|内容简介

本报告聚焦人工智能模型在先进制造领域的深度融合，系统探讨了“大、小、微”多尺度模型协同赋能智能制造的创新范式。报告指出，针对工业场景的复杂性，单一模型存在局限，由此提出构建“大模型主导全局认知与复杂决策、小模型聚焦特定场景优化与边缘推理、微模型负责端侧实时控制与高频传感”的云边端协同架构。 在实践层面，报告依托丰富的产学研落地案例，详细展示了该协同架构在智能排产、表面缺陷检测、设备预测性维护及机器人柔性控制等核心环节的应用成效，验证了多尺度模型在提升生产效率、降低算力成本及增强系统鲁棒性方面的显著优势。 同时，报告深入剖析了技术工程化面临的数据壁垒、模型幻觉、工业高可靠性要求等挑战，并前瞻性地提出未来发展路径。强调需持续推进模型轻量化、构建高质量行业知识库、完善工业AI标准体系。本文为制造企业智能化转型及AI技术落地提供了兼具理论深度与实操价值的战略参考。