3.5商业观察：工业AI的规模化应用面临的机遇和挑战

  deepseek的横空出世，让AI的赋能更上一层楼，在制造业时代，“AI+工业互联网”正成为全球制造业智能化升级的核心引擎。

  工业AI市场前景广阔，预计从2022年至2032年将以46%的年均复合增长率高速增长。尽管中国制造企业目前的AI应用率约为11%，但呈现出上升趋势。工业AI有望成为推动工业4.0和智能制造发展的关键力量，为工业领域带来新的机遇。

  具体来看如下：

  个性化定制生产：AI分析消费者偏好，实现快速响应市场需求的个性化产品生产。

  工业大数据应用：精准预测性维护减少故障，优化供应链管理，降低成本，提升效率。

  AI设计创新：智能化设计工具提升设计效率，个性化设计满足消费者多样化需求。

  工业互联网与AI融合：构建高效工业生态系统，实现数据共享，创新远程运维服务模式。

  绿色制造与可持续发展：AI优化生产流程，节能降耗；创新循环利用技术，推动资源回收与再利用。

  人工智能的成功与否将取决于开发人工智能体和建立自主系统的能力，而现在面临的最大挑战是系统工程。

  工业AI的规模化应用则有如下挑战：

   技术瓶颈：AI技术的发展仍存在一些技术瓶颈，如硬件基座和电源管理芯片等问题，需要进一步突破。

  供需不平衡：尽管供给侧在AI技术的研发和应用上表现出色，但需求端的应用还不够充分。不同类型的企业对AI的需求不同，大型企业和中小型企业面临的挑战和应用路径各异。

  应用程度不一：在先进制造业中，AI的应用较为广泛和深入，而在一般制造业中推进难度较大，尤其是中小型制造企业受制于资金和技术能力。

  人才短缺：缺乏既懂人工智能又懂业务和客户的跨界人才，这对AI技术在工业领域的落地是一大挑战。

  数据安全：随着大模型在工业场景下的应用，数据的安全性和可靠性问题变得尤为重要，需要严肃对待。

  人机协作和商业范式变化：未来生产生活中人机协作将成为趋势，如何找到好的应用点，如何配套人才，甚至进行组织结构的变革，都是需要不断探索和调整的。

   政府、企业和科研机构的协同合作：推动AI与新型工业化融合进程的关键力量是政府、企业和科研机构的协同合作，但目前还存在合作机制和效率的问题。

  严重声明：拒绝抄袭，拒绝谩骂，欢迎转载。

  股市有风险，投资需谨慎，笔者分析也仅仅是一个参考，不作为你买卖的依据，文中个股不作为买卖依据，仅仅是研究所用，据此操作，风险自负。