专访鼎捷数智副总裁裴菁：数据是AI大模型发挥效能的关键

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摘要： 之家月日消息根据市场调查机构公布的月最新报告在系统中的占比达到了是该系统自年月发布以来的新高纪录在年月增加了个百分点同比去年增长个百分点年月为随着用户逐月增加每经李卓每经实习张梓桐...

IT之家 10 月 1 日消息，根据市场调查机构 Statcounter 公布的 9 月最新报告，Windows 11 在 Windows 系统中的占比达到了 33.37%，是该系统自 2021 年 10 月发布以来的新高纪录。Windows 11 在 2024 年 9 月增加了 1.74 个百分点，同比去年增长 9.73 个百分点（2023 年 9 月为 23.64%）。随着 Windows 11 用户逐月增加，Wi...

每经李卓每经实习张梓桐每经编辑：杨夏

AI在工业场景中的落地迎来又一波爆发期，相关产业链公司的新一轮竞赛也开始打响。

“传统的工业软件往往侧重于流程管理、数据分析等基础功能，难以满足企业在快速变化市场中的灵活应对需求。而AI技术的引入，为工业软件注入了新的能力，使其能够更加智能地辅助企业决策、优化生产流程、提升产品质量。”近日，鼎捷数智（SZ300378，股价22.68元，市值62亿元）副总裁裴菁在第24届中国国际工业博览会期间接受《每日经济新闻》记者专访时表示。

在裴菁看来，AI大模型在制造业的应用具有显著的行业特色。其中数据是AI大模型发挥效能的关键。虽然目前AI大模型和算法主要基于通用的开源，但要真正适配制造业的细分行业，必须依赖多年积累的行业数据和专业知识进行训练。

事实上，随着制造业向智能化、数字化转型的加速推进，工业软件作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其重要性日益凸显。根据《中国工业软件产业发展研究报告（2024）》，2023年全球工业软件市场规模约5028亿美元，折合人民币约3.56万亿元。我国工业软件市场规模约2414亿元，同比增长12.3%，高于软件行业平均增长水平。

AI技术的融入，不仅为工业软件企业带来了新的业务增长点，更对整个行业的未来发展产生了深远的影响。

从具体流程来看，裴菁表示，在产品研发设计阶段，AI技术可以通过机器学习算法，对海量设计数据进行深度挖掘，发现潜在的设计规律和优化空间。

例如，利用AI进行仿真模拟，可以在产品制造前预测其性能表现，减少试错成本；同时，AI还能根据市场需求和用户反馈，自动调整设计方案，实现产品的快速迭代和优化。

在生产控制环节，AI技术的应用更是实现了生产过程的精准化管理。裴菁介绍，通过实时采集生产数据，AI系统能够迅速识别生产过程中的异常情况，并自动调整生产参数，确保生产线的稳定运行。

“此外，AI还能根据订单信息，智能推荐的生产工艺路线，实现一键式生成工艺信息、参数设置及工时标准等，极大地提高了生产效率和灵活性。这种精准化的生产控制方式，使得企业能够更好地应对市场变化，满足客户的个性化需求。”裴菁说道。

在售后运维阶段，AI技术同样发挥着重要作用。

裴菁告诉记者，通过构建智能运维，企业可以实现对设备的远程监控、故障诊断和预测性维护。AI系统能够利用大数据分析技术，对设备运行数据进行实时监测和分析，提前发现潜在故障隐患，并给出相应的维修建议。这种智能化的售后运维模式，不仅降低了企业的运维成本，还提高了客户满意度和忠诚度。

以化工、食品等行业为例，配方研发是产品创新的关键环节。传统的配方研发过程往往需要大量的实验和试错，成本高昂且效率低下。通过将AI与AR（增强现实）技术相结合，企业可以构建虚拟的配方研发环境，实现配方的快速迭代和优化。

一方面，AR技术使得研发人员能够直观地看到配方调整后的效果，而另一方面，AI则能根据实验数据自动推荐的配方组合。这种场景化的应用方式，极大地提高了配方研发的效率和准确性。

而另一场景则是工厂环境中的路线选择。裴菁表示，在制造业中，工艺路线的选择直接影响到产品的生产成本和质量。传统的工艺路线规划往往依赖于人工经验和试错法，难以适应快速变化的市场需求。但通过引入AI技术，企业可以根据订单信息自动推荐的工艺路线，并一键生成相应的工艺信息和参数设置。

此外，在企业的日常运营中，“问题处理”是一项重要且繁琐的工作。传统的问题处理方式往往需要人工查阅大量资料或咨询专家意见，效率低下且容易出错。

在这一背景下，通过构建基于AI的问题处理知识库，企业可以实现对问题的快速响应和准确。裴菁表示，AI系统能够利用大数据分析技术从海量数据中提取有用信息，并结合行业知识和专家经验给出方案。这种智能化的问题处理方式不仅提高了问题处理的效率和准确性还降低了企业的运营成本。