计算领域的人工智能为实现新的、更智能的流程铺平了道路，使更准确的预测分析、自主系统等成为可能。最近，利用机器学习算法的更先进的人工智能（生成式人工智能）应运而生，为比以往更智能的功能打开了新的大门。
生成式人工智能部分源自 生成对抗网络（GAN）是一种人工智能，涉及训练两个神经网络协同生成新数据。在过去一年中，随着 ChatGPT 等人工智能聊天机器人的出现，生成式人工智能的受欢迎程度急剧上升。
在制造业中，生成式人工智能与数字孪生、增强现实和虚拟现实以及工业物联网 (IIoT) 工具等其他先进技术一起，在智能制造解决方案中也变得越来越重要。由于生成式人工智能具有优化制造流程、改进产品设计和提高制造业整体效率的潜力，因此该领域的整体市场价值预计将从 2022 年为 2.25 亿美元，增至 69.6345 亿美元 到 2032 年。
但这并不是唯一一项在行业中掀起波澜的先进技术。随着越来越多的制造商进行数字化转型，工业元宇宙（物理世界的虚拟表示）的使用正变得越来越普遍，从而实现了数字和物理系统的集成。生成式人工智能和工业元宇宙共同通过提高效率、灵活性和创新性，彻底改变了制造业。
生成式人工智能在制造业的潜力
生成式人工智能是制造商的强大工具，因为它可以创造通过传统方法难以实现或无法实现的新设计、流程和产品。通过使用生成式人工智能，制造商可以获得更高水平的流程优化、减少浪费和整体质量改进。此外，生成式人工智能还可以帮助制造商发现新的创新和增长机会。
生成式人工智能案例研究：航空业
生成式人工智能已经在航空业得到应用和测试，以 改善沟通 并提升客户服务体验，以及改善库存管理。此外，飞机制造商可以利用生成式人工智能来制造飞机零部件，借助人工智能自动化和数字孪生技术优化设计和原型制作过程。
航空业正在采取更多措施为更先进的人工智能应用做准备——欧洲航空安全局（EASA）发布了其 人工智能路线图2.0 今年 5 月初，中国政府提出了将人工智能融入工业的详细计划。
生成式人工智能案例研究：汽车行业
生成式人工智能的另一个实际例子是 生成设计软件 在汽车行业。由于该软件能够生成大量数据和模拟，制造商已经开始使用这种人工智能软件来创建各种新型、复杂的车辆系统设计。
生成式人工智能还使汽车制造商能够更深入地分析车辆中的机器和传感器数据，从而实现高度准确的预测性维护。这种使用历史数据的分析有助于更早地发现问题，使制造商能够采取主动措施来预防和解决问题，从而提高效率并减少浪费。
生成式人工智能如何改善工业元宇宙
尽管生成式人工智能在制造业的数字化转型过程中具有巨大潜力，但它并不是推动该行业向前发展的唯一先进数字解决方案。制造业元宇宙的兴起也带来了比以前更大的流程优化，这要归功于借助数字孪生创建虚拟世界的能力。
在制造业中使用数字孪生技术帮助制造商获得更大的灵活性，因为他们可以在虚拟复制的真实系统版本中模拟操作流程、机器输入和自动化。通过将生成式人工智能的力量与工业元宇宙相结合，制造商可以实现更高水平的效率、敏捷性和创新。
例如，使用生成式人工智能创建的数字孪生可以更准确，可以分析更多实时数据，并且 改善能源利用 与传统的人工智能和机器学习算法相比。 德勤第十五份年度科技趋势报告 还指出，生成式人工智能——与新的空间计算和工业元宇宙相结合——将成为一种新的“增长催化剂”，使制造商不仅能够在其行业内取得新的进步，而且还能提升能力。
在工业元宇宙中使用生成式人工智能的潜在挑战
在工业元宇宙中使用生成式人工智能的潜在好处数不胜数。然而，制造商在使用这种先进的人工智能驱动工具和解决方案时也需要考虑一些挑战。
人工智能流程可能很费力 对于没有适当能力运行此类资源密集型功能的组织来说，由于需要大量数据，这是一个挑战。鉴于生成式人工智能算法的要求很高，制造商必须知道如何平衡资源，以便现有基础设施能够满足组织内的日常运营需求。
此外，使用生成式人工智能还涉及其他四种一般风险。如 普华永道的人工智能风险管理手册，这些是数据风险、模型和偏见风险、提示或输入风险以及用户风险。
制造商必须了解这些风险以及如何管理它们。其中包括制定正确的 AI 治理策略、确保数据不被破坏、防止使用受用户错误影响的数据等等。
为你的组织做好生成式人工智能的准备
生成式人工智能对智能制造和工业元宇宙产生了重大影响。随着工业 4.0 的进一步成熟，这些更新、更先进的智能制造技术可以推动制造商更接近其数字化转型目标，从而提高效率和灵活性，同时降低成本、减少浪费和停机时间。
然而，制造业领导者必须明白，如果他们不能确定需要解决的领域，他们就无法改善运营。借助中立的基准测试工具和成熟度评估框架，如 智能产业准备指数（SIRI），他们可以期待巨大的组织改进，以将他们的运营提升到新的水平。
