上證報中國證券網(wǎng)訊（李五強(qiáng) 記者 何治民）今年以來，以DeepSeek為代表的人工智能（AI）大模型掀起一股熱潮。如何讓AI大模型與制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，成為當(dāng)下社會關(guān)注的焦點(diǎn)話題。

　　3月7日，由上海證券報主辦，索菲亞和廣發(fā)基金協(xié)辦的上證投資匯活動在廣東省廣州市舉行。與會嘉賓以“智啟新紀(jì)元 AI重塑數(shù)智未來”為主題，圍繞AI大模型如何賦能制造業(yè)智能化升級等話題，展開深入探討交流。

　　與會嘉賓普遍認(rèn)為，隨著算力供給水平、場景滲透率的提升和生態(tài)協(xié)同的不斷加強(qiáng)，AI技術(shù)正加速與產(chǎn)業(yè)結(jié)合，一場“AI+產(chǎn)業(yè)”風(fēng)暴來襲。

AI加速平權(quán)化

　　AI并不是一個新事物，過去幾年已經(jīng)進(jìn)入大眾視野。在蜂助手董秘韋子軍看來，過去三年，對于各行各業(yè)和千家萬戶家庭而言，AI只是扮演輔助性決策的角色，但今年以來，DeepSeek讓大眾看到，AI大模型正將AI從輔助者的角色，逐漸上升為重塑改變社會生活各個方面的新力量。

　　AI如何重塑數(shù)智未來？韋子軍認(rèn)為，AI將從生活方式、生產(chǎn)方式、社會治理方式、科學(xué)研究范式四個維度重塑未來。

　　杰創(chuàng)智能高級副總裁兼董秘趙捷認(rèn)為，以DeepSeek為代表的AI開源大模型的深入應(yīng)用，讓個人使用AI的門檻大幅降低，也讓企業(yè)接入AI大模型賦能數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成本大幅降低，讓大眾的生活、學(xué)習(xí)、生產(chǎn)效率大大提升。換句話說，AI重塑各行各業(yè)的過程，也是AI在加速平權(quán)化的過程。

　　索菲亞投資總經(jīng)理潘雯姍以公司運(yùn)用AI的實(shí)踐分享了AI重塑家居行業(yè)的成效。據(jù)她介紹，索菲亞已經(jīng)在設(shè)計、質(zhì)檢、管理等環(huán)節(jié)運(yùn)用AI技術(shù)。“目前，在設(shè)計端，AI僅10秒就能快速生成定制化方案；在質(zhì)檢環(huán)節(jié)，AI質(zhì)檢系統(tǒng)的檢測精度達(dá)0.1毫米，能有效降低次品率。”

　　但潘雯姍認(rèn)為，AI技術(shù)能讓中國企業(yè)在全球競爭力變得更強(qiáng)，但目前行業(yè)對AI賦能制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重視度還不夠。

　　賽意信息副總經(jīng)理、董秘柳子恒稱，中國制造業(yè)有41個工業(yè)大類、600多個工業(yè)小類，基本覆蓋了從原材料到成品設(shè)備的制造業(yè)企業(yè)。要實(shí)現(xiàn)AI賦能制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，當(dāng)務(wù)之急是如何利用AI大模型做出一個能適用于不同公司的各類復(fù)雜場景的產(chǎn)品。

　　柳子恒認(rèn)為，當(dāng)下，利用AI技術(shù)打造一個能夠流水線生產(chǎn)的“智能體工廠”或是當(dāng)下可行的解決方案，讓所有制造業(yè)企業(yè)可以像搭積木一樣，根據(jù)自己個性化的需求，自主組合模塊，通過多個智能體的協(xié)同來應(yīng)對復(fù)雜場景。

推動AI助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

　　業(yè)內(nèi)流傳一句話：AI的盡頭是算力，算力的盡頭是電力。

　　DeepSeek大模型高效、普及、開源和商業(yè)化的優(yōu)勢，讓AI快速落地助力企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型，也對算力等AI基礎(chǔ)設(shè)施提出了更高需求。

　　奧飛數(shù)據(jù)何宇亮透露，AI算力需求推動數(shù)據(jù)中心建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)大幅提升。近10年，公司單機(jī)柜功率從2kw躍升至17kw-30kw，投資規(guī)模也不斷擴(kuò)大。

　　“數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行離不開電力的保障，其中不可或缺的就是柴油發(fā)電機(jī)。”何宇亮認(rèn)為，隨著AI應(yīng)用的持續(xù)推進(jìn)，電力保障或成關(guān)鍵，柴油發(fā)電機(jī)等備用電源需求激增，國產(chǎn)替代空間大。

　　“從長期看，算力緊缺將持續(xù)，需加強(qiáng)國產(chǎn)芯片和能源技術(shù)研發(fā)。”何宇亮補(bǔ)充說。

　　品高股份董事會秘書李淼淼透露，通過GPU虛擬化技術(shù)，可以將GPU性能提升30%至40%，提高算力利用率，降低企業(yè)的AI部署成本。

　　故新智能CEO崔子鋒指出，大語言模型在實(shí)際應(yīng)用中仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，企業(yè)很多場景需要直接將任務(wù)處理完，大模型多輪對話的模式不一定適用。同時，模型過分依賴海量沒有針對性的語料進(jìn)行預(yù)測，容易得到模棱兩可、似是而非或一些框架性的答案。

　　崔子鋒認(rèn)為，企業(yè)需求不是天馬行空，而是需要結(jié)合自身資料和知識沉淀，讓模型更準(zhǔn)確地在內(nèi)部資料里找到最相關(guān)的答案。通過大小模型協(xié)同、企業(yè)知識庫搭建、工程交互優(yōu)化的“三部曲”處理后，AI能夠精確找到錯誤所在，高效完成任務(wù)，大幅降低成本，提升企業(yè)管理智能化程度。