革新之路：国产人工智能技术概述及私有化大模型在企业中的部署与应用探索

场景：发动机缸体、活塞等关键零部件的表面缺陷检测（裂纹、砂眼、划痕）

对比：人工目检的疲劳和不稳定 vs. AI视觉检测的高速、高精度和一致性

案例：某工厂利用AI视觉，将质检效率提升40%，漏检率降低90%

图6：AI视觉检测发动机零部件缺陷

场景：产线上的关键设备（如数控机床、装配机器人、测试台架）的健康管理

原理：通过分析设备的振动、温度、电流等数据，AI能在设备出现明显故障前预警

场景：焊接、喷涂、切削等工艺参数的优化

原理：AI分析海量工艺参数和对应的产品质量数据，找到"最优配方"

图8：AI优化的焊接工艺参数

场景：年轻技师在产线遇到复杂故障，可以直接用手机或终端提问："6DM机型，启动时冒蓝烟，抖动异常，可能是什么原因？按什么顺序排查？"

图13：技师通过移动终端向大模型提问

场景：需要查找某个零件在不同批次中的工艺参数变化。只需提问，大模型就能自动从海量文档中检索、汇总。

A: 初期投入确实需要一定成本，但从长期来看：1) 国产化解决方案降低了硬件和软件成本；2) 通过提升效率、减少废品和停机时间，通常能在1-2年内收回投资。

A: 数据治理是第一步。好消息是：1) 大模型对数据质量的要求比传统AI低；2) 我们可以从最关键的数据开始整理，逐步扩展。

A: 绝对可以！现代AI工具设计越来越人性化。就像使用智能手机不需要懂通信原理一样，您只需要：1) 会用自然语言提问；2) 能判断AI给出的答案是否合理。