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

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主讲人：[您的姓名]

面向：一汽锡柴技师、高级技师及工程技术人员

第一部分：我们身边的“新同事”——人工智能

大家好！今天我们不谈空洞的概念，只聊我们产线上的事。

经验丰富的老师傅，能一听声音、一看铁屑，就判断出设备的问题。这是宝贵的“经验”。人工智能，就是要学习这些经验，成为我们每个人的“智能工具箱”和“超级外脑”。

AI不是来替代我们，而是来赋能我们，让我们从繁琐的重复劳动中解放出来，去做更有创造力、更有价值的工作。

特别是国产AI，它关系到我们的技术自主和数据安全，对一汽锡柴这样的核心企业至关重要。

[图片：工程师与机器人协同工作]

AI是我们的新同事，而非竞争者

AI的两条主要路径

1. 传统AI (分析式AI) 角色：“专科医生” 特点：针对特定任务，精准高效 例子：机器视觉质检、设备故障预测 核心：识别、分类、预测 现状：已在产线广泛应用 2. 生成式AI (大模型) 角色：“全科顾问” 特点：能理解、总结、生成内容 例子：智能问答、报告生成、代码编写 核心：对话、创造、推理 未来：我们今天探索的重点

第二部分：AI在智能产线上的“十八般武艺”

[图片：高科技相机正在扫描金属零件]

慧眼识珠：智能质量检测

替代人眼，对发动机缸体、活塞等进行微米级的缺陷检测。高速、精准、不疲劳，大幅提升产品合格率。

[图片：工程师看着屏幕上的设备数据图表]

未雨绸缪：预测性维护

通过分析设备振动、温度数据，在故障发生前数小时甚至数天发出预警。从“被动维修”到“主动保养”。

[图片：自动化焊接机器人正在工作]

精益求精：生产工艺优化

AI分析海量工艺参数，找到焊接、切削、热处理的“黄金配方”，实现更高质量、更低能耗。

[图片：机器人手臂从杂乱的料框中抓取零件]

手脚协同：AI引导机器人

让机器人拥有“眼睛”和“大脑”，实现无序抓取、柔性装配等复杂任务，产线适应性更强。

案例：预测性维护工作流

设备传感器 (振动, 温度, 电流) 实时数据流 传入AI平台 AI模型分析 (发现异常模式) 故障预警 “5号机床轴承即将失效”

第三部分：解锁新能力——私有化大模型

从“公共图书馆”到“一汽锡柴专属知识库”

公共大模型 (文心一言等) 互联网公开数据 新闻、百科、论坛... AI 通用回答 ⚠️ 风险：核心数据外泄、答案不专业 私有化大模型 (企业大脑) 一汽锡柴内部数据: - 设计图纸、工艺文件 - 维修记录、质量报告 AI 专业、精准的回答 ✅ 安全：数据不出厂、知识专属化

一汽锡柴“超级大脑”的应用场景

智能“问不倒”

一线技师随时提问，AI基于海量维修记录给出精准排查步骤。

知识“活字典”

快速查询任何零件的工艺参数、设计变更历史，信息秒级触达。

报告“神笔马良”

自动从MES、QMS系统取数，一键生成生产日报、质量周报。

代码“小助手”

辅助工程师编写PLC逻辑、机器人脚本、数据分析代码，提升开发效率。

第四部分：革新之路，我们如何同行？

[图片：团队成员围绕着一张桌子讨论]

AI的成功，离不开每一位一线专家的智慧和参与。

你们，是AI成功的关键！

  • 数据质量的“把关人”：你们记录的每个数据，都是在为AI“备料”。
  • 领域知识的“授业者”：AI懂算法，但只有你们懂发动机。你们的经验是AI最好的老师。
  • 应用场景的“发掘者”：工作中的痛点，就是AI最好的用武之地。
  • 最终效果的“检验官”：AI好不好用，靠不靠谱，最终由你们说了算。

AI项目落地四步走

1. 数据准备 2. 模型训练 3. 应用集成 4. 持续优化

总结与展望

这场技术革新，不是“AI与人”的赛跑，而是“驾驭AI的人”与“原地踏步的人”的赛跑。

让我们一起拥抱变化，成为驾驭AI的新时代工匠和工程师，共同铺就一汽锡柴更加辉煌的“革新之路”！

[图片：现代化、明亮的汽车发动机工厂]

Q&A / 谢谢大家！