月活破亿，爆火的，让不少身处工业圈的人好奇会对自己所在的工业领域应用给出怎样的答案。
问
在工业中，有哪些应用场景？
：可应用场景很多。
例如： 1、跨行业科普：可以解答各种科技、工业等相关问题，将复杂的技术知识快速简化为易于理解的形式，从而帮助专业领域外的人员了解该领域；
2、工程技术支持：可以帮助工程师更快地找到代码示例和技术解决方案，以加速开发进程。例如根据工程师提供的需求生成代码，或提供代码修改建议，并在编写过程中提示最佳实践和常见错误；
3、知识更新：可以帮助工业公司的员工快速地学习和更新技术知识，例如根据工程师提供的需求，提供最新的技术资料和研究进展；
4、数据分析：可以利用大量数据进行分析，帮助工业公司更好地识别模式和趋势，并基于此进行决策。
除此之外，还有很多其他的应用场景，比如帮助工业公司完成语言翻译、生成文件、语音合成、在线客服，提供先验知识/经验参考等。
对于给出的这几个答案，有业内人士通过问答形式求证答案的真实性，得出的结果是，的涉猎面和知识面确实比我们想象的要广很多，部分回答对于实际工作确实很有借鉴意义的，但它的弱点也很明显，就是深度不够，具体的应用案例无法详细展开，不能给出非常直观的指导。
一位体验过的程序员告诉记者，确实可以提供需求的代码示例和技术解决方案，虽然给出的代码有错误，但确实能给我提供一些帮助和新思路，也激发了我从回答中找Bug的乐趣。
此外，针对最近大家热议的 是否会抢了某些行业打人工的饭碗，对于这一问题，也有网友询问了 ，未来自动化技术和人工智能技术会彻底替代人工吗? 也给出答案：不会。
既然先进的人工智能技术无法完全替代人工，那么，在数字化智能化时代，工业工程师在技能转型面临哪些挑战呢？
工业互联网是助力制造业高质量发展的重要抓手，也是应对工业发展挑战、推动转型升级的重要战略的关键引擎。我们什么时候能够实现工业互联网、工业4.0？给出答案确实符合现阶段工业互联网的发展现状。
通过以上测试问答， 虽然给出优质的答案、提供高效获取信息的方式，拥有强大的语言组织能力，为用户带来超出预期的交互体验，但他不能完全替代人类，尤其是在工业复杂模型和高精度数据分析的要求下， 的局限性就显现的一览无遗。
To B领域或先取得突破性应用
“在国内，类似人工智能在商业领域中，To B领域或将先于To C领域获得突破性的应用。”北京师范大学新闻传播学院教授、中国传媒经济与管理专业委员会理事长喻国明在接受媒体采访时表示。
从科技巨头的业务动向，我们也能窥得一二，微软在追加百亿美元投资，将延伸到自家最难啃的2B业务中。京东集团副总裁、IEEE 何晓冬近期也表示，AI未来肯定要走产业路线，京东一直在和AIGC赛道上推进，但更聚焦2B行业，近期将有进一步突破包括在这一赛道上推出下一代产品。
其实面向2B端，人工智能是工业互联网发展的重要抓手，两者有着天然的结合度，To B领域最具有创新性应用或许将会在工业互联网领域诞生。
针对人工智能技术在工业领域具体能做些什么， 给出七条应用场景。
问
AI技术能在工业领域能提供什么？
：AI技术可以在工业领域提供许多好处。
包括： 1、预测性维护。AI可以用来预测设备何时可能发生故障，从而实现主动维护，减少停机时间。
2、质量控制。AI可用于检查和测试产品的缺陷，提高产品质量并降低成本。
3、过程优化。AI可用于优化工业流程，如调度和资源分配，以提高效率和降低成本。
4、机器人技术。AI可用于控制和自动化工业机器人，这可以提高效率，减少对人力的需求。
5、能源效率。AI可用于优化能源使用，例如，管理和控制资源的使用，以节省能源。
6、自动驾驶车辆。AI可用于控制和导航自主车辆，如无人机和自动驾驶汽车，它们可用于检查、运输和测绘等任务。
7、预测分析。AI可用于分析工业流程中的数据，并预测未来的行为，以便更好地做出决策。
我们知道，工业领域很多场景的工业机理复杂、数据分析能力要求较高，而以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术，可以从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，进一步扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度，而人工智能也成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手。
比如，百度智能云开物通过对某钢铁企业的热轧产线中10万多个样本数据和相关的质量知识进行学习与提炼后，推出了从模型服务到终端平台的软硬一体化热轧钢铁表面缺陷质量检测方案，瑕疵识别准确率达到99%以上，在同样的检测环境下，准确率比国外同类系统提升了300%。
随着产业转型的逐步深入，“AI+工业互联网”应用模式呈现出两个特征：第一，以大量数据采集为算料基础，以机器学习或深度学习算法为核心，通过建立人工智能模型解决特定的诊断、预测等问题。第二，以用户需求为导向，实现全产业链覆盖，为企业提供生产控制优化、供应链优化、物流调度优化、市场销售预测等方面的决策辅助支撑。
目前，以深度学习、知识图谱、自然语言处理为代表的人工智能技术正处于多方创新和突破的时期，通过与工业领域知识融合的不断加深，AI技术正逐渐加速向工业互联网渗透，在工业企业“研产供销管”业务链条下形成众多落地应用。
工业猜想
“至少在从事技术工作的30年里，这是我从没见过的技术扩散（人工智能），我也不认为这种扩散曾发生在工业革命时期。”微软CEO纳德拉表示，也许这一次（），对于知识型工作者来说，这就完全等于工业革命。
前文虽然提到， 在工业领域应用还存在很多局限性，但未来，在工业领域，一个聊天对话框，能否以最快速度最高效率解决工业难题？其背后的人工智能技术，是否会彻底改变人们获取信息的方式，引发一场效率革命？
“使用工业，设备保养无需再学习保养手册、质量评估也无需阅读大量报表、工厂小白也不需要再询问老师傅生产经验。”一位业内专家表示，我们在复杂工业场景如果基于技术，能否创造出一个真正工业AI助手，让AI回答这些问题。而工人只要将需求提交给AI中心，一个对话框就可以解决所有问题。比如，现场的保养工人去问这个AI系统，这个设备需不需要保养；工厂管理人员，帮我写一份提高精益生产的报告等。
他表示，如果可行的话，工业或许将改变现有的工作模式，特别是在信息化、数字化建设比较成熟的制造业企业，工人无需再每天在各种系统间进行切换，查看不同数据信息进行各种操作。
他表示，工业如果要真正应用到工业场景中，还需要进行深度模型改造和持续优化，提供更加专业的工业知识，让AI生成的答案与问题相关性更强、更准确，给提问者有效帮助，这样才能让AI在专业的领域发挥出最佳的优势。 但他也表示，如果应用与工业领域的模型被放置于工业大数据进行足够多的训练数据和模型配置，也许真可以帮助工业场景进行数据价值挖掘，实现一个聊天对话框解决工业问题的猜想，在工业领域应用也大有可为。
想法虽好，但要结合现实来看。“博而不精，是现阶段给我的总体感受。”记者采访到一位身处工业一线的工人也表示，工业壁垒较高，场景需求纷繁复杂，海量工业数据价值挖掘难度大，现阶段提供的某些代码都是不准确的，要想真正接入到工业场景使用还为时过早。
业内观点认为， 要想接入工业，工业模型的配置很重要，因为这将影响模型的准确性和效率。工业模型如何训练、如何配置才更合理，如何获得更多样化的真实数据给模型充分的滋养，相信在工业还有一段路要走。
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