导语：北京——2024年3月25日，达沃斯世界经济论坛2024年年会上，一场名为“生成式人工智能：第四次工业的蒸汽机”的科技论坛引发了广泛关注。与会者认为，人工智能赋能产业革新，而生成式AI发展使其成为第四次工业中最具影响力的创新之一。
作为“第四次工业的蒸汽机”——生成式AI应用探索已覆盖制造行业全生命周期，在产品研发设计、制造运营、供应链管理、营销和销售、智能客服及知识库等方面带来巨大业务价值。此外，“人工智能+”首次出现在今年政府工作报告中，强调促进人工智能与实体经济深度融合，以打造数字产业集群，为制造业数字化转型提供动力。
高管普遍将人工智能（包括生成式AI）列为可能对运营产生积极影响的技术之首，并相信可实现潜在投资回报率。据预测，到2032年全球生成式AI市场规模将从2022年的2.23亿美元增长至63.99亿美元左右，复合年增长率达到41.06%。
制造业每年产生大量数据，但面临孤岛化问题。建立高质量数据基础是快速实现生成式AI技术应用落地的关键助推力。亚马逊云科技通过提供端到端数据战略和服务帮助企业挖掘数据价值与潜力，同时推动“Zero-ETL”的未来，让客户轻松集成来自整个系统的数据。
西门子借助云原生的服务整合多种分散数据源，并创建了“大禹”数据平台。而基于大禹团队前期完善数据基础，只需三个月就构建了基于自有模型的智能知识库暨智能会话机器人——“小禹”。
企业需要从实际应用解决方案出发，将数字技术与核心业务有机融合，并尽快部署生成式AI以发掘价值。在制造业严重依赖于手绘概念设计和繁杂资料处理等具体场景下，亚马逊云科技开发定制化解决方案，让企业充分利用生成势AI潜力。
海尔创新设计中心利用文生图、图生图等方案进行快速概念原型设计，加速整体工业设计效率。而在企业知识库领域，亚马逊云科技帮助客户构建企业级智慧知识库，从而提升生产与办公效率并提升客户体验。
对于垂直场景，小模型可以帮助企业在有限资源内实现高效计算与推理。大模型与小模型共存仍是一个趋势。在应用落地过程中的最后三公里需要大量工程化资源，如原型开发团队、大量专业技术支持资源，以及持续赋能客户进行深化创新和转型。
