当前，中国正进入制造业升级的关键时刻，相关部门不断推出制造业转型政策，国家也发力推动国有企业数字化智能化转型升级，加速信息化工业化融合。

目前许多制造企业还停留在数字化转型的起步期和适应磨合期，而尝到数字化转型带来新机遇的制造企业，已然向产业“自动化、数智化”加速推进，通过AI+BI的前沿技术，汇总数据、分析数据辅助市场决策，让企业规避风险抢占市场先机实现业务增长。

目前工业制造领域，AI大模型主要应用场景可分为两类：一类是产线运营效率环节，如产品设计研发、质量控制检测、供应链管理、安全生产等；另一类则是企业内部的信息智能，数据辅助决策，如人机交互。

在工业制造领域，大模型的落地存在哪些难题？目前普遍一个共识是，参数越高越多越准确、模型越大，模型的泛化能力就越强，但在训练这样一个大模型的初期算力成本非常之高。

同时，能不能将Prompt用好，也直接决定了微调后的模型在特定任务上的性能和准确性。

2022年底，伴随ChatGPT走热，讯能集思也看到背后AIGC在工业场景中的应用空间，如交互式动态业务报表生成、智能产线设计等，便开始布局构建制造领域的预训练大模型 ，提出基于双注意力机制的少样本学习和基于原型的分类器学习方法，并且还通过技术创新，扩充客户脱敏数据弥补工业视觉中训练样本不足的问题。

讯能集思基于统一的JarviX对话式决策AI平台和“制造中台、业务中台、AIoT物联网平台、ERP/MES连接器、Data Fabric、NLP/No-code等技术与服务，为企业提供全生命周期智能制造解决方案，帮助制造企业构建跨企业跨专业跨系统连接的智能生产平台，实现全要素全产业链全价值链的数字孪生，以工业大数据驱动生产运营，以数智化创新重构企业竞争力，从而实现高质量发展。

在JarviX平台智能排程的支持下，富士康单厂节省年效益约120万的人力支出，生产计划表的重排时间也从原先的0.5天工时占比下降到了10分钟内，极大地提升了客户满意度与时效性。还通过智能的采购与库存管理实现了约1%的成本节省。

此外，讯能集思还计划在一些客户场景联合探讨应用落地。例如，SMT产线智能制造解决方案已在多个SMT厂得以应用，APS排程方案也被多家半导体客户采用。

从战略到策略、执行，实现产业数智化

数智赋能已成为工业制造业高质量发展的“必答题”。

加快数智化转型，借助新技术创新经营管理、优化供应链组织、升级工艺水平、稳定产品质量、可靠设备运行、降低物耗能耗、确保安全环保受控、推进绿色低碳高效运行，不断升级资源整合能力和市场应对能力，已经成为传统制造企业的普遍共识 。

讯能集思认为，AI在企业的普及应用主要有三个方向：一是企业业务与职能工作的智能化运营；二是企业应用、企业服务的自然化人机交互；三是企业客户利用AI赋能的低代码开发与集成平台实现快速应用生成。

讯能集思以自研大规模AI决策平台JarviX为核心引擎，打造“计算引擎+决策技术中台+业务场景”的端到端无代码智能决策分析平台，以完整的技术能力和高度模块化的产品架构，颠覆传统企业数据流程，赋予一般人员无代码分析及开发的能力，大幅增进企业内部OT与IT的协作，解决企业转型面临的效率、成本和价值等问题，为客户提供灵活、轻便、高效的决策优化服务，助力全球企业实现数字化转型与业务二次增长。

迄今为止，讯能集思已成功帮助富士康工厂及钰齐集团等全球300余家顶尖数字化企业，升级如排程报价、供应链管理自动化与自适应工厂，并结合IoT、5G与数字孪生，大幅提升单位产出以及营运效率，单厂就增加了上百万美元的营收。

未来，讯能集思将继续深耕工业制造业数智化车间领域，充分发挥专业、技术、资源与人才等方面的平台优势，推进产品创新与的研发能力，不断提升在业界的影响力，并持续与业内同行一起护航制造业企业快速蓬勃发展。