近一年來，以ChatGPT為代表的大模型技術引發通用人工智能新一輪發展熱潮，成為改變世界競爭格局的重要力量。圍繞人工智能治理的議題探討顯著增多，全球人工智能治理體系加速構建。與此同時，人工智能加速向各產業滲透，已成為促進新興產業與傳統產業、技術與社會跨界融合發展不可忽視的動力。

伴隨第四次工業革命以及工業數字化、網絡化、智能化發展的大浪潮，工業制造業持續深化探索人工智能融合創新及應用：深度學習、大模型等技術創新、組合賦能和工程化落地不斷加速；產業爆發期臨近，老玩家不斷推陳出新、新玩家入局積極活躍；一批新應用場景涌現，并不斷向研發、生產等核心環節滲透賦能，在更大范圍內發揮更核心的作用。

Q1

問工業智能的定義是什么？

工業（人工)智能是人工智能與工業技術場景結合形成的一系列智能化應用與技術產品。貫穿于設計、生產、管理、服務等工業領域各環節，具備或超越人類感知、分析、決策等能力的技術、產品、應用體系。

Q2

問工業智能的本質特征是什么？

工業智能的本質是人工智能技術與工業機理、數據及裝備產品結合，實現設計模式創新、生產智能決策等創新應用，同時增強工業裝備軟件等產品的自主感知控制能力，適應復雜多變的工業環境，完成多樣化工業任務，提升生產效率、設備產品性能與企業洞察力。

Q3

問工業智能現在處于什么發展階段？

工業智能共歷經四個階段。一是上世紀八十年代以專家系統為代表的早期探索時期。該時期的特征是以規則的方式把專家的部分經驗轉化為計算機程序，代替人工進行操作控制。二是九十年代后以模式識別為代表的初步融合時期。該時期的特征是基于統計學方法建立數學模型并處理工業數據。三是近8-10年以深度學習為代表的廣泛賦能時期。該時期的特征是基于大量的工業數據和知識建立數學模型。四是近2年以大模型為代表的通用智能探索時期。該時期的特征是基于更龐大的參數規模和復雜程度建立。