自 20 世紀(jì)初工業(yè)工程誕生以來(lái)，工業(yè)工程的發(fā)展經(jīng)歷了多次變革。從早期的流水線生產(chǎn)到如今的智能制造，工業(yè)工程不斷適應(yīng)時(shí)代發(fā)展的需求，推動(dòng)著生產(chǎn)方式的革新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。在新的歷史時(shí)期，我國(guó)發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力、制造強(qiáng)國(guó)建設(shè)與高質(zhì)量的發(fā)展，需要?jiǎng)?chuàng)新工業(yè)工程論理論方法并大力推進(jìn)工業(yè)工程的深度應(yīng)用。2020 年，AI 大模型的出現(xiàn)引發(fā)了市場(chǎng)環(huán)境和格局的巨大轉(zhuǎn)變，為工業(yè)工程涉及的復(fù)雜生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)帶來(lái)轉(zhuǎn)型升級(jí)的迫切需求，同時(shí)也為工業(yè)工程的創(chuàng)新與發(fā)展提供了歷史機(jī)遇。

AI 大模型，即人工智能大語(yǔ)言模型，是指具有大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜計(jì)算結(jié)構(gòu)、泛化能力強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)模型。大模型在吸納長(zhǎng)序列知識(shí)、處理復(fù)雜任務(wù)以及捕捉和理解多模態(tài)信息等多方面都有顯著提升。這些關(guān)鍵技術(shù)的進(jìn)步不僅推動(dòng)了人工智能技術(shù)的發(fā)展，也為解決真實(shí)場(chǎng)景中的復(fù)雜問(wèn)題提供新工具，進(jìn)一步拓展了人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)前，AI 大模型正處于爆發(fā)式的發(fā)展階段，已廣泛應(yīng)用于智能制造等多個(gè)領(lǐng)域，推動(dòng)了各個(gè)領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新發(fā)展。為適應(yīng) AI 大模型引發(fā)的市場(chǎng)變化、需求變更以及技術(shù)變革，工業(yè)工程需要在已有的理論方法基礎(chǔ)上不斷創(chuàng)新，并將 AI 大模型等前沿人工智能技術(shù)深度融合到工業(yè)工程實(shí)踐中。

為此，本文回顧了工業(yè)工程與人工智能技術(shù)結(jié)合的發(fā)展歷程，分析人工智能高速發(fā)展時(shí)期下工業(yè)工程所面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，并介紹了 AI 大模型在工業(yè)工程的應(yīng)用與發(fā)展趨勢(shì)，最后，探討大模型賦能下的工業(yè)工程人才培養(yǎng)思路和方式。

1 工業(yè)工程與 AI 結(jié)合的歷史回顧

在 AI 大模型出現(xiàn)之前，人工智能技術(shù)已經(jīng)在工業(yè)工程領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，推動(dòng)了工業(yè)自動(dòng)化、智能化的發(fā)展。

工業(yè)工程與 AI 的結(jié)合歷經(jīng)了 6 個(gè)時(shí)期，如圖 1 所示。20 世紀(jì) 50 - 70 年代是人工智能技術(shù)在工業(yè)工程領(lǐng)域的早期應(yīng)用時(shí)期，在 50 年代初，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能概念的萌芽，部分學(xué)者開(kāi)始探索如何將計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)工程領(lǐng)域；進(jìn)入 60 年代，運(yùn)籌學(xué)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合變得緊密，一些基礎(chǔ)的優(yōu)化算法開(kāi)始被應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)中；到了 70 年代，機(jī)器人學(xué)和自動(dòng)化設(shè)備開(kāi)始用于制造業(yè)，這是工業(yè)工程與人工智能結(jié)合的早期形式。這些技術(shù)的探索和進(jìn)展不僅推動(dòng)了工業(yè)工程的發(fā)展，也為后續(xù)技術(shù)革新奠定了基礎(chǔ)。20 世紀(jì) 80 年代，專(zhuān)家系統(tǒng)作為一種模擬人類(lèi)專(zhuān)家決策能力的 AI 應(yīng)用，開(kāi)始在工業(yè)工程中發(fā)揮重要作用。20 世紀(jì) 90 年代，隨著計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力的提升，更復(fù)雜的算法被開(kāi)發(fā)出來(lái)，用于生產(chǎn)規(guī)劃和調(diào)度。這一時(shí)期，人工智能算法如遺傳算法、模擬退火、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始被用于解決工業(yè)工程問(wèn)題。

21 世紀(jì)初開(kāi)始進(jìn)入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策支持階段，隨著大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的興起，工業(yè)工程領(lǐng)域開(kāi)始利用 AI 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)分析，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在工業(yè)中的應(yīng)用變得越來(lái)越普遍。進(jìn)入 2010 年代，智能制造與工業(yè) 4.0 概念的提出，將工業(yè)工程與 AI 的結(jié)合推向了一個(gè)新的高度，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工廠的智能化和自動(dòng)化，提升了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。2020 年至今，AI 大模型出現(xiàn)并迅速發(fā)展，為人工智能領(lǐng)域帶來(lái)革命性的變革，大模型展現(xiàn)出傳統(tǒng) AI 技術(shù)不具備的生成能力、泛化能力和自然交互能力，使得工業(yè)工程與 AI 的結(jié)合進(jìn)入新的歷史時(shí)期。AI 大模型不僅提升了各類(lèi)任務(wù)的效率和準(zhǔn)確性，還推動(dòng)了從數(shù)據(jù)挖掘到智能決策的跨越，大模型的出現(xiàn)為工業(yè)工程的創(chuàng)新和發(fā)展注入了新動(dòng)力，同時(shí)也為應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)的集成優(yōu)化和運(yùn)營(yíng)管理問(wèn)題開(kāi)辟了新路徑。

縱觀工業(yè)工程與 AI 結(jié)合的發(fā)展歷程，工業(yè)工程作為一門(mén)綜合性學(xué)科，始終與主導(dǎo)時(shí)代變革的新技術(shù)緊密相連，從機(jī)械化時(shí)代工業(yè)工程與自動(dòng)化技術(shù)的融合，到信息化時(shí)代工業(yè)工程與信息技術(shù)的結(jié)合，再到如今人工智能化時(shí)代大模型對(duì)工業(yè)工程的賦能，新技術(shù)的出現(xiàn)不斷推動(dòng)工業(yè)工程的邊界外延和技術(shù)創(chuàng)新。

2 大模型時(shí)代工業(yè)工程的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

隨著科技的快速發(fā)展，智能制造和個(gè)性化定制逐漸涌現(xiàn)，生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)日趨復(fù)雜，未來(lái)工業(yè)工程在應(yīng)對(duì)生產(chǎn)制造和服務(wù)系統(tǒng)中的復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，面臨著多重挑戰(zhàn)。

對(duì)于生產(chǎn)制造領(lǐng)域，工業(yè)工程面臨如下挑戰(zhàn)。

消費(fèi)者需求的個(gè)性化、多樣化以及快速變化對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)的靈活性和適應(yīng)性提出更高要求。隨著市場(chǎng)環(huán)境和需求結(jié)構(gòu)的改變，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品個(gè)性化、多樣化以及智能化的需求日益增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的大規(guī)模批量生產(chǎn)已難以滿足市場(chǎng)需求，敏捷制造和柔性制造逐漸成為制造業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)之一。

產(chǎn)品生命周期日益縮短。技術(shù)的快速發(fā)展是產(chǎn)品生命周期縮短的主要原因之一，為了爭(zhēng)奪市場(chǎng)份額、保持市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)必須優(yōu)化產(chǎn)品開(kāi)發(fā)流程，縮短產(chǎn)品從設(shè)計(jì)到上市的時(shí)間。同時(shí)，還需要關(guān)注產(chǎn)品平臺(tái)的可擴(kuò)展性和技術(shù)的可升級(jí)性，以延長(zhǎng)產(chǎn)品的有效生命周期。未來(lái)，只有加快科技轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的速度與力度，企業(yè)才能在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中保持領(lǐng)先地位，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

生產(chǎn)系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜性增加。市場(chǎng)需求的變化可能導(dǎo)致頻繁的設(shè)計(jì)更改和系統(tǒng)重構(gòu)，增加了設(shè)計(jì)和管理的工作量，系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜性隨之增加。隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大，更多的組件和子系統(tǒng)需要被集成和管理，組件之間、子系統(tǒng)之間的交互變得更加復(fù)雜，故障點(diǎn)和沖突點(diǎn)也隨之增加。隨著系統(tǒng)不確定性、復(fù)雜性和模糊性的增加，管理者面對(duì)的生產(chǎn)投資、質(zhì)量控制、庫(kù)存控制以及成本控制等決策都將變得更加復(fù)雜，因此，需要更高級(jí)的決策支持系統(tǒng)和分析工具來(lái)幫助管理者做出正確的決策。

人機(jī)協(xié)同和智能化管理的新需求?，F(xiàn)代工業(yè)系統(tǒng)作為復(fù)雜巨系統(tǒng)，其規(guī)模和復(fù)雜度遠(yuǎn)超以往，人類(lèi)有限的認(rèn)知和理解能力難以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜、快速變化、不確定性加劇的工業(yè)系統(tǒng)，這是工業(yè)發(fā)展的困境之一。因此，為了適應(yīng)復(fù)雜多變的工業(yè)場(chǎng)景并提高生產(chǎn)效率，人與機(jī)器之間有效協(xié)同工作，從而充分發(fā)揮機(jī)器人的效率及人類(lèi)的智慧，是未來(lái)發(fā)展的重要趨勢(shì)。

此外，以服務(wù)業(yè)為主的非制造業(yè)給工業(yè)工程增加了新的外延，服務(wù)業(yè)產(chǎn)品的無(wú)形性、即時(shí)性、異質(zhì)性等特點(diǎn)給工業(yè)工程帶來(lái)了相應(yīng)挑戰(zhàn)。

多模態(tài)數(shù)據(jù)交互復(fù)雜。隨著服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展，服務(wù)場(chǎng)景愈發(fā)復(fù)雜多變，服務(wù)過(guò)程中需要處理的數(shù)據(jù)類(lèi)型日益多樣化，如文本、語(yǔ)音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些多模態(tài)數(shù)據(jù)之間的交互復(fù)雜性不斷增加，如何將這些數(shù)據(jù)有效地融合在一起，形成統(tǒng)一的知識(shí)表示，從而為消費(fèi)者提供更準(zhǔn)確、全面和高效的服務(wù)是工業(yè)工程專(zhuān)業(yè)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

服務(wù)產(chǎn)能規(guī)劃難。服務(wù)業(yè)的快速發(fā)展帶來(lái)服務(wù)產(chǎn)能規(guī)劃的復(fù)雜性。由于服務(wù)的生產(chǎn)和消費(fèi)是同時(shí)進(jìn)行的，服務(wù)無(wú)法像有形產(chǎn)品那樣進(jìn)行儲(chǔ)存和庫(kù)存管理。當(dāng)客戶(hù)需求突然增加時(shí)，服務(wù)提供方難以快速擴(kuò)充產(chǎn)能，容易導(dǎo)致服務(wù)供不應(yīng)求；而當(dāng)需求減少時(shí)，又會(huì)導(dǎo)致服務(wù)產(chǎn)能閑置和浪費(fèi)。因此，如何精準(zhǔn)地把握服務(wù)需求的不確定性和波動(dòng)性，并合理配置服務(wù)資源，成為服務(wù)產(chǎn)能規(guī)劃的關(guān)鍵問(wèn)題。

服務(wù)響應(yīng)速度要求高。在現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中，消費(fèi)者對(duì)服務(wù)的及時(shí)性要求越來(lái)越高，特別是在數(shù)字化和互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的當(dāng)下，客戶(hù)已經(jīng)習(xí)慣了即時(shí)響應(yīng)的服務(wù)模式。這要求服務(wù)提供方在服務(wù)流程設(shè)計(jì)、資源配置和人員調(diào)度等方面能夠快速且準(zhǔn)確地響應(yīng)消費(fèi)者需求，減少等待時(shí)間。

工業(yè)工程領(lǐng)域在面臨這些挑戰(zhàn)的同時(shí)，也擁有巨大的發(fā)展機(jī)遇。AI 大模型的出現(xiàn)，使得工業(yè)工程領(lǐng)域站在了新的起點(diǎn)。

政策支持與市場(chǎng)規(guī)模增長(zhǎng)。在政策指引下，全國(guó)各地 AI 大模型落地速度加快，為工業(yè)工程的創(chuàng)新和應(yīng)用提供了良好的環(huán)境。工業(yè)和信息化部、國(guó)務(wù)院國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)、中華全國(guó)工商業(yè)聯(lián)合會(huì)印發(fā)了《制造業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)施指南》，鼓勵(lì)開(kāi)發(fā) “人工智能+” 研發(fā)設(shè)計(jì)軟件，加速工業(yè)大模型的應(yīng)用落地，預(yù)計(jì)至 2025 年，人工智能在我國(guó)制造業(yè)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模有望達(dá)到 141 億元。政策層面對(duì)新型工業(yè)化和 AI 的重視，必將豐富 AI 大模型行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，產(chǎn)業(yè)配套也將日益完善，這為工業(yè)工程領(lǐng)域提供了更多應(yīng)用 AI 大模型的可能性，推動(dòng)了工業(yè)智能化的進(jìn)程。

數(shù)據(jù)處理和分析能力顯著提升。AI 大模型具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，能夠迅速處理和解析海量數(shù)據(jù)。在面對(duì)不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和任務(wù)時(shí)，大模型具有一定的自適應(yīng)能力，這對(duì)于工業(yè)工程的多樣化需求至關(guān)重要。通過(guò)深度學(xué)習(xí)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大模型能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和關(guān)聯(lián)，為工業(yè)工程師提供精確的決策支持，這種優(yōu)勢(shì)使得工程師能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)生產(chǎn)趨勢(shì)，識(shí)別潛在的瓶頸，從而提前進(jìn)行優(yōu)化。

自動(dòng)化和智能化程度提高。AI 大模型具有強(qiáng)大的計(jì)算、理解和推理能力，可以為工業(yè)工程提供有效的技術(shù)支持。AI 大模型與工業(yè)工程的融合，將智能化帶入到生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)、管理等領(lǐng)域，有助于企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)與服務(wù)流程中各個(gè)環(huán)節(jié)的智能化、高效化管理，從而應(yīng)對(duì)復(fù)雜的生產(chǎn)與服務(wù)系統(tǒng)所帶來(lái)的挑戰(zhàn)。AI 大模型能夠自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)優(yōu)化。這種自動(dòng)化和智能化程度的提高，不僅加快了生產(chǎn)速度，還能減少人為錯(cuò)誤，從而提升整體工程效率。

人才培養(yǎng)和技能提升。AI 大模型的應(yīng)用推動(dòng)了對(duì)工業(yè)工程領(lǐng)域人才的新技能需求，特別是對(duì)具備實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的 AI 大模型專(zhuān)業(yè)人才的需求，數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)化和智能化等方面的技能需要進(jìn)一步提升。大模型的應(yīng)用需要與具體領(lǐng)域的知識(shí)相結(jié)合，因此，跨學(xué)科的知識(shí)和技能變得尤為重要，高校需要開(kāi)設(shè)跨學(xué)科課程，鼓勵(lì)學(xué)生選修相關(guān)學(xué)科的課程，培養(yǎng)具備跨學(xué)科知識(shí)和技能的復(fù)合型工業(yè)工程人才。

3 AI 大模型在工業(yè)工程的應(yīng)用現(xiàn)狀

AI 大模型開(kāi)啟了人工智能應(yīng)用新時(shí)代，大模型突破傳統(tǒng)人工智能技術(shù)的局限性，理解和推理能力有了巨大飛躍，同時(shí)也提高了復(fù)用的效率，為人工智能技術(shù)在工業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，如圖 2 所示。目前，AI 大模型在工業(yè)工程領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的應(yīng)用成果。例如，在通用大模型的基礎(chǔ)上，通過(guò)整合特定行業(yè)知識(shí)，一系列工業(yè)大模型，例如卡奧斯 COSMO - GPT，以及針對(duì)特定行業(yè)或場(chǎng)景的行業(yè)大模型，如 “龍影” 大模型，已被成功開(kāi)發(fā)并投入使用，顯著提升了生產(chǎn)和服務(wù)的效率。

3.1 AI 大模型在復(fù)雜生產(chǎn)制造中應(yīng)用

AI 大模型在復(fù)雜生產(chǎn)制造中的一些應(yīng)用場(chǎng)景包括智能設(shè)計(jì)輔助、代碼自動(dòng)生成、智能決策輔助、智能化生產(chǎn)調(diào)度以及復(fù)雜產(chǎn)品組裝優(yōu)化等。例如，智能設(shè)計(jì)和代碼生成方面，大模型利用文本轉(zhuǎn)化為圖像的功能，根據(jù)設(shè)計(jì)人員提供的文本提示自動(dòng)生成設(shè)計(jì)草圖，使得產(chǎn)品的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)過(guò)程更高效；此外，大模型能夠自動(dòng)生成工業(yè)仿真代碼、機(jī)器操控指令、生產(chǎn)工藝代碼等，從而減少了人工編程的時(shí)間和資源投入，提高研發(fā)效率。

在智能輔助決策方面，大模型可以融合企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）等系統(tǒng)的異構(gòu)數(shù)據(jù)，借助可視化技術(shù)，以自然語(yǔ)言交互形式，將復(fù)雜數(shù)據(jù)分析過(guò)程轉(zhuǎn)換為直觀的圖形化描述，輔助企業(yè)制定決策。在生產(chǎn)調(diào)度與資源分配問(wèn)題上，大模型可以被用來(lái)實(shí)時(shí)分析生產(chǎn)線上的數(shù)據(jù)，如設(shè)備狀態(tài)、產(chǎn)能限制、物料流動(dòng)、訂單優(yōu)先級(jí)等，通過(guò)自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃，減少停機(jī)時(shí)間，提高生產(chǎn)效率和靈活性。在復(fù)雜產(chǎn)品組裝中，相比人工編碼和測(cè)試，AI 大模型通過(guò)自動(dòng)代碼生成、智能調(diào)試和測(cè)試等功能，顯著減少開(kāi)發(fā)和測(cè)試時(shí)間，加快產(chǎn)品的上市速度。

AI 大模型作為 “新質(zhì)生產(chǎn)力”，已經(jīng)在多個(gè)制造業(yè)場(chǎng)景中落地，如表 1 所示。以卡奧斯工業(yè)大模型 COSMO - GPT 為例，該大模型集成了百億以上參數(shù)，內(nèi)置 3900 多個(gè)機(jī)理模型與 200 多個(gè)專(zhuān)家算法庫(kù)，覆蓋控制代碼生成、數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)、輔助決策、運(yùn)籌規(guī)劃等多個(gè)功能。COSMO - GPT 作為機(jī)器的總控大腦，負(fù)責(zé)理解、推理和分析從外部環(huán)境獲取的多模態(tài)數(shù)據(jù)，打造了一個(gè)集感知、規(guī)劃和執(zhí)行等功能于一體的智能柔性裝配系統(tǒng)。以洗衣機(jī)廠裝配為例，卡奧斯工業(yè)大模型 COSMO - GPT 只需一張CAD圖就能自主識(shí)別所需工藝流程，并自動(dòng)編寫(xiě)可精確執(zhí)行的機(jī)器運(yùn)動(dòng)控制指令，高精度、高效率地完成洗衣機(jī)的智能柔性裝配工作，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)成本和效率的優(yōu)化。

3.2 AI 大模型在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用

供應(yīng)鏈管理是工業(yè)工程中至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，AI 大模型的應(yīng)用能夠使得供應(yīng)鏈更加智能和高效。例如，在智能調(diào)度和路徑優(yōu)化問(wèn)題上，AI 大模型可以利用歷史運(yùn)輸記錄以及實(shí)時(shí)的交通數(shù)據(jù)來(lái)規(guī)劃運(yùn)輸車(chē)輛的最佳路線，從而減少運(yùn)輸時(shí)間和成本。在更復(fù)雜的多式聯(lián)運(yùn)物流場(chǎng)景優(yōu)化問(wèn)題上，AI 大模型通過(guò)整合并分析不同渠道和格式的數(shù)據(jù)，并優(yōu)化和管理運(yùn)輸過(guò)程，實(shí)現(xiàn)貨物在不同運(yùn)輸方式之間的無(wú)縫銜接和高效流轉(zhuǎn)，降低數(shù)據(jù)整合成本、縮短數(shù)據(jù)信息延時(shí)，并提高調(diào)度決策效率。

目前，順豐科技推出了專(zhuān)門(mén)針對(duì)物流行業(yè)的大模型 ——“豐語(yǔ)” 大語(yǔ)言模型。該大模型可以替代數(shù)據(jù)分析師，快速完成供應(yīng)鏈業(yè)務(wù)涉及的檢視和咨詢(xún)工作，從而改善整個(gè)供應(yīng)鏈的效率和質(zhì)量。在路徑優(yōu)化、裝箱優(yōu)化等典型場(chǎng)景中，“豐語(yǔ)” 大模型基于學(xué)習(xí)的方式，能夠?qū)崿F(xiàn)與啟發(fā)式算法相近的求解效果，但其求解時(shí)間縮短了 3 - 4 個(gè)數(shù)量級(jí)，為物流企業(yè)提供更高效的運(yùn)輸路線和包裝建議。

3.3 AI 大模型在服務(wù)業(yè)中的應(yīng)用

金融、醫(yī)療健康服務(wù)以及零售等服務(wù)業(yè)同樣受益于 AI 大模型的賦能。例如，大模型通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)和深度學(xué)習(xí)等智能算法，能夠理解和預(yù)測(cè)客戶(hù)需求，從而提供個(gè)性化服務(wù)。在客戶(hù)服務(wù)領(lǐng)域，大模型可以自動(dòng)處理大量的客戶(hù)咨詢(xún)和支持請(qǐng)求，通過(guò)聊天機(jī)器人和虛擬助手提供 24/7 的即時(shí)響應(yīng)。在金融服務(wù)行業(yè)，大模型能夠分析市場(chǎng)趨勢(shì)，提供投資建議，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，AI 大模型能管理病例數(shù)據(jù)、輔助醫(yī)生診斷，甚至能提供治療方案建議。AI 大模型具備多模態(tài)學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力以及多任務(wù)學(xué)習(xí)等關(guān)鍵特征，使其在服務(wù)業(yè)中扮演著越來(lái)越重要的角色。

AI 大模型在服務(wù)場(chǎng)景中已有具體應(yīng)用，如表 2 所示。以醫(yī)療領(lǐng)域?yàn)槔?，百度發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè) “產(chǎn)業(yè)級(jí)” 醫(yī)療 AI 大模型 —— 靈醫(yī)大模型，它能夠根據(jù)醫(yī)患對(duì)話秒級(jí)生成結(jié)構(gòu)化病歷，還能基于文獻(xiàn)解析進(jìn)行智能問(wèn)答。大模型還可根據(jù)多輪對(duì)話了解病人病情，實(shí)時(shí)輔助醫(yī)生診斷，并推薦治療方案，成為患者的 24 小時(shí) “健康管家”。專(zhuān)為醫(yī)學(xué)影像診斷而設(shè)計(jì)的 AI 大模型 ——“龍影” 大模型，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)通過(guò)分析 MRI 圖像的描述，快速生成診斷意見(jiàn)，平均生成一個(gè)病例的診斷意見(jiàn)僅需 0.8 s，經(jīng)過(guò)近千例病例的驗(yàn)證，準(zhǔn)確率超過(guò) 95%，有效緩解了放射科醫(yī)生數(shù)量短缺的問(wèn)題，減輕了醫(yī)生的工作負(fù)荷。

作為新興的生產(chǎn)力工具，AI 大模型必將從內(nèi)容生成領(lǐng)域深度拓展至實(shí)體生產(chǎn)領(lǐng)域。其影響力將為制造業(yè)與服務(wù)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)巨大變革，加速實(shí)現(xiàn)各行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。大模型的概念是相對(duì)專(zhuān)用小模型而言。在參數(shù)數(shù)量和復(fù)雜度上，小模型參數(shù)量相對(duì)較少，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，而大模型具有數(shù)億參數(shù)，具有復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的理解與生成能力；在性能表現(xiàn)上，小模型在處理簡(jiǎn)單任務(wù)上表現(xiàn)較好，大模型在復(fù)雜任務(wù)上表現(xiàn)更出色；在適用場(chǎng)景上，小模型適用于計(jì)算資源受限的場(chǎng)景，大模型適合于數(shù)據(jù)量大、計(jì)算資源充足的場(chǎng)景。隨著 AI 技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI 大模型在工業(yè)工程中的應(yīng)用呈現(xiàn)出了幾個(gè)顯著的發(fā)展趨勢(shì)。

大模型與小模型的并存。大模型和小模型在工業(yè)領(lǐng)域?qū)㈤L(zhǎng)期并存。一方面，小模型因其簡(jiǎn)單的算法結(jié)構(gòu)、易于理解和實(shí)現(xiàn)的特點(diǎn)，以及經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的穩(wěn)定性和可靠性，已在工業(yè)實(shí)踐中積累了豐富的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)。相較之下，大模型的工業(yè)應(yīng)用尚處于探索階段，其在成本效益、穩(wěn)定性和可靠性方面還存在問(wèn)題。另一方面，大模型強(qiáng)大的生成能力可以為小模型訓(xùn)練提供輔助，尤其是在標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺的場(chǎng)景下，大模型能夠生成多樣化的數(shù)據(jù)和圖像以支持小模型的訓(xùn)練。同時(shí)，大模型可通過(guò) AI 智能體調(diào)用小模型，實(shí)現(xiàn)靈活性與效率的有機(jī)結(jié)合。因此，大模型與小模型的并存將進(jìn)一步推動(dòng)工業(yè)智能化的進(jìn)程。

工業(yè)全鏈條應(yīng)用探索。從工業(yè)產(chǎn)品生命周期的角度，工業(yè)全鏈條涉及研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、產(chǎn)品服務(wù)等 4 個(gè)主要環(huán)節(jié)。未來(lái)大模型的應(yīng)用將覆蓋工業(yè)全鏈條：借助大模型的生成能力，對(duì)設(shè)計(jì)過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，以提高研發(fā)效率；利用大模型的預(yù)測(cè)與優(yōu)化能力，拓展生產(chǎn)制造的智能化應(yīng)用邊界；大模型基于助手模式能輔助管理者處理和分析大量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，為經(jīng)營(yíng)管理提供決策支持，提升管理水平；基于大模型交互能力，推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)的智能化。大模型的應(yīng)用有望在工業(yè)全鏈條中實(shí)現(xiàn)深度整合，推動(dòng)工業(yè)智能化的深度發(fā)展。

支撐多領(lǐng)域融合。AI 大模型通過(guò)跨領(lǐng)域的知識(shí)共享和協(xié)同工作，展現(xiàn)了強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。依托基礎(chǔ)大模型的結(jié)構(gòu)通用性和參數(shù)量，借助 AI 技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化技術(shù)、運(yùn)籌優(yōu)化等多學(xué)科的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，并融合工業(yè)領(lǐng)域中細(xì)分行業(yè)的數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)，形成垂直化、場(chǎng)景化、專(zhuān)業(yè)化的應(yīng)用模型，為解決不同應(yīng)用場(chǎng)景、不同工業(yè)任務(wù)提供靈活的技術(shù)方案支持，為工業(yè)工程的落地應(yīng)用提供新范式。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜決策優(yōu)化。AI 大模型龐大的參數(shù)規(guī)模、深層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及多任務(wù)學(xué)習(xí)能力等關(guān)鍵特征使其在復(fù)雜決策優(yōu)化領(lǐng)域的應(yīng)用上展現(xiàn)出巨大的潛力。AI 大模型通過(guò)端到端學(xué)習(xí)算法，可以將需求預(yù)測(cè)、生產(chǎn)計(jì)劃、調(diào)度控制和庫(kù)存優(yōu)化整合到統(tǒng)一的決策支持框架中。該決策框架能夠快速響應(yīng)復(fù)雜多變的市場(chǎng)需求和未來(lái)趨勢(shì)、在不確定性環(huán)境下自動(dòng)生成生產(chǎn)計(jì)劃以及資源配置和調(diào)度方案，通過(guò)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)交互，快速調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃和調(diào)度方案，從而提高復(fù)雜決策支持系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，減少人為錯(cuò)誤和漏洞。AI 大模型在復(fù)雜決策優(yōu)化領(lǐng)域的應(yīng)用不僅能提高決策的準(zhǔn)確性和效率，還能增強(qiáng)企業(yè)應(yīng)對(duì)不確定性的能力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，預(yù)計(jì) AI 大模型將在這些領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。

5 新型工業(yè)工程人才培養(yǎng)建議

在當(dāng)今 AI 大模型賦能工業(yè)工程的浪潮下，培養(yǎng)既具備工業(yè)工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)和能力，又能夠應(yīng)用AI 技術(shù)的復(fù)合型創(chuàng)新人才顯得尤為重要。結(jié)合AI 技術(shù)的工業(yè)工程人才培養(yǎng)體系改革是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，以下是結(jié)合 AI 技術(shù)的工業(yè)工程課程體系改革方案的若干建議。

更新課程內(nèi)容。在傳統(tǒng)的工業(yè)工程基礎(chǔ)課程中增加人工智能、大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等課程模塊，為學(xué)生提供 AI 技術(shù)的基本理論和應(yīng)用知識(shí)；將 AI 技術(shù)融入生產(chǎn)計(jì)劃與調(diào)度、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量控制、設(shè)備維護(hù)等工業(yè)工程專(zhuān)業(yè)課程中，強(qiáng)調(diào)AI 在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中的作用；開(kāi)設(shè) AI 在工業(yè)工程領(lǐng)域的實(shí)踐課程，如智能工廠模擬、數(shù)字化制造項(xiàng)目等，增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)際操作能力和解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

優(yōu)化課程結(jié)構(gòu)。將課程內(nèi)容模塊化，允許學(xué)生根據(jù)個(gè)人興趣和未來(lái)職業(yè)規(guī)劃選擇不同的學(xué)習(xí)路徑；強(qiáng)調(diào)跨學(xué)科融合，鼓勵(lì)學(xué)生跨學(xué)科選課，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、自動(dòng)化等，以拓寬知識(shí)面和技能。

創(chuàng)新教學(xué)方法。實(shí)施案例教學(xué)法，使用真實(shí)工業(yè)案例，結(jié)合 AI 技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，提高課程的實(shí)用性和針對(duì)性；采用翻轉(zhuǎn)課堂模式，利用在線資源和課堂討論，提高學(xué)生的參與度和互動(dòng)性；推行模擬仿真教學(xué)，利用模擬軟件和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，讓學(xué)生在模擬環(huán)境中學(xué)習(xí)工業(yè)工程原理和 AI 應(yīng)用。

改革實(shí)踐與實(shí)驗(yàn)。一是加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)，建立專(zhuān)門(mén)的 AI 實(shí)驗(yàn)室，配備必要的硬件和軟件，供學(xué)生進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和研究；二是推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研合作，與企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)建立合作關(guān)系，為學(xué)生提供實(shí)習(xí)和就業(yè)機(jī)會(huì)，以及參與實(shí)際項(xiàng)目的研究機(jī)會(huì)。

整合教育技術(shù)。一是搭建在線學(xué)習(xí)平臺(tái)，利用在線學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，提供課程資料、作業(yè)提交、在線討論等功能；二是應(yīng)用智能教育工具，引入智能助手、自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)等智能教育工具，提高教學(xué)效率和學(xué)生學(xué)習(xí)效果。

加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)。AI 大模型賦能的工業(yè)工程創(chuàng)新人才培養(yǎng)，對(duì)師資隊(duì)伍提出更高的要求。因此要開(kāi)展專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，為教師提供 AI 相關(guān)的專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)，確保教師能跟上最新的技術(shù)發(fā)展，并將這些知識(shí)融入教學(xué)實(shí)踐中；要鼓勵(lì)教師參與產(chǎn)學(xué)研合作項(xiàng)目，通過(guò)與企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)的合作，增強(qiáng)教師的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和研究能力；要建立激勵(lì)機(jī)制，鼓勵(lì)教師進(jìn)行結(jié)合 AI 的課程創(chuàng)新和教學(xué)改革，以及發(fā)表高質(zhì)量的研究成果。

堅(jiān)持持續(xù)更新與發(fā)展。一是要不斷更新課程內(nèi)容，定期審查和更新課程內(nèi)容，確保其與當(dāng)前工業(yè)發(fā)展和 AI 技術(shù)的最新趨勢(shì)保持一致；二是持續(xù)不斷融入新興技術(shù)，關(guān)注新興技術(shù)的發(fā)展，如物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等，并在課程中融入這些技術(shù)；三是建設(shè)終身學(xué)習(xí)資源庫(kù)，提供在線課程、工作坊、研討會(huì)等終身學(xué)習(xí)資源，幫助學(xué)生和教師進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)和實(shí)現(xiàn)持續(xù)成長(zhǎng)。

通過(guò)上述改革，工業(yè)工程專(zhuān)業(yè)課程體系將更加注重培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新思維、實(shí)踐能力和國(guó)際化視野，使其能夠適應(yīng)智能化時(shí)代的工業(yè)發(fā)展需求。

6 結(jié)束語(yǔ)

當(dāng)前大模型在工業(yè)工程領(lǐng)域的應(yīng)用已初顯成效，AI 大模型在生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理以及服務(wù)業(yè)等多領(lǐng)域賦能，其助力工業(yè)工程降本增效、提升競(jìng)爭(zhēng)力的作用愈發(fā)凸顯。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷迭代，大模型與工業(yè)工程的融合將愈發(fā)緊密，智能化、自動(dòng)化程度更高的工業(yè)工程體系有望構(gòu)建。

“工業(yè)工程+AI 大模型”的發(fā)展將對(duì)復(fù)合型人才的培養(yǎng)提出了更高要求，既需扎實(shí)的工業(yè)工程專(zhuān)業(yè)知識(shí)，又需熟練掌握 AI 大模型技術(shù)與應(yīng)用能力，還需具備跨學(xué)科的創(chuàng)新思維與實(shí)踐能力。因此，大模型時(shí)代下工業(yè)工程人才培養(yǎng)應(yīng)注重課程體系的優(yōu)化與更新，加強(qiáng)實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)，培養(yǎng)學(xué)生的綜合素養(yǎng)與解決復(fù)雜工程問(wèn)題的能力，以適應(yīng)工業(yè)工程領(lǐng)域與 AI 大模型深度融合的發(fā)展需求。