòng)核心工業(yè)軟件需求，帶動(dòng)國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件市場(chǎng)規(guī)模的不斷成長(zhǎng)。6/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年上半年我國(guó)工業(yè)企業(yè)營(yíng)收及利潤(rùn)情況較上年同期呈現(xiàn)小幅增長(zhǎng)。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，2023年我國(guó)工業(yè)企業(yè)合計(jì)營(yíng)業(yè)收入及合計(jì)利潤(rùn)總額分別為133.44萬(wàn)億元和7.69萬(wàn)億元，同比分別下滑了3.2%和8.54%，2024年上半年這兩項(xiàng)指標(biāo)分別為64.86萬(wàn)億元和3.51萬(wàn)億元，同比分別增長(zhǎng)3.58%和3.62%，呈現(xiàn)小幅增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。上半年工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)率承壓，軟件投入占比持續(xù)走高。2024年上半年，我國(guó)工業(yè)企業(yè)合計(jì)利潤(rùn)率為5.41%，同比2023年上半年持平，2021年以來(lái)工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)率情況持續(xù)走低，經(jīng)營(yíng)壓力有所增加。從工業(yè)軟件投入占比來(lái)看，2024年上半年我國(guó)工業(yè)軟件產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)營(yíng)收和利潤(rùn)的比例分別為0.20%和3.91%，工業(yè)軟件銷售占企業(yè)利潤(rùn)比例從2021年以來(lái)持續(xù)提升，反映政策推動(dòng)下工業(yè)企業(yè)對(duì)于工業(yè)軟件的支出意愿持續(xù)增長(zhǎng)。自“十三五”開始，我國(guó)工業(yè)軟件相關(guān)政策出臺(tái)節(jié)奏加快，重點(diǎn)關(guān)注核心工業(yè)軟件領(lǐng)域的國(guó)產(chǎn)化突破。根據(jù)《“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》，我國(guó)旨在“十四五”期間積極發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、加快補(bǔ)齊基礎(chǔ)軟件等瓶頸短板。2024年8月，國(guó)資委等部門發(fā)布《關(guān)7/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正于規(guī)范中央企業(yè)采購(gòu)管理工作的指導(dǎo)意見》，旨在衛(wèi)星導(dǎo)航、芯片、工業(yè)機(jī)器人等科技創(chuàng)新重點(diǎn)領(lǐng)域，“帶頭使用創(chuàng)新產(chǎn)品”，有望推動(dòng)國(guó)產(chǎn)核心工業(yè)軟件的加速滲透。在地方政府層面，2024年以來(lái)北京市、廣東省相繼出臺(tái)政策引導(dǎo)軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展，并且北京市提出對(duì)基礎(chǔ)軟件、工業(yè)軟件、網(wǎng)絡(luò)安全等關(guān)鍵軟件進(jìn)行“全面重構(gòu)”，而廣東省提出創(chuàng)新發(fā)展關(guān)鍵軟件，推動(dòng)工業(yè)軟件企業(yè)和工業(yè)企業(yè)持續(xù)融合創(chuàng)新。提《關(guān)于加快傳統(tǒng)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升升，有效支撐制造業(yè)比重保持基本穩(wěn)定，級(jí)的指導(dǎo)意見》力進(jìn)一步鞏固增強(qiáng)。工業(yè)企業(yè)數(shù)字化研發(fā)設(shè)計(jì)工具普及率、關(guān)鍵工序數(shù)控戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)集群行動(dòng)計(jì)劃其中創(chuàng)新發(fā)展關(guān)鍵軟件，推動(dòng)工業(yè)軟件惠政策的集成電路企業(yè)或項(xiàng)稱“清單”）制定工作，基本延用2023年清單制定程序、關(guān)要求的通知》控制類工業(yè)軟件、經(jīng)營(yíng)管理類工業(yè)軟件；《北京市加快建設(shè)信息軟件產(chǎn)到2027年，北京市信息軟件產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)收入達(dá)到4.8萬(wàn)億元在衛(wèi)星導(dǎo)航、芯片、高端數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、先進(jìn)醫(yī)療設(shè)新重點(diǎn)領(lǐng)域，充分發(fā)揮中央企業(yè)采購(gòu)使用的A股工業(yè)軟件賽道廠商保持穩(wěn)健成長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。我們選取了寶信軟件、中控技術(shù)、柏楚電子等19家工業(yè)軟件相關(guān)的廠商進(jìn)行分析(具體公司列表請(qǐng)參見表附錄)，2024年上半年A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)營(yíng)業(yè)總收入210.21億元，同比增長(zhǎng)13.8%，2018-2023年工業(yè)軟件廠商合計(jì)營(yíng)業(yè)總收入CAGR約為21.69%，規(guī)模保持穩(wěn)健增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。單季度看，Q2同比增速較Q1有所下降。2024年Q2單季度，A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)營(yíng)業(yè)總收入為113.19億元，同比增長(zhǎng)7.50%，環(huán)比增長(zhǎng)16.68%。2024Q1廠商合計(jì)營(yíng)業(yè)總收入為97.01億元，同比增長(zhǎng)22.06%。從收入確認(rèn)節(jié)奏看，工業(yè)軟件廠商收入的季節(jié)性分布顯著，下半年?duì)I收普遍高于上半年。8/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年上半年工業(yè)軟件廠商整體歸母凈利潤(rùn)保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，單Q2同比增速顯著放緩。2024年上半年，A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)歸母凈利潤(rùn)為30.53億元，同比增長(zhǎng)11.02%，2018-2023年合計(jì)歸母凈利潤(rùn)C(jī)AGR約為26.22%，保持持續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。單季度看，2024年第二季度合計(jì)歸母凈利潤(rùn)為16.20億元，同比增長(zhǎng)0.77%，單季度同比增長(zhǎng)較2024Q1（20.71%）顯著下滑。況2024年上半年工業(yè)軟件廠商毛利率、凈利率承壓，同比有所下滑。2024年上半年A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)毛利率、凈利率分別為41.69%、14.90%，同比分別下滑0.64pct、0.52pct，低于2023年全年但高于2022年全年的毛利率、凈利率水平。單季度看，2024Q2毛利率、凈利率環(huán)比顯著提升。2024年Q2單季度，A股工業(yè)軟件廠商毛利率、凈利率分別為43.86%、17.48%，同比2023Q2分別提升1.09pct、下降0.62pct，毛利率水平有所好轉(zhuǎn)。環(huán)比情況看，2024Q2單季度毛利率、凈利率環(huán)比Q1分別提升4.69pct和5.59pct，盈利能力環(huán)比修復(fù)顯著。9/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年上半年工業(yè)軟件廠商費(fèi)用率優(yōu)化顯著，現(xiàn)金流情況同比大幅好轉(zhuǎn)。2024年上半年，A股工業(yè)軟件廠商銷售/管理/研發(fā)費(fèi)用率分別為8.14%/5.65%/13.68%，同比2023年上半年分別降低了0.68pct/1.03pct/0.56pct，整體經(jīng)營(yíng)效率同比優(yōu)化顯著。2024年上半年，工業(yè)軟件廠商合計(jì)經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流凈額為7.23億元，同比增長(zhǎng)99.2%，工業(yè)軟件廠商現(xiàn)金流情況大幅好轉(zhuǎn)。我國(guó)工業(yè)軟件廠商持續(xù)加大研發(fā)投入，產(chǎn)業(yè)升級(jí)推動(dòng)工業(yè)軟件賽道整體經(jīng)營(yíng)質(zhì)量不斷提升。2024年上半年A股工業(yè)軟件廠商合計(jì)研發(fā)費(fèi)用投入達(dá)到28.7億元，同比增長(zhǎng)9.27%，2018-2023年合計(jì)研發(fā)費(fèi)用CAGR約為27.27%，我國(guó)工業(yè)軟件廠商持續(xù)投入產(chǎn)品研發(fā)，不斷縮小與海外龍頭廠商的技術(shù)差距，在滿足新型工業(yè)化和國(guó)產(chǎn)替代需求的同時(shí)，有望持續(xù)提升自身經(jīng)營(yíng)質(zhì)量。10/322024年上半年，國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件廠商加速布局AI+工業(yè)垂類應(yīng)用。隨著AI大模型的持續(xù)迭代，國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件廠商搶抓發(fā)展機(jī)遇，積極布局生成式AI結(jié)合工業(yè)場(chǎng)景的垂類模型及產(chǎn)品應(yīng)用。未來(lái)國(guó)產(chǎn)工業(yè)軟件有望受益于AI大模型技術(shù)的持續(xù)融合，加速商業(yè)化落地，推動(dòng)公司業(yè)績(jī)的持續(xù)高質(zhì)量成長(zhǎng)。表2：2024年上半年國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件廠商加發(fā)布流程工業(yè)首款A(yù)I時(shí)序大模型TPT（Time-于生成式的AI算法框架及不同行業(yè)海量生產(chǎn)2024年6月發(fā)布的ZW3D2025版本引入AI技術(shù)，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)智能命令推薦與工藝、AI+驗(yàn)證、AI+維護(hù)等面向汽車及軌道交通、半導(dǎo)體電子及轉(zhuǎn)BOM等應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行探索，同時(shí)接入鼎捷雅典娜知公司推動(dòng)ChatBI和ChatDoc兩款A(yù)IGC應(yīng)用落地，并升級(jí)發(fā)布“奇智孔明工業(yè)大模型”2.0版本（AInno-75B）以及11/32工業(yè)大模型應(yīng)用已逐步滲透至工業(yè)制造的各細(xì)分環(huán)節(jié)。從工業(yè)產(chǎn)品生命周期的角度，可以將工業(yè)場(chǎng)景概括為研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、產(chǎn)品服務(wù)等四個(gè)主要環(huán)節(jié)，根據(jù)騰訊研究院整理的99個(gè)工業(yè)大模型的應(yīng)用案例，目前工業(yè)領(lǐng)域的AI大模型的場(chǎng)景應(yīng)用已滲透至外觀設(shè)計(jì)、工業(yè)代碼生成、知識(shí)管理與問(wèn)答助手等各個(gè)細(xì)分場(chǎng)景，國(guó)內(nèi)外廠商基于工業(yè)AI模型的內(nèi)部賦能以及外部商業(yè)化落地正在不斷推進(jìn)。前期工業(yè)人工智能的應(yīng)用主要是以專用的小模型為主，而大模型開啟了工業(yè)智能化的新階段。結(jié)合兩者不同的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用能力，目前在工業(yè)領(lǐng)域形成了不同的分布態(tài)勢(shì)。根據(jù)騰訊研究院統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，針對(duì)507個(gè)AI小模型應(yīng)用案例的統(tǒng)計(jì)分析顯示，應(yīng)用主要集中在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，占比高達(dá)57%，而在研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營(yíng)管理領(lǐng)域的應(yīng)用則相對(duì)較少，呈現(xiàn)明顯的倒U型分布；而根據(jù)對(duì)99個(gè)工業(yè)大模型應(yīng)用案例的統(tǒng)計(jì)分析，大模型在研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營(yíng)管理領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)更多，整體上呈現(xiàn)出U型分布。這表明大模型當(dāng)前的能力更適配于研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營(yíng)管理，在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的能力和性能還需進(jìn)一步提升。12/322029年全球工業(yè)AI市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到583億美元。BlueWeaveConsulting數(shù)據(jù)顯示，2022年全球工業(yè)AI市場(chǎng)規(guī)模約為31億美元，預(yù)計(jì)到2029年這一市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到583億美元，2022-2029年復(fù)合增長(zhǎng)率約為52.07%。我國(guó)AI+工業(yè)應(yīng)用有望加速滲透，2025市場(chǎng)規(guī)模超140億元。根據(jù)德勤數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，至2025年我國(guó)人工智能在制造業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到141億元，2018-2025年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到50.67%，我國(guó)工業(yè)大模型應(yīng)用正在從研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等單一環(huán)節(jié)向垂直行業(yè)多場(chǎng)景覆蓋拓展，有望呈現(xiàn)五大產(chǎn)業(yè)態(tài)勢(shì)。根據(jù)賽迪研究院，工業(yè)大模型生態(tài)基于構(gòu)建通用工業(yè)大模型、行業(yè)大模型、場(chǎng)景大模型等大模型形態(tài)，并通過(guò)“數(shù)據(jù)+算力+模型+應(yīng)用”等四要素的深度融合，形成知識(shí)智能、業(yè)務(wù)智能、具身智能、體系智能等產(chǎn)品形態(tài)，重塑研發(fā)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)、設(shè)備等生產(chǎn)制造全要素、全產(chǎn)業(yè)鏈、全價(jià)值鏈，推動(dòng)制造業(yè)邁向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化新階段。13/32亟需建設(shè)重點(diǎn)行業(yè)和典型場(chǎng)景高質(zhì)量語(yǔ)料庫(kù)、數(shù)據(jù)集，并推云端算力和邊緣端算力協(xié)同建設(shè)，訓(xùn)推一體機(jī)模型融合化通用大模型廠商、數(shù)商企業(yè)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、解決方案工業(yè)大模型應(yīng)用主要有三種構(gòu)建模式。大模型構(gòu)建可以分為預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段。針對(duì)工業(yè)大模型，一是可以基于大量工業(yè)數(shù)據(jù)和通用數(shù)據(jù)打造預(yù)訓(xùn)練工業(yè)大模型，支持各類應(yīng)用的開發(fā)。二是可以在基礎(chǔ)大模型上通過(guò)工業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，適配特定工業(yè)任務(wù)。三是可以在不改變模型參數(shù)的情況下，通過(guò)檢索增強(qiáng)生成（RAG）為大模型提供額外的數(shù)據(jù)，支持工業(yè)知識(shí)的獲取和生成，這三種模式并不獨(dú)立應(yīng)用，往往會(huì)共同發(fā)力。目前AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域處于初步探索階段，未來(lái)四類核心模型有望賦能工業(yè)領(lǐng)域多個(gè)細(xì)分場(chǎng)景。根據(jù)中國(guó)信通院基于全球79個(gè)大模型工業(yè)應(yīng)用案例的研究，大模型在工業(yè)領(lǐng)域可分為大語(yǔ)言模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型和專用大模型四類，目前大語(yǔ)言模型的應(yīng)用占75%。從細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景看，未來(lái)AI大模型的應(yīng)用有望在研發(fā)和管理環(huán)節(jié)率先應(yīng)用，并逐步滲透到設(shè)備管理、生產(chǎn)控制環(huán)節(jié)。14/32未來(lái)工業(yè)大模型應(yīng)用有望伴隨技術(shù)迭代持續(xù)加速滲透和深化。我們認(rèn)為工業(yè)大模型的應(yīng)用模式將以“大模型+工業(yè)APP”的形式為主，工業(yè)大模型將在大量的通用數(shù)據(jù)和工業(yè)數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)工業(yè)領(lǐng)域的通用知識(shí)和模式，并且基于不同工業(yè)場(chǎng)景和任務(wù)需求，結(jié)合行業(yè)領(lǐng)域特征形成多個(gè)垂類工業(yè)大模型。工業(yè)APP有望在工業(yè)模型基礎(chǔ)上快速構(gòu)建的各類應(yīng)用，并且針對(duì)特定的工業(yè)場(chǎng)景和任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化和定制。由于工業(yè)場(chǎng)景復(fù)雜并呈現(xiàn)碎片化的模式，在工業(yè)大模型基礎(chǔ)上，企業(yè)可以快速構(gòu)建符合自身業(yè)務(wù)和場(chǎng)景的應(yīng)用，滿足個(gè)性化的訴求，同時(shí)企業(yè)可以更加便捷地將各類大模型應(yīng)用集成到自身原有的業(yè)務(wù)流程中，實(shí)現(xiàn)快速和便捷的智能化應(yīng)用部署。國(guó)家多次發(fā)布政策強(qiáng)調(diào)提升制造業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，加快人工智能等智能技術(shù)賦能。政策推動(dòng)人工智能技術(shù)在柔性制造、機(jī)器人協(xié)助制造、工業(yè)檢測(cè)、設(shè)備互聯(lián)管理等深層次應(yīng)用場(chǎng)景的探索，完善智能制造產(chǎn)業(yè)生態(tài)。科技部等六部門發(fā)布《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見》，鼓勵(lì)在制造等重點(diǎn)行業(yè)深入挖掘人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，促進(jìn)智能經(jīng)濟(jì)高端高效發(fā)展；同時(shí)，《"十四五"智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策強(qiáng)調(diào)，加強(qiáng)關(guān)鍵核心技術(shù)攻關(guān)，研發(fā)人工智能、5G、大數(shù)據(jù)、邊緣計(jì)算等在工業(yè)領(lǐng)域的適用性技術(shù)，增強(qiáng)融合發(fā)展新動(dòng)能。15/32那高效發(fā)展。制造領(lǐng)域優(yōu)先探索工業(yè)大腦、機(jī)器我國(guó)智能制造成熟度水平持續(xù)提升，工業(yè)智能化發(fā)展趨勢(shì)不可逆轉(zhuǎn)。根據(jù)我國(guó)電子技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化研究院發(fā)布的《智能制造成熟度指數(shù)報(bào)告（2022）》，2022年我國(guó)63%的企業(yè)智能制造能力成熟度水平在一級(jí)及以下（核心業(yè)務(wù)重要環(huán)節(jié)尚未實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)字化占比較2019年下降了22個(gè)百分點(diǎn)，同時(shí)21%的制造業(yè)企業(yè)達(dá)到成熟度二級(jí)（實(shí)現(xiàn)核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化而達(dá)到三級(jí)（實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化集成及單點(diǎn)智能）和四級(jí)（深度智能化）的企業(yè)占比僅有12%和4%。工信部數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)工業(yè)企業(yè)關(guān)鍵工序數(shù)控化率從2016年的33.3%持續(xù)增長(zhǎng)至2023年的63.1%，并且有望保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。在國(guó)家政策推動(dòng)下，我國(guó)有望持續(xù)堅(jiān)持信息化與新型工業(yè)化深度融合為主線，提升工業(yè)現(xiàn)代化水平，建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系。16/323.1海外多家廠商推出AI+工業(yè)應(yīng)用，基本實(shí)現(xiàn)全流程覆蓋海外基于大模型技術(shù)，工業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用已滲透至產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、數(shù)據(jù)管理等多個(gè)環(huán)節(jié)。在AI+工業(yè)領(lǐng)域，除大廠外，SymphonyAI、Retrocausal等公司推出了工業(yè)領(lǐng)域的垂類模AI應(yīng)用，持續(xù)拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊機(jī)器狀況診斷，故模型基于3萬(wàn)億數(shù)據(jù)點(diǎn)、12億token進(jìn)行訓(xùn)練，數(shù)據(jù)集包括事件、傳感器數(shù)節(jié)智能問(wèn)答；程和數(shù)據(jù)問(wèn)題的簡(jiǎn)單答案，幫助通過(guò)將情境化信息輸出給操作員。éncy是基于ChatGPT技術(shù)的CAD/CAMAI助手，可基于用戶自然語(yǔ)言指示的2D或3D模型，或提供使用的工業(yè)機(jī)器人或CNC機(jī)床的相關(guān)信息。問(wèn)題的解決和報(bào)告流程。FactoryCoPilot提供一個(gè)直觀的交互體VantiManufacturingCopilot理、工業(yè)知識(shí)查詢；ManufacturingCopVantiManufacturingCopilotAndonixAndiAndi是一個(gè)專為工廠工人設(shè)計(jì)的AI驅(qū)動(dòng)的制造聊天機(jī)器人。Andi可實(shí)現(xiàn)工人大廠依托完善大模型生態(tài)切入工業(yè)制造領(lǐng)域，微軟依托生成式AI技術(shù)布局智能制造行業(yè)。2024年4月，微軟宣布在MicrosoftFabric中推出制造數(shù)據(jù)解決方案的私人預(yù)覽版，以及在AzureAI上推出用于工廠運(yùn)營(yíng)的Copilot服務(wù)。這些解決方案可幫助制造商統(tǒng)一其運(yùn)營(yíng)技術(shù)和IT數(shù)據(jù)資產(chǎn)，并加速和擴(kuò)展Fabric（基于SaaS的端到端分析平臺(tái)）中AI的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，可幫助制造商利用統(tǒng)一數(shù)據(jù)為前線工人創(chuàng)建自己的Copilot，前線員工可以使用自然語(yǔ)言查詢數(shù)據(jù)以進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)、培訓(xùn)、問(wèn)題解決、資產(chǎn)維護(hù)等。17/32微軟Fabric中的制造數(shù)據(jù)解決方案將OT數(shù)據(jù)（如工廠傳感器遙測(cè)）和IT數(shù)據(jù)（如庫(kù)存數(shù)據(jù)）整合到Fabric的統(tǒng)一數(shù)據(jù)庫(kù)中。該解決方案通過(guò)上下文豐富數(shù)據(jù)，從而擴(kuò)展數(shù)據(jù)的價(jià)值。例如，特定時(shí)間的生產(chǎn)設(shè)備的溫度讀數(shù)（OT數(shù)據(jù)）與通過(guò)該機(jī)器的材料批次的所有信息（來(lái)自ERP系統(tǒng)的生產(chǎn)訂單或來(lái)自質(zhì)量系統(tǒng)的測(cè)試結(jié)果）疊加在一起。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Fabric中，以便統(tǒng)一、豐富、建模和聚合。這種統(tǒng)一的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)提供了一種可擴(kuò)展且可重復(fù)的模式來(lái)處理所有工廠域數(shù)據(jù)項(xiàng)目。基于Fabric對(duì)豐富數(shù)據(jù)的處理，制造商可以利用工廠運(yùn)營(yíng)Copilot插件整合AzureOpenAI服務(wù)，增強(qiáng)MES等復(fù)雜制造系統(tǒng)的功能。Copilot通過(guò)后期處理根據(jù)制造數(shù)據(jù)解決方案驗(yàn)證結(jié)果，以避免出現(xiàn)幻覺，并提供可信AI服務(wù)，以確保在制造環(huán)境中僅提供相關(guān)且安全的響應(yīng)。用戶可以使用自定義界面（例如聊天機(jī)器人或儀表板）以自然語(yǔ)言與數(shù)據(jù)進(jìn)行通信，以獲取見解并做出改進(jìn)決策。3.2.1西門子工業(yè)Copilot，賦能制造業(yè)企業(yè)效率提升西門子攜手微軟推出工業(yè)Copilot應(yīng)用。兩家公司自2023年4月起達(dá)成合作研發(fā)西門子工業(yè)Copilot系統(tǒng)，旨在改善制造業(yè)中的人機(jī)協(xié)作。此外，西門子用于產(chǎn)品PLM的Teamcenter軟件和微軟Teams之間的整合的推出將進(jìn)一步為工業(yè)元宇宙創(chuàng)造空間，TeamcenterforMicrosoftTeams于2023年12月正式發(fā)布，新應(yīng)用程序?qū)⑼ㄟ^(guò)AIGC技術(shù)將產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制造生命周期的功能連接，使工廠和現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)人員更容易訪問(wèn)數(shù)據(jù)。西門子工業(yè)Copilot將實(shí)現(xiàn)用戶快速生成、優(yōu)化和調(diào)試復(fù)雜的自動(dòng)化代碼，并顯著縮短模擬時(shí)間。Copilot可以從西門子的開放式數(shù)字業(yè)務(wù)平臺(tái)Xcelerator中攝取自動(dòng)化和過(guò)程模擬信息，并使用微軟的AzureOpenAI服務(wù)對(duì)其進(jìn)行增強(qiáng)。西門子工業(yè)Copilot有望提高整個(gè)工業(yè)生命周期的生產(chǎn)力和效率。使用自然語(yǔ)言，維護(hù)人員可以獲得詳細(xì)的維修說(shuō)明，工程師可以快速訪問(wèn)仿真工具。18/32工業(yè)Copilot有望在制造業(yè)，如汽車、消費(fèi)品和機(jī)械制造等領(lǐng)域創(chuàng)造價(jià)值。汽車供應(yīng)商舍弗勒股份公司是汽車行業(yè)首批在工程階段采用AIGC的公司之一，公司計(jì)劃在自身運(yùn)營(yíng)過(guò)程中采用西門子工業(yè)Copilot系統(tǒng)，旨在大幅減少停機(jī)時(shí)間，并在后期為其客戶提供服務(wù)。2024年4月，西門子展示了其全球第一款工業(yè)工程設(shè)計(jì)生成式AI產(chǎn)品IndustrialCopilot，這款工具已經(jīng)在德國(guó)舍弗勒的產(chǎn)線上啟用；在剛剛結(jié)束的阿赫瑪展會(huì)上，西門子首次推出多款面向綠氫行業(yè)的全新軟件工具，通過(guò)應(yīng)用生成式AI提升氫氣產(chǎn)量。西門子正在開發(fā)和訓(xùn)練首個(gè)時(shí)序數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)模型GTT1.0。GTT1.0目前由330多億高質(zhì)量時(shí)序數(shù)據(jù)點(diǎn)訓(xùn)練而成，這些時(shí)序數(shù)據(jù)涵蓋離散制造、流程工業(yè)、能源、交通、樓宇等多領(lǐng)域。在多個(gè)公開域測(cè)評(píng)任務(wù)中，無(wú)需微調(diào)，該模型即可展現(xiàn)出優(yōu)秀的預(yù)測(cè)能力，解決工業(yè)場(chǎng)景中的趨勢(shì)預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)等時(shí)序分析問(wèn)題。3.2.2西門子攜手亞馬遜推出AIGC對(duì)話助手西門子中國(guó)與亞馬遜云科技聯(lián)合打造生成式對(duì)話機(jī)器人小禹。解決方案采用“RAG架構(gòu)+向量數(shù)據(jù)庫(kù)”設(shè)計(jì)，核心主體知識(shí)庫(kù)以向量方式構(gòu)建，能夠存儲(chǔ)超大規(guī)模的向量數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行向量嵌入處理，跨部門、跨業(yè)務(wù)、跨場(chǎng)景的數(shù)據(jù)之間也能夠進(jìn)行關(guān)系考量。而Amazon提供的核心向量數(shù)據(jù)庫(kù)功能，可以實(shí)現(xiàn)查詢時(shí)在幾毫秒內(nèi)就可獲得數(shù)十億向量的上下文相關(guān)響應(yīng)。相對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器人，“小禹”智能會(huì)話機(jī)器人的回答內(nèi)容不僅生成速度更快，其對(duì)搜索關(guān)鍵詞的命中率也更高，整體使用體驗(yàn)超過(guò)傳統(tǒng)機(jī)器人。西門子中國(guó)專屬智能知識(shí)庫(kù)上線后，首周就有超過(guò)4000位內(nèi)部用戶參與使用，超過(guò)12000個(gè)問(wèn)題被提出并解答，不但有效解決各業(yè)務(wù)部門之間需求相似、重復(fù)開發(fā)的問(wèn)題，同時(shí)以云上彈性資源和托管的AmazonOpenSearchService、AmazonSageMaker等服務(wù)節(jié)約了系統(tǒng)在運(yùn)維和擴(kuò)展方面的投入成本。19/32圖28：西門子AIGC對(duì)話機(jī)器人“小禹”Autodesk作為全球工業(yè)軟件龍頭廠商，持續(xù)布局AI技術(shù)賦能用戶效率提升。公司在AI領(lǐng)域布局超過(guò)十年，目前AutodeskAI套件可用于增強(qiáng)創(chuàng)造性問(wèn)題解決和探索，自動(dòng)化繁瑣和重復(fù)的工作，并為個(gè)人和團(tuán)隊(duì)提供強(qiáng)大的分析工具以輔助決策，形成了實(shí)時(shí)分析、標(biāo)記輔助、ConstructionIQ等功能模塊。表7：AutodeskAI賦能用戶在處理地表水的過(guò)程中，利用全新的內(nèi)置人工智能快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)盡早解決問(wèn)題并做出決策。通過(guò)自動(dòng)執(zhí)行鍵控、天空替換和美化工作等任務(wù)，節(jié)Autodesk公布ProjectBernini項(xiàng)目，聚焦為設(shè)計(jì)和制作行業(yè)提供AIGC工具。根據(jù)公司發(fā)布的演示demo，用戶可以快速通過(guò)各種輸入生成功能性的3D形狀，這些輸入方式包括2D圖片、文字、體素（voxels）和點(diǎn)云（pointclouds）。Autodesk表示Bernini項(xiàng)目旨在創(chuàng)造用于建筑、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、娛樂(lè)和更多領(lǐng)域的生成型模型，并且聚焦于生成功能型3D結(jié)構(gòu)，模型適合專業(yè)的幾何體工作流，可以根據(jù)給定的輸入生成3D形狀的多種功能變體。未來(lái)ProjectBernini有望在更大、更高質(zhì)量的專業(yè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練并變得越來(lái)越有用。Autodesk在視頻中展示了一個(gè)水罐的生成過(guò)程，并且指出其他3D生成型模型制作水罐主要是提升其在特定光照環(huán)境下的外觀表現(xiàn)力，但Bernini模型單獨(dú)生成水罐的形狀和紋理，因此可以生成可以真正盛水的中空水罐，就像現(xiàn)實(shí)世界中的水罐一樣。除了真實(shí)之外，Autodesk還采用了可以帶來(lái)多種變體的真正生成方式，給設(shè)計(jì)師更多的選擇，并更好地適應(yīng)他們的創(chuàng)意工作流程。圖29：用戶通過(guò)自然語(yǔ)言輸入即可生成3D模型Synopsys.ai是首個(gè)電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化套件，并在整個(gè)EDA堆棧中充分利用生成式人工智能，進(jìn)一步提高先進(jìn)芯片設(shè)計(jì)達(dá)成結(jié)果的效率。Synopsys.ai將通過(guò)對(duì)話智能來(lái)提供協(xié)作、生成和自主功能。在大語(yǔ)言模型支持下，Synopsys.ai的生成式AI功能可以部署在任何本地環(huán)境或云環(huán)境中。在Synopsys.ai套件中集成GenAI將為芯片開發(fā)者提供協(xié)作功能，以及專業(yè)化的工具指導(dǎo)；用于RTL設(shè)計(jì)、驗(yàn)證及其他輔助資料創(chuàng)建的生成功能；用自然語(yǔ)言方式創(chuàng)建工作流程的自主功能。20/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正21/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正在芯片的優(yōu)化設(shè)計(jì)與驗(yàn)證環(huán)節(jié)，Synopsys.ai?是首個(gè)EDA解決方案套件，可在從系統(tǒng)架構(gòu)到制造的整個(gè)流程中充分利用AI功能。Synopsys.ai套件可快速處理設(shè)計(jì)復(fù)雜性并接管重復(fù)性任務(wù)，例如設(shè)計(jì)空間探索、驗(yàn)證覆蓋率和回歸分析以及測(cè)試程序生成，同時(shí)有助于優(yōu)化功耗、性能和面積。AI功能可以協(xié)助團(tuán)隊(duì)快速將芯片設(shè)計(jì)從一家代工廠轉(zhuǎn)移到另一家代工廠，或者從一個(gè)制程節(jié)點(diǎn)遷移到另一個(gè)制程節(jié)點(diǎn)。在數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)，Synopsys.ai還率先提供連續(xù)數(shù)據(jù)集解決方案，以加速芯片設(shè)計(jì)、驗(yàn)證和大批量制造進(jìn)程。該AI驅(qū)動(dòng)型數(shù)據(jù)分析解決方案使團(tuán)隊(duì)能夠解鎖、連接和分析在設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、制造、測(cè)試以及應(yīng)用場(chǎng)景中收集的大量數(shù)據(jù)。Synopsys.ai獨(dú)特的芯片監(jiān)控技術(shù)可以優(yōu)化功耗、性能、質(zhì)量、良率和吞吐量。而且，Synopsys.ai提供綜合的可視化功能，讓開發(fā)者能夠在IC生命周期內(nèi)的任何階段更快地完成根本原因分析。TSO.ai優(yōu)化復(fù)雜設(shè)計(jì)中的測(cè)試程序生成過(guò)程，以更少的測(cè)試向量實(shí)現(xiàn)更PPA軌跡的全面可見性、新見解和異常情況信息，和改進(jìn)設(shè)計(jì)新思Silicon.da利用來(lái)自測(cè)試設(shè)備2024年1月，Ansys推出基于AI的產(chǎn)品AnsysSimAI。SimAI將Ansys仿真的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度與生成式AI技術(shù)相結(jié)合，不僅支持開放生態(tài)系統(tǒng)，而且能在幾分鐘內(nèi)預(yù)測(cè)性能，從而通過(guò)直觀的界面和流程推動(dòng)仿真普及。AnsysSimAI能夠以極高的速度運(yùn)行，通過(guò)提供廣泛的設(shè)計(jì)探索機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)加速研發(fā)、縮短產(chǎn)品開發(fā)周期并提升創(chuàng)造力。AnsysSimAI解決方案方便直觀、易于操作，旨在方便不具備編碼經(jīng)驗(yàn)或深度專業(yè)知識(shí)的用戶使用。AnsysSimAI并不依賴于幾何參數(shù)來(lái)定義設(shè)計(jì)，而是以設(shè)計(jì)本身的形狀作為輸入，即使形狀的結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的記錄不一致，也能有助于更廣泛的設(shè)計(jì)探索。對(duì)于需要進(jìn)行海量計(jì)算的項(xiàng)目，該應(yīng)用可將所有設(shè)計(jì)階段的模型性能預(yù)測(cè)功能提高10-100倍。客戶可以使用以前生成的Ansys或非Ansys的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練AI，訓(xùn)練和預(yù)測(cè)均被托管于先進(jìn)的云基礎(chǔ)架構(gòu)，以確保用戶數(shù)據(jù)的安全性和保密性。22/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年4月，Ansys推出基于AI的虛擬助手AnsysGPT。AnsysGPT使用ChatGPT技術(shù)構(gòu)建，將Ansys工程師的專業(yè)知識(shí)與AI的強(qiáng)大功能融合，提供了一種能夠提供快速、全天候客戶支持的通用工具。AnsysGPT使用Ansys數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可為客戶解答有關(guān)Ansys產(chǎn)品、相關(guān)物理和其他復(fù)雜工程主題的問(wèn)題。通過(guò)安全、易于使用的界面，設(shè)計(jì)師和工程師可以收到多種常用語(yǔ)言的實(shí)時(shí)響應(yīng)，幫助簡(jiǎn)化模擬設(shè)置、瀏覽相關(guān)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)等。相比于之前發(fā)布的測(cè)試版本，更新后的版本經(jīng)過(guò)了對(duì)響應(yīng)準(zhǔn)確性、性能和數(shù)據(jù)合規(guī)性的嚴(yán)格測(cè)試。AnsysGPT從新的公共來(lái)源獲取知識(shí)，包括產(chǎn)品文檔、產(chǎn)品和工程相關(guān)培訓(xùn)文檔、常見問(wèn)題解答、技術(shù)營(yíng)銷材料和公開的Ansys學(xué)習(xí)論壇討論。此外，升級(jí)后的基礎(chǔ)設(shè)施提供了增強(qiáng)的安全性和可擴(kuò)展性，以容納數(shù)千名用戶。23/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正Cadence推出了Cadence.AILLM，是業(yè)界首個(gè)針對(duì)芯片設(shè)計(jì)的大語(yǔ)言模型（LLM）技術(shù)。該工具的核心功能在于加載和處理架構(gòu)規(guī)范、設(shè)計(jì)規(guī)范、集成連接規(guī)范以及芯片設(shè)計(jì)本身，為用戶提供了一個(gè)強(qiáng)大的交互平臺(tái)。用戶能夠通過(guò)自然語(yǔ)言與工具進(jìn)行互動(dòng)，提出各種指令，如要求列出芯片設(shè)計(jì)中的不規(guī)則網(wǎng)絡(luò)名稱、識(shí)別所有潛在的不規(guī)則引腳、自動(dòng)化測(cè)試平臺(tái)的連接設(shè)置、以及輔助完成工具腳本和RTL代碼的編寫。CadenceJedAI解決方案，旨在利用人工智能改變芯片設(shè)計(jì)行業(yè)。Cadence.AI生成式AI應(yīng)用包含CadenceCerebrus（數(shù)字設(shè)計(jì)）、VirtuosoStudio（模擬/定制設(shè)計(jì)）、Verisium（調(diào)試和驗(yàn)證）等五大模塊，覆蓋芯片設(shè)計(jì)的全流程，生成式AI的技術(shù)應(yīng)用可以基于大量數(shù)據(jù)提供智能化的決策輔助，從而提高設(shè)計(jì)性能并提高工程效率。24/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年6月21日，在華為開發(fā)者大會(huì)2024（HDC2024）上，華為正式發(fā)布盤古大模型5.0版本。盤古大模型5.0系列在全系列、多模態(tài)、強(qiáng)思維三個(gè)方面進(jìn)行了全面升級(jí)，標(biāo)志著華為云在人工智能領(lǐng)域再次邁出了堅(jiān)實(shí)的步伐。在模型全系列方面，盤古大模型5.0包括十億級(jí)、百億級(jí)、千億級(jí)、萬(wàn)億級(jí)等不同參數(shù)規(guī)模，提供盤古自然語(yǔ)言大模型、多模態(tài)大模型、視覺大模型、預(yù)測(cè)大模型、科學(xué)計(jì)算大模型等。華為盤古大模型在工業(yè)設(shè)計(jì)及制造場(chǎng)景均有落地應(yīng)用，持續(xù)賦能千行百業(yè)。在工業(yè)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，以新車造型設(shè)計(jì)為例，周期一般需要1-2年，盤古大模型可以讓汽車的造型設(shè)計(jì)時(shí)間大幅縮短。造型設(shè)計(jì)師可以將自己的靈感，通過(guò)對(duì)話、畫圖與大模型交互，生成3D汽車數(shù)字模型，并可進(jìn)行風(fēng)格化調(diào)整、零部件編輯、顏色更換等。盤古大模型生成的數(shù)字模型還可直接輸出成3D文件，支持10幾種主流格式，設(shè)計(jì)師可以直接3D打印成樣品，減少制作油泥模型的輪次，極大地節(jié)省成本和時(shí)間。在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域，華為工業(yè)AI質(zhì)檢解決方案，基于華為領(lǐng)先的AI、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等ICT能力，結(jié)合自身在制造領(lǐng)域質(zhì)量管控優(yōu)秀實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為汽車、煙草、電子等制造行業(yè)客戶打造工業(yè)AI視覺質(zhì)檢平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量管控的自動(dòng)化、智能化，助力持續(xù)提質(zhì)降本增效。在識(shí)別精準(zhǔn)度能力上，華為基于自身200+條產(chǎn)線AI質(zhì)檢實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，提煉800+工業(yè)級(jí)圖像處理算子，全面覆蓋工業(yè)領(lǐng)域行為規(guī)范性檢測(cè)、缺陷檢測(cè)、定位、測(cè)量等場(chǎng)景，識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)到98.5%以上。25/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正華為工業(yè)大模型在礦山領(lǐng)域已有落地應(yīng)用。針對(duì)單場(chǎng)景小模型方案的問(wèn)題，華為已推出礦山大模型解決方案，采用“1+4+N”總體架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)技術(shù)，從行業(yè)數(shù)據(jù)中提取知識(shí)，可滿足煤炭行業(yè)不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景的智能化需求。在平臺(tái)層，華為云推出一站式AI平臺(tái)并提供全流程的大模型訓(xùn)練與推理服務(wù)，可幫助用戶管理全周期AI工作流，助力應(yīng)用開發(fā)者快速完成模型開發(fā)與上線，使能煤炭行業(yè)創(chuàng)新AI業(yè)務(wù)。在大模型能力層和應(yīng)用層，華為基于視覺、預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理和多模態(tài)四大基礎(chǔ)通用能力，以L0層大模型為基礎(chǔ)，與煤炭行業(yè)合作將行業(yè)的海量知識(shí)，結(jié)合礦山通用場(chǎng)景，預(yù)訓(xùn)練出L1層礦山大模型，包括物體檢測(cè)、語(yǔ)義分割等開發(fā)套件。L1層是煤炭行業(yè)的通用模型，能夠與礦山具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合，并在此基礎(chǔ)上訓(xùn)練出防沖卸壓、焦化配煤、重質(zhì)密控等L2層場(chǎng)景化模型。26/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2024年6月5日，中控技術(shù)正式發(fā)布流程工業(yè)首款A(yù)I時(shí)序大模型TPT（Time-SeriesPre-trainedTransformer）。TPT有望解決工業(yè)應(yīng)用分散、數(shù)據(jù)應(yīng)用碎片化等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)工廠從原來(lái)的N個(gè)模型對(duì)應(yīng)N個(gè)應(yīng)用到現(xiàn)在由一個(gè)TPT模型為基座打造一個(gè)軟件支撐多種應(yīng)用場(chǎng)景的新模式。中控技術(shù)自主研發(fā)的工業(yè)時(shí)序大模型TPT，具有“多能力”“跨裝置”和“高可靠”三大典型特征。目前，中控技術(shù)基于TPT打造的工業(yè)應(yīng)用已經(jīng)在氯堿、熱電、石化等裝置上取得了突破性應(yīng)用。TPT可以讓生產(chǎn)裝置配上“智慧大腦”，像專家一樣自主思考與交流，并監(jiān)督和優(yōu)化裝置運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)提效率、穩(wěn)運(yùn)行、增收益的目標(biāo)，解決尚未解決的難題。在某大型化工企業(yè)中，TPT能夠有效賦能無(wú)人工廠建設(shè)，在自動(dòng)感知、智能評(píng)估、智慧決策、指令生成及自動(dòng)執(zhí)行等關(guān)鍵環(huán)節(jié)表現(xiàn)突出。比如，通過(guò)內(nèi)置海量的工業(yè)語(yǔ)料，能幫助企業(yè)迅速建立企業(yè)私域知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)私域知識(shí)的問(wèn)答檢索等，全面提升獲取信息的效率；通過(guò)連接實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，基于大模型語(yǔ)義理解能力，可以對(duì)生產(chǎn)信息進(jìn)行任意維度的查詢、生產(chǎn)報(bào)表查詢分析等；構(gòu)建面向工業(yè)場(chǎng)景的多層級(jí)CUI、GUI協(xié)同交互，圖文、語(yǔ)言融合、沉浸式體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)多維信息的快速檢索；基于TPT可以對(duì)生產(chǎn)裝置進(jìn)行多工況瓶頸分析、操作參數(shù)優(yōu)化，為裝置優(yōu)化操作、挖潛增效提供在線指導(dǎo)等。在某鍋爐燃燒優(yōu)化項(xiàng)目中，相較于傳統(tǒng)控制，TPT實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)自控率達(dá)到95%以上，氮氧化合物含量下降5%，噸蒸汽煤耗能耗下降3.1%以上，達(dá)到”提人效、穩(wěn)運(yùn)行、增收益”的良好效果。TPT作為新一代工業(yè)智能引擎，目前，中控技術(shù)已接到全球十多家能源化工領(lǐng)域龍頭企業(yè)的合作邀約。2023年9月1日，國(guó)內(nèi)“AI+制造”解決方案供應(yīng)商創(chuàng)新奇智發(fā)布“奇智孔明AInnoGC”工業(yè)大模型產(chǎn)品矩陣。公司圍繞自研的工業(yè)大模型AInno-15B發(fā)布了大模型服務(wù)引擎，以及三款生成式AI應(yīng)用產(chǎn)品：工業(yè)機(jī)器人任務(wù)編排應(yīng)用“奇智明達(dá)ChatRobot”、企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用“奇智明數(shù)ChatBI”、企業(yè)私域知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用“奇智明睿ChatDoc”。工業(yè)大模型AInno-15B，基于深度學(xué)習(xí)TransformerDecoder架構(gòu)，結(jié)合蒸餾開源免費(fèi)大模型和其自有的工業(yè)知識(shí)庫(kù)訓(xùn)練得到，擁有150億以上參數(shù)，擁有行業(yè)化、輕量化、多模態(tài)等特點(diǎn)，具備工業(yè)知識(shí)歸納生成、工業(yè)數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化任務(wù)編排等能力。27/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正企業(yè)私域知識(shí)問(wèn)答應(yīng)用“奇智明睿ChatDoc”：ChatDoc類似于工業(yè)領(lǐng)域?qū)俚腃hatGPT，能夠回答工業(yè)領(lǐng)域垂類問(wèn)題，或是在搭載私域數(shù)據(jù)庫(kù)后回答企業(yè)私域的問(wèn)題。ChatDoc基于私域數(shù)據(jù)庫(kù)部署，支持用戶外掛新的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)信息的存儲(chǔ)和檢索，歸納并生成回復(fù)，具備智能總結(jié)、答案溯源和簡(jiǎn)單易用三大特點(diǎn)。企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用“奇智明數(shù)ChatBI”：ChatBI專注于企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析。對(duì)于大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的靜態(tài)報(bào)表難以滿足企業(yè)高度動(dòng)態(tài)的需求，ChatBI具備三個(gè)特點(diǎn)，包括自然語(yǔ)言對(duì)話式交互、SQL語(yǔ)句準(zhǔn)確生成以及自動(dòng)數(shù)據(jù)分析和展現(xiàn)。技術(shù)方面，通過(guò)詞表優(yōu)化、位置編碼、提示工程、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、意圖識(shí)別等方面的提升，在公開數(shù)據(jù)集Spider、Chase-C等上的測(cè)試表明，其SQL語(yǔ)句生成能力優(yōu)于GPT-3.5。工業(yè)機(jī)器人任務(wù)編排應(yīng)用“奇智明達(dá)ChatRobot”：ChatRobot則聚焦在工業(yè)制造業(yè)上，可以理解人的意圖，針對(duì)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)行任務(wù)編排。ChatRobot具備三大特點(diǎn)：自然語(yǔ)言對(duì)話式交互、復(fù)雜意圖理解以及大模型任務(wù)編排，可以自動(dòng)將包含多個(gè)環(huán)節(jié)的復(fù)雜指令拆解為機(jī)器人可執(zhí)行的具體步驟，將模糊的指令具象化，再驅(qū)動(dòng)整個(gè)機(jī)械裝置執(zhí)行指令，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人執(zhí)行效率的提升。2023年6月9日，科大訊飛發(fā)布星火大模型結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域的垂直應(yīng)用。星火大模型在工業(yè)的場(chǎng)景中，“研產(chǎn)供銷服管”各個(gè)環(huán)節(jié)，通過(guò)AI的應(yīng)用都可以極大提升效率、降低成本?？拼笥嶏w正式發(fā)布羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，通過(guò)人工智能技術(shù)和大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)理解分析，推薦融合應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)企業(yè)需求和供應(yīng)端的更好連接。企業(yè)客戶可以更加自由地通過(guò)自然語(yǔ)言的形式，發(fā)布生產(chǎn)、研發(fā)、客服等各類問(wèn)題。星火大模型基于需求，通過(guò)掃描各種網(wǎng)上或企業(yè)自身產(chǎn)品文檔、服務(wù)文檔，從而更好地完成對(duì)接。AI大模型結(jié)合企業(yè)自有知識(shí)庫(kù)及數(shù)據(jù)庫(kù)，形成企業(yè)知識(shí)大腦。在企業(yè)知識(shí)大腦的加持下，企業(yè)在研發(fā)、生產(chǎn)、服務(wù)營(yíng)銷等環(huán)節(jié)中遇到問(wèn)題，均可通過(guò)和企業(yè)知識(shí)大腦交互，精準(zhǔn)定位問(wèn)題并獲取更加有針對(duì)性的解決方案，從而大幅提升效率。28/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正2023年9月20日，基于星火的羚羊工業(yè)大模型正式發(fā)布，截至10月23日已積累超68萬(wàn)用戶。羚羊工業(yè)大模型具備工業(yè)文本生成、工業(yè)知識(shí)問(wèn)答、工業(yè)理解計(jì)算、工業(yè)代碼生成、工業(yè)多模態(tài)5大核心能力，并基于此打造了首批可以用在生產(chǎn)質(zhì)檢和運(yùn)維場(chǎng)景的數(shù)字工匠、iMOM等系列產(chǎn)品。截至10月23日平臺(tái)已積累68.7萬(wàn)用戶，服務(wù)企業(yè)次數(shù)達(dá)到370.6萬(wàn)次。2024年6月，科大訊飛在中國(guó)國(guó)際住宅產(chǎn)業(yè)暨建筑工業(yè)化產(chǎn)品與設(shè)備博覽會(huì)上正式發(fā)布行業(yè)首個(gè)AI+自動(dòng)設(shè)計(jì)產(chǎn)品。AI+自動(dòng)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，借助大模型算法賦能與大數(shù)據(jù)融合流程再造，集成360+項(xiàng)自動(dòng)設(shè)計(jì)功能，具備多個(gè)可一鍵生成三維模型和二維圖紙的自動(dòng)設(shè)計(jì)能力。AI+自動(dòng)設(shè)計(jì)覆蓋建筑、結(jié)構(gòu)、給排水、暖通、電氣、通用5個(gè)專業(yè)80+設(shè)計(jì)場(chǎng)景，推動(dòng)傳統(tǒng)二維CAD生產(chǎn)環(huán)境轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)現(xiàn)全流程二、三維一體化設(shè)計(jì)。以常規(guī)50000平米地下車庫(kù)為例，傳統(tǒng)手工設(shè)計(jì)需要5-10天，而在自動(dòng)設(shè)計(jì)產(chǎn)品的幫助下，完成相同規(guī)模的地下車庫(kù)設(shè)計(jì)，只需6小時(shí)，效率提高了85-93%；在設(shè)計(jì)質(zhì)量方面，傳統(tǒng)車庫(kù)的單車指標(biāo)在每車位35.0平方米，AI+自動(dòng)設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)成果能夠達(dá)到每車位31.7 平方米，下降近10%。近期，公司宣布企業(yè)級(jí)知識(shí)機(jī)器人ChatFile已全面支持基于開源算法自主構(gòu)建的行業(yè)大模型。ChatFile通過(guò)整合開放的算法，可幫助企業(yè)快速生成符合自身需要的行業(yè)大模型，從而提高工作效率并優(yōu)化客戶體驗(yàn)。ChatFile能夠有效整合企業(yè)內(nèi)外的數(shù)據(jù)資源，利用開源算法自主構(gòu)建行業(yè)模型，并且企業(yè)只需根據(jù)自身特點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整。從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，ChatFile能夠廣泛應(yīng)用于客戶服務(wù)、銷售支持、市場(chǎng)分析等領(lǐng)域。其智能化對(duì)話功能有助于實(shí)現(xiàn)24小時(shí)在線客服，提升客戶滿意度并降低人力成本。同時(shí)，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)數(shù)據(jù)和用戶反饋的智能分析，企業(yè)能夠迅速調(diào)整策略，抓住市場(chǎng)機(jī)會(huì)。并且，企業(yè)在接入ChatFile時(shí)還能享受到靈活的模式。與大多數(shù)依賴單一模型的系統(tǒng)不同，ChatFile支持多種國(guó)產(chǎn)和國(guó)際算法的接入，進(jìn)一步增強(qiáng)了系統(tǒng)的靈活性與適應(yīng)性。29/32請(qǐng)務(wù)必閱讀正公司已形成較為完善的生成式AI應(yīng)用矩陣。目前，公司已構(gòu)建ChatFile、ChatQA和ChatBI（數(shù)智參謀）三款生成式AI應(yīng)用，基于GPT大模型有望助力企業(yè)用戶完成數(shù)智化轉(zhuǎn)型。ChatFile可盤活企業(yè)沉積的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，讓項(xiàng)目知識(shí)庫(kù)、經(jīng)驗(yàn)知識(shí)庫(kù)、財(cái)務(wù)知識(shí)庫(kù)、售前售后知識(shí)庫(kù)等“庫(kù)存數(shù)據(jù)”發(fā)揮重要價(jià)值，為企業(yè)用戶決策提供洞見和賦能；ChatQA則能夠基于企業(yè)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，賦能用戶通過(guò)問(wèn)答的形式解決企業(yè)難題，讓信息流動(dòng)更加高效和目標(biāo)導(dǎo)向；ChatBI則可以打破企業(yè)ERP、MES、PMS等系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)隔閡，靈活運(yùn)用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，為企業(yè)決策提供堅(jiān)實(shí)而可靠的支持。2023年10月，公司發(fā)布業(yè)界首個(gè)聚焦企業(yè)服務(wù)大模型的AIGC中臺(tái)——善謀GPT。賽意AIGC中臺(tái)（善謀GPT）深度融合賽意信息在財(cái)稅、人力、營(yíng)銷、供應(yīng)鏈、研發(fā)與生產(chǎn)制造等領(lǐng)域的知識(shí)和最佳實(shí)踐，通過(guò)上下文記憶、知識(shí)/庫(kù)表索引、Prompt工程、Agent執(zhí)行、通用工具集等擴(kuò)充大模型的存儲(chǔ)記憶、適配應(yīng)用、調(diào)度執(zhí)行和領(lǐng)域?qū)I(yè)能力，形成體系化的企業(yè)服務(wù)大模型。為企業(yè)提供多模型對(duì)接、向量管理、私有模型預(yù)訓(xùn)練與應(yīng)用等能力，幫助企業(yè)快速落地AI，實(shí)現(xiàn)流程智能化管理、交互、引導(dǎo)與流轉(zhuǎn)。賽意AIGC中臺(tái)（善謀GPT）架構(gòu)及核