上海汽轮机厂的设计师，模温机再不会被一些重复低效环节辜负了才华。工厂一年要设计近150台套机组，30余位设计师的大量精力，曾耗在反复构建配件模型及修改草图上。但近期，工厂迎来一套基于工业大模型的生成式智能出图设计平台，能听懂“人话”，可实现汽轮机零部件自动出图及尺寸、形状、标记等自动标注，设计工程师只需负责最终审图及适当纠偏。据前期测试，交付级别图纸的设计效率有十倍提升。
不止汽轮机，上海的港机、船舶、高端装备等离散制造，以及化工等流程制造近期也迎来大模型。易产生“幻觉”的大模型，与最不能容忍“一本正经胡说八道”的工业，何以双向奔赴？
何以胜任
工业是AI大模型应用真正的主战场。传统AI对制造中的缺陷检测、维修预测等场景早有涉足，却难胜任工业设计、制造、仿真等“深水区”，直到以大模型为代表的生成式AI横空出世。
工业设计须处理大量二三维设计数据，其标准和规范存在于PPT、Word、图片、音视频等文件中。对这些多模态数据，大模型具解析、理解、推理及生成能力。同时，大模型对上下文理解能力的突破，也使设计工程师得以用自然语言与大模型交互。
上海汽轮机厂智能出图项目由设序科技支撑，公司首席产品官杨庆保告诉记者，设计师们操作鼠标，就会涉及对软件内各种API（应用程序编程接口）的调用。过去，设计师想把图纸中特定线条改色，需手动逐一操作。但现在，设计师向大模型输入一段自然语言指令，大模型即能将指令自主“翻译”成API序列并准确迅速执行，快速将设计工程师的设计意图实现为设计结果。大模型的出众理解力，还包括设计师对产品抽象规则的描述，如对具相同构造与功能却有日系、欧系等风格区分的产品，大模型仍能严谨确保设计全程的风格统一。
沪上国央企是大胆引入大模型的行动派。近期，在由上海市工业互联网协会主办的“大模型在工业企业的实施路径”研讨会上，上海电气、建工集团、航天八院等50多位制造企业代表参会。沪东中华设计中心标准室主任毛鑫明介绍了如何在LNG（液化天然气）船总装建造中发挥大模型特长。“我们将海量的船舶产品库及知识库灌输给大模型，经训练后，大模型就能基于自然语义，实现二三维概念设计图的生成及二三维设计图之间相互转换，更能进行概念模型的高级可视化创作。”毛鑫明说，过去，设计师为锁定船东订单意向快速建模时无暇顾及的产品外观配色、内饰等细节，而今都被照顾到，达到让船东一眼动心的效果。
而在某工程机械企业，其重型定制装备的投标文件已由大模型辅助生成，标书撰写周期降低40%以上，审标流程中平均校验轮数由3.6轮降至2.1轮。企业每到招投标前须由经验丰富老师傅带队疯狂加班并在上千个参考文档中反复查找、复制、校验的历史已一去不返。
何以加速
国央企如此热切拥抱大模型，或与一道新政有关。今年7月，国务院国资委发布声明称，将全面实施“AI+”专项行动，鼓励国央企在AI技术助力下，实现生产过程的智能化改造，为市场提供更具竞争力的产品和服务。
但大模型之所以能在工业场景加速落地，与相关瓶颈正渐渐破除不无关系。
一在语料。工业场景产生的大模型所需语料最为丰富，但数据异构、质量不齐，容易“一锅乱炖”。AI业内有句谚语——“Garbage in，garbage out” （垃圾进，垃圾出）。若输入错误或质量低劣数据，输出结果也将是错误和无价值的。雪浪数制高级副总裁郭翘告诉记者，工业场景交互环节多、专业度和复杂性高、容错率极低，对语料质量要求甚高。“因此，一些专业服务商不仅自身垂类模型能力超群，甚至还配置了可对语料进行预处理的小模型。对制造业细分场景的语料处理等工程化实践经验，已构成大模型能否专业赋能制造业的主要竞争壁垒。”
二在安全。雪浪数制在接触大量工厂时还发现，几乎所有客户都不接受所谓公有云方案，出于数据安全与隐私考虑，它们不愿租赁也不希望企业的知识文档流入公有云。这也意味着，专业服务商能否拿出低成本的本地化部署方案，也是大模型加速落地工业场景的关键。
三在“懂我”。工业领域大模型的方案设计，需要基于对制造业的深刻理解。记者发现，近年来，国内一些曾供职于霍尼韦尔、博世、西门子等老牌制造企业的中国高管开始自立门户，自主研发出更对路的数智化工业软件及大模型，一批工业互联网本土新势力正迅速崛起。
更多可能
双向奔赴的火花，有望擦出更多可能。
沪东中华的毛鑫明已在考虑向大模型继续“投喂”船舶结构、总段吊装、吊车和吊重技术及安全参数等，待大模型消化吸收后，“就能生成吊装点位设计、吊码设置等工艺方案，或对工艺方案进行自动分析评估，找出其中的潜在风险点。”
郭翘也透露，雪浪数制已帮助某集成电路领域研究所建立工艺数据分析共建共享知识平台，可提供PCB板（印制电路板）等技术创新工艺的图片、视频检索与问答，用于新品开发、员工培训等，单个非标生产流程降低40%的时间，交货期缩短10%以上。更关键在于，该研究所的上游供应商正设想接入该共享知识平台，在上下游更高效的联动中，有望产生新的商业模式。
而汽轮机厂实现智能出图后，后续加工步骤也因图而清晰可见。于是，一个需求自然冒出——大模型能否接着消化加工设备运转情况、加工方式及材料成本等数据，继而神机妙算出最优的加工方案？杨庆保介绍，当大模型掌握了产品的3D模型图，又进一步钻研了加工细节后，其计算加工成本的能力的确优于人脑。“让设序科技意想不到的是，现在一些加工端和品牌方已主动上门寻求合作，更多更优更精益的制造方案将被探索出来。”
记者获悉，今年，由市经信委、市商务委联合推出的“大模型等技术赋能生产性互联网服务平台揭榜挂帅”已于7月公布遴选结果，其中大模型尽显花式赋能。如宝钢用冶金工程关键工序“大模型+小模型”进行生产设备智能预警；中煤科工的“煤科卫士大模型ChinamjGPT”，使煤机装备设备故障停机时间、维修成本分别降低30%和20%；上海孟伯智能物联网科技有限公司基于轻量大模型打造了边剪检测、连退炉工艺优化应用平台；弥费科技基于大模型技术实现了半导体晶圆厂自动物料搬运系统智能预测维护与管理。大模型应用主战场，真的热闹起来了。
