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李晓华（中国社会科学院工业经济研究所研究员） 2022年底，美国科技公司OpenAI发布ChatGPT3.5，该人工智能系统能够通过对海量数据的训练学习创造出新的内容，而且支持多轮对话，具有强大的内容生成能力。ChatGPT 3.5是一种大语言模型技术路线，是对AlphaGo为代表的深度学习技术路线的“创造性破坏”， 代表着人工智能技术新的跃迁，这种技术路线也被称为生成式人工智能（Generative AI）。有观点认为ChatGPT标志着通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）时代的开启。ChatGPT所展现的生成内容的强大能力受到世界各国的高度重视，国内外大型互联网公司纷纷投入大语言模型开发，一批科技创业公司也如雨后春笋般成立。国外比较有代表性的大语言模型包括OpenAI的ChatGPT 3.5、4.0和Sora，Alphabet（谷歌）的Gemini，stability.ai的Stable Diffusion 3，Anthropic的Claude 3等，国内科技企业也开发了文心一言、通义千问、讯飞星火等上百个大模型。ChatGPT3.5发布以来，生成式人工智能的内容生成范围从文字、图片拓展到语音、视频，展现出快速的发展势头和巨大的应用前景。
一种观点认为，生成式人工智能虽然展现出巨大的威力，但是文字、图片、语音、视频等内容生成功能主要应用在服务业领域，难以与以制造业为核心的实体经济深度结合。但实际上，深度学习人工智能技术已经在制造业的检验检测、生产排产、市场营销等领域获得成功应用，制造业同样也是包括生成式人工智能的主战场。2024年政府工作报告提出“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字化产业集群。”“人工智能+”行动的目标就是要积极应用人工智能为实体经济赋能，提高实体经济的效率，推动实体经济的高质量发展。
人工智能是具有广泛赋能作用的通用目的技术，生成式人工智能在制造业大有可为。一是在产品研发设计方面，传统的设计开发方式需要大量的研发人员投入、周期长、成本高。生成式人工智能可以快速生成产品设计备选方案，极大地提高新产品的开发效率，甚至使高度个性化定制在未来成为可能。例如，生成式人工智能已经被谷歌、英伟达应用于芯片设计过程。对于中小企业来说，生成式人工智能技术很大程度上解决了他们产品开发设计力量严重不足的问题。例如，借助于生成式人工智能技术，中小企业可以快速形成产品外观与包装设计方案。二是在生产制造环节，尽管生成式人工智能在生产过程中的应用还不普遍，但是应用的潜力巨大。生成式人工智能可以与ERP、MES等生产管理软件相融合，实现智能化调度和生产优化；可以提高机器人等生产设备的智能化水平，实现人机融合，使生产设备和劳动者在生产线上协作配合，更充分地发挥各自的优势。三是在营销领域，生成式人工智能形成的智能化语音助手、虚拟人，可以更自主地与用户交流，在显著降低企业营销成本的同时，实现为每个用户提供高度定制化的营销服务。
人工智能具有强大的为各个行业的赋能能力，人工智能在制造业的深度应用，将会使制造业的生产函数发生显著变化，特别是人工智能对重复性工作和普通劳动力的替代将会使普通劳动力的供给规模和工资水平的重要性下降，那些制造业与人工智能融合度深的国家有望降低生产成本、提高生产效率、增强产业国际竞争力。这也是为什么世界制造大国都高度重视人工智能技术发展和应用的原因所在。大语言模型在实现基本功能的突破后，开始进入深耕落地阶段，各个垂直产业领域的应用正在铺开。我国制造业在持续升级的同时，劳动力等生产要素成本也不断提高，面临着发达国家从高端和发展中国家从低端的双重挤压，亟待提高制造业的生产效率、进一步加快产业升级，实现高质量发展，为此应积极应用生成式人工智能技术为制造业赋能。一方面应大力推动大模型技术的创新，尽快缩小与世界领先水平的差距，另一方面也要推动大模型在垂直领域的应用开发及其与制造业的深度融合，用人工智能赋能我国制造业高质量发展，同时也利用我国制造业规模大、场景丰富的优势，为大模型发展提供市场和场景的有力支撑，形成我国大模型的独特优势。（来源：人民论坛网·国家治理网） | 
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