人工智能大模型助力宜昌支柱产业转型升级研究

摘要：新时期背景下，党中央高度重视人工智能，发展新质生产力。本文分析了人工智能大模型的概念、价值及发展现状，概括了其在专业领域的应用场景，并探讨了人工智能大模型在宜昌市支柱产业中的具体应用，以期促进宜昌市支柱产业转型升级，实现高质量跨越式发展。

关键词：人工智能；大模型；产业转型升级；新质生产力；新型工业化

一、人工智能大模型概述

（一）人工智能的定义

人工智能，简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能提出的时间非常早，大规模爆发于计算能力足够充沛、网络速度足够迅速的21世纪，目前已在各行各业得到了广泛应用。

（二）人工智能大模型的定义及特征

人工智能大模型通常是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，[1]这些模型能够处理和理解大量的数据，并从中学习。它们通常在多个任务上表现出色，包括但不限于语言理解、图像识别、游戏娱乐、视频创作等。

我国高度重视人工智能技术发展，[2]人工智能大模型的发展和应用正在不断推动人工智能领域的进步，其参数众多，能够实现多任务学习，算力需求高。

（三）人工智能大模型的价值及发展现状

人工智能大模型可以提供智能辅助、内容服务、监测预判等，从而帮助人们提高工作效率。其发展现状主要表现为以下几个方面：

1.技术进步。大模型技术不断进步，模型规模和性能持续提升，支持更复杂的智能任务。例如，可以处理文本、生成图片和视频等多模态人工智能大模型，显示出多模态能力，也体现出了技术革新对人工智能进步的推动作用。

2.行业应用。大模型在自然语言处理、图像识别、系统推荐等多个领域得到广泛应用，推动了各行各业的智能化升级，这也为人工智能大模型在专业领域的应用奠定了基础。

3.政策支持。我国政府高度重视AI大模型的发展，并将其上升为国家战略，出台了一系列政策来加速大模型产业的发展。

4.产业链发展。AI大模型行业的产业链较为完整，涵盖数据、算法、平台、应用等多个环节，上下游产业协同发展。

5.市场规模。中国AI大模型行业市场规模正在高速增长，预计未来几年还会继续保持增长势头。并且，今后各行各业都可能接入人工智能大模型，大模型将成为比移动互联网更大规模级的应用。

6.竞争与合作。AI大模型的行业内竞争日益激烈，同时，企业和研究机构之间也在加强合作，共同推动大模型技术的飞速发展。

二、人工智能大模型在专业领域的应用

（一）人工智能大模型在专业领域的应用场景

人工智能大模型在专业领域的应用场景非常广泛，以下为一些具体的应用实例。

1.医疗健康。人工智能大模型可用于辅助诊断与治疗建议、药物发现与研发、医疗影像分析、患者数据管理与隐私保护以及临床决策支持系统等。例如，根据检测报告，人工智能大模型就可以判断人体出现了哪些状况，这就有效避免了同样一份检测报告，不同经验的医生可能给出不同诊断结果的情况。

2.制造业。将人工智能大模型切入制造业的ERP系统、WMS系统，能够有效地进行预判，结合图片识别和智能分析，很大程度上可以帮助解决质检问题。借助一些扫描探测设备，还能对产品进行更加深入的质检。不仅可以使制造业节省大量的质检成本，还能够确保产品的出厂质量。

3.科研与学术。人工智能还广泛应用于科研、学术方面，如利用人工智能大模型进行相关资料的检索及关键点提取，有利于快速获得所需资料，直接提取到核心观念，对于学术研究很有帮助。

4.汽车行业。人工智能在汽车行业最典型的应用就是实现智能驾驶或无人驾驶，现在部分城市出现的无人驾驶出租车，就是人工智能应用于汽车行业的具体案例。

（二）专用大模型的应用分析

专用大模型，也称为垂直领域大模型，是指针对特定行业或专业领域定制的人工智能模型。这些模型在专业训练的基础上，还会通过进一步的领域特定训练来增强其在特定任务上的性能。例如，金融大模型、医疗大模型、教育大模型、游戏大模型、传媒大模型等，都是在通用大模型的基础上集合专业应用场景，进行了优化和个性化定制以及专业训练。相比通用大模型，专用大模型具有以下几个优点：

1.领域适应性强。专用大模型通过在特定领域的数据上进行训练，能够更好地理解和处理该领域的语言、术语和上下文。这种适应性使其在特定任务上的表现往往优于通用模型。

2.性能提升明显。在金融、医疗、法律等专业领域，专用大模型可以提供更准确的分析、预测和决策支持。例如，在医疗领域，它们可以帮助提高疾病诊断的准确性。

3.效率优化显著。通过自动化和优化专业任务，如法律文件审查或财务报告生成，专用大模型可以显著提高工作效率，减少人力成本。

4.能够跨领域应用。尽管专用大模型针对特定领域进行了优化，但它们也可以在相关领域发挥作用，具有一定的跨领域能力。

专用大模型的成功应用依赖于高质量的领域数据、精心设计的预训练和微调策略，以及对领域知识的深入理解。随着人工智能技术的不断进步，专用大模型将在更多专业领域发挥关键作用。

三、人工智能大模型在宜昌市支柱产业中的应用

宜昌市正在由资源型城市转向产业强市。从习近平总书记2018年在宜昌市调研长江大保护开始，就开展了关停以 “关改搬转”破解 “化工围江”的综合整治。经过几年的发展阵痛，宜昌市在传统化工领域完成了由分散粗放型、高耗能高污染向集中节约型、低碳绿色化工的转变，初步实现了化工行业做大做强的目标，未来将继续向做优做精领域发展。同样，宜昌市的装备制造业、新能源产业、生命健康产业等国家级产业集群也面临着做优做精的挑战，很多核心企业已成为行业 “排头兵”。在疯狂内卷的竞争环境中，不进则退，如果不能通过技术革新构筑防火墙，就很可能会被跨界的对手打败。因此，将人工智能大模型应用于研发、生产、销售和内部管理，以人工智能加持传统的信息化、网络化驯服内部经营数据，建立立足于本领域、本专业、本企业的专用大模型，帮助企业降本增效、产生新质生产力，具有很强的现实意义和实践意义。

（一）人工智能大模型在绿色化工领域的应用

1.优化工艺流程。通过分析历史数据和实时监控数据，大模型能够识别和预测化工生产过程中的瓶颈，提出改进措施，优化工艺流程，提高生产效率和产品质量。

2.合理分配和运用能源。大模型可以帮助化工企业进行能源消耗分析，预测能源需求，实现能源的合理分配和使用，降低能耗，推动绿色生产。

3.监测与保护环境。利用大模型对化工生产过程中产生的废水、废气、废渣等进行实时监测和分析，能及时发现环境污染问题，采取有效措施减少污染排放。

4.保障安全生产。大模型可以分析化工生产过程中的潜在风险，预测事故发生的可能性并提前预警，确保化工生产的安全性。

5.研发新材料。大模型能够辅助化工领域的新材料研发，通过模拟和预测材料的性能，加速材料筛选和优化过程，推动化工行业的创新发展。

6.优化供应链管理。大模型可以优化化工产品的供应链管理，通过预测市场需求和供应情况，实现库存管理和物流调度的最优化。

7.提供智能决策支持。大模型可以为化工企业的决策提供数据支持，帮助企业在复杂的市场环境中做出更加科学合理的决策。

8.助力人才培养与知识传承。大模型还可以用于化工领域的人才培养和知识传承，通过模拟实际生产过程，为人才培训提供实践平台。

人工智能大模型在绿色化工领域的应用，有助于推动化工行业的数字化、智能化转型，实现绿色、安全、高效的生产，促进化工行业的可持续发展。随着人工智能技术的不断进步，未来大模型在绿色化工领域的应用将更加广泛和深入。

（二）人工智能大模型在新能源汽车领域的应用

1.自动驾驶技术。大模型可以用于自动驾驶系统的训练和优化。通过处理大量传感器数据，提高车辆的环境感知能力，实现更准确的路径规划和决策制定。

2.智能座舱体验。大模型可以提供自然语言处理能力，让车载语音助手更加智能。能够理解和执行复杂的用户指令，提供个性化的车内服务和娱乐体验。

3.车辆设计和研发。在汽车的设计和研发阶段，大模型可以辅助工程师进行设计决策，优化车辆结构，提高研发效率。

4.能源管理和优化。大模型可以分析车辆的能源消耗模式，优化电池管理和充电策略，延长电池寿命，提高能源使用效率。

5.预测性维护。通过对车辆运行数据的分析，大模型能够预测车辆可能发生的故障，提前进行维护，降低维修成本，提高车辆的可靠性。

6.充电网络优化。大模型可以帮助运营商优化充电桩的布局和运营策略，提高充电网络的使用效率和用户满意度。

7.用户行为分析。通过分析用户数据，大模型可以洞察用户需求和行为模式，为汽车制造商提供市场趋势分析，指导产品规划和营销策略。

8.智能制造。在新能源汽车的生产制造过程中，大模型可以优化生产流程，提高生产效率和产品质量。

9.车辆个性化定制。大模型可以根据用户的偏好和需求，提供个性化的车辆配置和定制服务。

10.安全性能提升。大模型可以分析驾驶行为，识别潜在的安全风险，提供安全预警，提高车辆的主动安全性能。

随着人工智能技术的不断发展，大模型在新能源汽车领域的应用将更加广泛和深入，为用户带来更加智能、便捷、安全的出行体验。

（三）人工智能大模型在装备制造领域的应用

1.预测性维护。利用大模型分析设备的历史运行数据和实时状况，预测潜在的故障风险，并提前采取维护措施，可以有效避免设备故障，保障生产流程的顺畅。

2.场景化定制。大模型能够根据不同的工业场景进行定制化的适配和优化，深入理解特定行业的术语和语境，提供更为精准的分析和预测服务。

3.任务化定制。针对一些特定的工业挑战，可以专门开发定制化的AI大模型，这些模型经过专门的训练，专注于解决特定问题，其性能往往超越通用模型。

4.工业产品质量检测。大模型结合机器视觉技术，可以用于自动化质量检测，识别产品缺陷，提高检测效率和准确性。

5.智能设计和仿真。大模型可以辅助工程师进行产品设计，通过分析大量的设计参数和约束条件，快速生成多种设计方案，并进行仿真测试。

6.生产流程优化。大模型可以分析生产数据，优化生产流程，提高生产效率，减少资源浪费。

7.供应链管理。大模型可以用于供应链的预测和优化，通过分析市场需求、库存水平和物流数据，帮助企业优化库存管理，减少库存积压。

8.智能客服和交互。大模型结合自然语言处理技术，可以提供智能客服，解答用户咨询，提供个性化服务。

9.工业知识管理。大模型可以整合和管理大量的工业知识，帮助企业构建知识库，支持决策制定和知识共享。

10.数字孪生技术。结合大模型和数字孪生技术，可以创建设备的虚拟副本，用于测试、分析和优化，提高产品设计和生产过程的效率。

随着技术的不断进步，人工智能大模型在装备制造领域的应用将更加深入和成熟，为制造业的数字化转型和智能化升级提供强大的技术支撑。

（四）人工智能大模型在生命健康领域的应用

1.辅助诊疗。大模型可以通过分析患者的医疗记录和历史数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。

2.医学影像分析。利用计算机视觉技术，大模型能够识别和分析医学影像资料，如X光片、CT、MRI等，以辅助发现病变和异常。

3.药物研发。大模型可以预测化合物的生物活性，加速新药的发现和开发过程。

4.健康管理。通过分析个人健康数据，大模型可以提供个性化的健康建议和疾病预防措施。

5.医疗知识管理。大模型可以整合并分析大量的医疗文献和资料，为医生和研究人员提供最新的研究成果和知识。

6.虚拟助理。在医疗领域，大模型可以作为虚拟助理，通过语音或文本交互，为患者提供初步的病情咨询和导诊。

7.医学教育和培训。大模型可以用于模拟病例和临床情景，供医生和医学生进行学习和训练。

8.临床试验设计。大模型可以帮助设计临床试验，预测不同治疗方案的效果，优化试验流程。

9.医疗资源优化。通过分析医疗资源的使用情况，大模型可以协助医院和卫生部门进行资源配置和调度。

10.医疗质量控制。大模型可用于监测和评估医疗服务质量，提高医疗服务的标准和效率。

随着技术的发展和应用的深入，人工智能大模型在生命健康领域的应用前景广阔，有望为医疗健康行业带来革命性的变革。同时，大模型的广泛应用也面临着数据隐私保护、伦理问题、技术准确性等挑战，需要在发展中不断寻找解决方案。

四、结束语

新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入新的动能。但在工业应用领域，如何利用人工智能大模型，助力节能减排、降本增效、实现绿色低碳发展还大有可为，属于方兴未艾的新兴领域。将人工智能大模型与传统行业有效结合，定能创造出新的生产力，助力产业转型升级，推进新型工业化。

参考文献：

[1] 吴权夫.人工智能大模型探析[J].厦门科技，2023（4）：9-14.

[2] 李喆.大模型赋能数字经济[J].质量与市场，2023（17）：13-15.