近日，“走进智能工厂——联想*中联重科擎智沙龙”活动在湖南长沙中联重科股份有限公司（以下简称“中联重科”）举行。

在圆桌论坛环节，与会代表认为，在推动制造业智能化转型过程中，要充分利用产业链、社会及政府的力量，解决目前算力、算法、数据应用中面临的各种挑战，助力打造全球领先的小样本及行业大模型产品，推动我国装备制造由大变强，为中国制造向中国智制转型升级贡献力量。

据了解，中联重科的生产制造基地分布于全球各地，业务覆盖100余个国家和地区。近年来，在“用互联网思维做企业、用极致思维做产品”理念指导下，中联重科成立了中科云谷并推出工业互联网平台，加速推动自身向智能化转型。目前，中联重科已经形成了统一的IT架构、数据标准和管理流程。

今年9月，中科云谷发布了首个基于人工智能的工业互联网平台，接入设备超过170万台（套）、工业APP累计1.2万余个，沉淀相关工业模型近万个。专业的运营体系与人工智能融合，使中联重科整个设备效率提升了20%到30%，商机转化率提升35%。

联想集团经过统一的数字底座改造之后，现代化的智能运维可以帮助实现运维成本每年节省四五千万元，同时减少50%的运维工作量。目前在智能制造领域，联想已经构建起包括南方智能制造基地（深圳）以及武汉、合肥、天津等“东西南北中”智能制造全方位布局。

联想集团制造行业首席架构师秦晓东在活动中介绍，联想基于智能化转型框架，推出了企业智能化成熟度模型，构建了转型“坐标系”，为助力包括制造业在内的千行百业智能化转型提供了参考，加速推进我国数实融合进程。数据显示，联想已经帮助国内超过500家企业成功走上了智能化转型之路。

赛迪研究院科技处处长董凯表示，高端化、智能化、绿色化成为新型工业化的三个重要特征。智能化最核心的是深入推进智能制造工程，推动制造业智能化转型。

中科云谷技术中心副总经理宦瑞坤认为，新一代工业互联网平台优秀的场景化能力和成绩，离不开AI大模型和混合模型的支持。中科云谷新一代平台结合工业链真实需求和业务场景，打造了一套AI大中小模型结合的混合模型。各类模型各司其职，实现深度的数据和AI混合应用，驱动企业智能化运营水平提升。

“面对样本质量、工业场景落地及数据安全等问题，企业需要有针对性地解决问题。由于AI大模型应用导致算力需求每3-4个月就会翻番，大多数企业没有能力在算力上做过多的投入。要让产业链发生质的改变，需集合多方力量，提升算力规模，共同创建一个更好的适合行业生态的环境。”东方电机数字化与智能制造技术部副部长叶永江说。

“对于大模型的落地，我们最担心的就是机器学习模型的精度无法满足工业场景的逻辑性、严谨性和因果性。”中联重科中科云谷人工智能总监童兴介绍，为满足这些条件，中科云谷首先推出了以知识为核心的模型推理架构，让模型在尽量提高精度的同时，在推理决策的时候加上领域知识与特定场景的限定条件。其次，在有限的条件内尽量扩充硬件，并充分利用云资源，在软硬的升级基础上，通过优化算法来最大化对这些资源的利用。

“联想也提出了大模型、小模型两种样本技术。”秦晓东介绍，联想聚焦解决制造领域中样本数据少、模型训练难、场景适配慢等问题，依托联想边缘大脑Edge　AI，自主研发了小样本终身学习技术。该技术在预训练行业模型的基础上，只需要少量样本，几个小时即可快速训练模型并投入相应场景任务，解决了工厂AI质检难题。目前，联想小样本终身学习已搭载在联想工控机、工作站、服务器等硬件产品中，并广泛落地应用在了包括新能源电池、轴承检测、无纺布检测、3C电子、药品、家电等产品的缺陷检测场景中。