前言

人工智能(AI)技术的快速发展掀起了新一轮工业革命浪潮，通用大模型的出现让 AI技术从专用化迈向了通用化。AI技术正在步入工业领域的千行百业，帮助企业实现从传统的劳动密集型、资源密集型企业，向技术密集型、知识密集型的高端化、智能化、绿色化方向转型升级，打造依托于人工智能、大数据、云计算等现代信息技术的新质生产力。

工业 AI和大模型的应用，已经渗透到工业生产的产品设计、企业流程管理规划、智能化生产、设备预测性维护、供应链优化、创新服务、绿色制造、智能客服等众多环节，它通过处理和分析海量工业数据，帮助企业在上述各个环节中做出最优的智能化决策，从而在多个环节全方位实现提质、增效、降本，增强竞争力。

在日趋激烈的工业市场竞争中，寻求部署新技术来提升综合竞争力，是企业的生存之道。而引领工业革命浪潮的 AI技术和大模型，是企业从多维度重塑自身生产方式、实现新质生产力的关键。

通过这本白皮书，工业领域的企业和合作伙伴可以更系统、更全面地了解 AI技术如何为工业制造的各个环节赋予怎样的智能化能力，以及英特尔在帮助企业落地部署 AI技术方面所能提供的产品、平台和系统性支持与服务以及成功案例。

本白皮书中包括了工业 AI和工业大模型的概念介绍、当前的市场规模与市场增长潜力、工业 AI和工业大模型能为汽车、消费电子、新能源锂电、半导体制造等重点行业所带来的赋能创新机会，以及当前大模型在工业领域落地应用所面临的挑战和英特尔针对工业 AI和大模型落地部署从硬件，到软件，到整体方案的技术赋能。

英特尔希望通过本白皮书，促进工业AI技术的广泛应用，并与行业伙伴共同探讨和制定工业 AI的标准化流程和最佳实践，共同构建开放、协同的工业 AI生态系统，推动制造业向智能制造转型升级，赋能新质生产力。

-张宇博士 英特尔中国区网络与边缘事业部首席技术官

行业观察

工业 AI，是AI技术在工业领域的应用，它通过机器学习、深度学习、计算机视觉等先进的计算智能方法，实现对工业生产过程的优化和智能化，最终帮助企业提高生产效率、降低成本、提升产品质量，实现数字化转型。

2023年12月，由信通院牵头、多家单位联合编制的《工业大模型技术应用与发展报告》指出，A1与大模型将加速赋能新型工业化，预计从 2022年至2032年，工业AI市场规模将以46%的年均复合增长率高速成长。相较于发达国家，中国制造企业的 AI应用率相对较低，大约在11%左右。Gartner预测，到2027年，中国制造业的 AI使用渗透率将以 10%的年复合增长率上升。

随着技术的不断进步和应用场景的拓展，我们认为工业 AI有望成为推动工业 4.0 和智能制造发展的关键力量。

AI速读

这是一篇关于英特尔®工业人工智能技术及其应用的行业白皮书，主要介绍了工业AI和大模型的应用领域、市场规模与增长潜力、技术挑战以及英特尔提供的解决方案和成功案例。以下是对这些核心内容的简要概述：

1. 工业AI的市场规模与增长潜力:
   • 市场规模：预计从2022年至2032年，工业AI市场规模将以46%的年均复合增长率高速成长。
   • 应用率：相较于发达国家，中国制造企业的AI应用率相对较低，大约在11%左右，预计到2027年，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升。
2. 工业AI的应用范畴:
   • 研发与规划：包括需求分析与预测、优化研发流程管理、自动化代码编写与优化、产品结构与应用模拟等。
   • 生产过程管控：涵盖设备管理、质量管理、智能生产管理、生产安全管理等，如设备运维管理、产品缺陷检测、生产计划和排程优化等。
   • 经营管理优化：包括库存管理、物流配送与运输管理、财务与人力管理等。
3. 工业大模型:
   • 定义与特征：工业大模型是指在工业生产中使用的大型模型，具有强大的泛化能力，可以单模型应对多任务，开发成本及维护成本较低。
   • 应用范畴：包括语言理解与知识问答、识别/模拟/预测、创作与内容生成、多模态分析等能力。
4. 行业应用:
   • 汽车行业：应用于汽车造型设计、零部件及整车智能制造、车身漆面质量检测等。
   • 消费电子行业：用于精准高效的缺陷检测、智能化功能增强、加速产品更新换代等。
   • 新能源锂电行业：涉及锂电池质量检测、新材料快速筛选、高效能材料加速设计等。
   • 半导体行业：包括加速集成电路设计、晶圆缺陷检测等。
5. 工业AI与工业大模型落地应用面临的挑战:
   • 数据问题：包括数据数量、数据质量、数据标注和处理、数据安全和隐私等问题。
   • 算力问题：需要强大的算力支撑，尤其是训练工业大模型需要庞大的计算资源。
   • 实时响应问题：工厂在线检测、智能驾驶等应用需要系统实时响应。
   • 模型应用准确性问题：工业大模型在实际应用中的准确度尚不尽人意。
   • 成本和技术问题：工业AI技术尤其是工业大模型的部署面临高昂的训练成本和技术壁垒。
6. 英特尔®技术方案:
   • 硬件：包括第12代英特尔®酷睿TM移动处理器、英特尔®酷睿TM Ultra处理器、英特尔®至强®Max系列&英特尔®至强®6处理器、英特尔锐炫T" 显卡等。
   • 软件：涵盖英特尔®oneAPI工具包、OpenVINOT"工具套件、英特尔®GetiTⁿ平台、英特尔CVOI ( 工业机器视觉优化参考实现 ) 等。
   • 创新技术方案：如大语言模型赋能工业机械手臂、基于视觉大模型的零样本或少样本异常检测、RAG检索增强生成模型实现、人形机器人等。
7. 成功案例:
   • 英特尔：智能晶圆视觉检测：通过高分辨率摄像头和边缘机器学习模型，实现晶圆研磨过程中的在线缺陷检测。
   • 美的楼宇科技美控：楼宇AI节能解决方案：利用AI建模技术优化暖通空调系统，实现节能率超过30%。
   • 利珀：晶硅电池隐裂检测产品：利用可见光成像技术和AI模型检测晶硅电池的隐裂缺陷。
   • 诺达佳：基于AI的在线式视觉随动同步点胶机应用：通过视觉随动技术实现精准点胶操作。
   • 新松：智能巡检机器人：搭载英特尔®酷睿TM Ultra处理器，实现多传感器融合和智能巡检。
   • 华泰软件：智能化图纸生成管家：利用大语言模型和CAD软件接口实现智能化图纸生成。
   • 联想：基于AI的设备维护解决方案：通过物联网和AI算法实现设备的预防性维护。

白皮书为工业领域的企业和合作伙伴提供了关于AI技术如何赋能工业制造的深入洞察，并通过英特尔的技术方案和成功案例展示了AI在工业应用中的实际效果和潜力。

全文下载

英特尔工业人工智能白皮书2025年版-边缘AI驱动助力新质生产力-英特尔-2025.pdf

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