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在智能制造领域，人工智能大模型渗透研发、生产、运维等全链条，推动制造业向智能化、柔性化、高效化升级。通过大模型与EDA(电子设计自动化)技术结合，可快速生成多版本设计方案，同时利用强化学习评估性能参数(如能耗、强度)，显著缩短研发周期，解决了传统流程依赖人工经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短产线调整周期，有效降低了额外成本。通过分析传感器和设备日志数据，还能对设备进行预测性维护，减少停机时间、降低维修成本。同时，机器视觉技术已大规模应用于质检环节，实现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制造快速发展，但前期投入成本较高的问题还有待解决，未来进一步突破模型可解释性、降低成本后，或加速普惠应用。
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
在智能网联汽车领域，人工智能已广泛应用于产品设计、智能座舱研发、自动驾驶等层面。通过大模型应用，可根据用户需求快速生成外观设计图，大大缩短了产品设计周期。以智能驾驶为例，截至2024年末，具备L2级组合辅助驾驶功能的乘用车新车销售占比达57.3%，具备领航辅助驾驶功能的新车渗透率为13.2%，随着人工智能技术的算法创新与场景应用深度融合，催生出Robotaxi运营、无人物流配送、智能道路基础设施建设运维等一系列新业态。
参与运营北京奥林匹克森林公园西畔的国家网球中心两片红土网球场地的维宁体育创始人、CEO纪宁8日告诉《环球时报》记者：“本就稀缺的网球场馆在郑钦文夺冠后变得更加炙手可热，现在根本都约不上。”