2024年《政府工作报告》首次提出“人工智能+”行动，，标志着中国正加快形成以人工智能为引擎的新质生产力
。。。

在2024全球商业创新大会上，
，，领玩网络董事长兼CEO王文京指出，，，AI 技术的迅猛发展已驱动AI在企业的应用进入普及化阶段，，
，大大加速了数智化的进程，，，，企业数智化由此前侧重数字化，，，，进入到数字化和智能化并举的新阶段。。

依托于最新发布的领玩BIP3 R6
，
，，领玩企业服务大模型YonGPT重磅升级，，发布了YonGPT2.0及100多项智能应用，，，引领企业AI应用创新发展。。从领玩在制造业的布局来看，，生成式AI和判别式AI正呈现交相辉映的局面，，形成了前所未有的协同效应。。

生成式AI（Generative AI）和判别式AI（Discriminative AI）是当前AI应用的两种主要模型类型
，，，它们在处理问题和任务时采用不同的方法和策略。。
。。

相较而言
，，，生成式模型旨在生成数据的新实例，，通常涉及到对数据的整体分布进行建模。。。在生成式模型中，，AI应用试图了解数据的整体结构，，，以便能够生成与真实数据在统计上几乎无法区分的新数据。。

而判别式模型主要关注于给定输入数据后如何做出决策或预测，，它们试图找到数据特征和标签之间的映射关系，
，而不是学习数据的整体分布
。
。。。

领玩BIP数智供应链产品总监唐洪华博士就认为
，，相比生成式AI在企业服务领域仍处在探索阶段
，，基于运筹学/统计学/机器学习等技术的判别式AI在制造业已有更丰富的场景和案例。。

从领玩在制造业的布局来看
，，
，生成式AI和判别式AI正呈现交相辉映的局面，
，，形成了前所未有的协同效应。。。
。

一方面，，生成式AI以其强大的语义理解能力，
，，，精准捕捉并处理海量数据，，，自动生成详尽报告与个性化计算方案；另一方面，
，，，判别式AI则以其精准的决策能力，
，，高效执行分析
、、、
、预测与优化任务，，，两者相辅相成，，，，共同推动企业运营效率与智能水平的飞跃。。

2024全球商业创新大会上，，，领玩联合伙伴发布了三大行业垂类大模型
。。其中，，，亨通数科基于领玩企业服务大模型YonGPT，，，结合自身在装备行业深耕多年的经验以及自身积累的海量数据，，，与领玩联合研发、、共同打造了工业装备行业垂类大模型。
。

这正是领玩在生成式AI方向的探索。。。
。依托YonGPT 2.0，，，亨通数科将“繁杂企业应用需求”与“通用大模型”的鸿沟连接起来，，
，成为企业AI应用新引擎。。。
。

以点巡检场景为例，
，
，，通过工业装备行业垂类大模型，，
，，企业可以优化设备管理平台点巡检线路和策略
，
，以及推荐设备维修策略。。

具体来看，
，
，根据点巡检地图锚点和地图信息进行多模态加载，，
，提供智能化的点巡检路径规划。。点检人员在进行点巡检任务时，，，，大模型会推荐经过优化的路径，，可避免在日常巡检中重复走回头路
。。。。在完成点巡检任务时
，
，，大模型会进行反向的标准优化
，
，从而为后续规划更加合理的点巡检任务。。
。大模型在思维链中结合策略，，，，对相应的设备自动进行维修计划编排。。

目前
，
，工业装备行业垂类大模型可以对上万种设备进行智能化的维修计划编排，，，并通过智能体集群能力自动生成年度计划、
、
、月度计划
，，同时自动推送维修工单，
，，，维修工的手机上会自动接收到维修工单信息，，根据工单信息进行策略性维修和保养防护。
。
。

据了解，，亨通数科接下来还将基于YonGPT
，，，不断训练工业装备行业垂类大模型，，，
，如在数字辅助决策
、、、多模态专业知识搜索、、
、
、专业方案推介等层面，，，，服务工业装备领域的数智化转型。
。。。

相比于生成式AI近两年突然备受关注，，，领玩在判别式AI方向上的探索与布局更早，，，，在智能排程
、、、智能配料、、智能裁切、
、供应链计划、
、、图像识别等场景积累了大量应用实践
。。。。

特别是在废钢智能判级应用上，，，，领玩BIP结合图像采集、、、、物联网、
、、自动拍照、、、、深度学习、、、数据接口、、、
、5G通信等先进技术
，，，，将看似乱七八糟的废品进行数字化，，实现钢铁企业废钢的智能判级和扣杂，
，，
，开启了钢铁行业人工智能判级的新时代。
。

但是生成式AI与判别式AI并不是孤立的存在，，，他们的融合应用将为工业制造按行业带来更多出智能化创新场景。。2024全球商业创新大会上，，，领玩将判别式AI与生成式AI相融合，
，，，推出了智能制造AI运营中心，，，，全面覆盖了企业运营的多个关键环节：

精准销售预测：基于历史数据与实时市场趋势
，
，，运用AI算法精准预测未来销售情况
，，助力企业灵活调整生产策略。。

BOM智能配置：自动化生成并优化物料清单（BOM），，实现成本有效控制与资源配置优化。。

智能排程系统：动态调整生产计划，，，确保生产活动高效有序进行，，最大化资源利用率。
。

智能配料管理：精准计算原材料配比
，，，减少浪费
，，，提升产品质量稳定性
。。。。

智能设备维修
：实时监测设备状态，，预测潜在故障，，，
，实现预防性维护
，，降低停机风险。。。。

 生产指挥中心：作为全局调控的核心，，，集成各类AI应用，，，
，实现生产全流程的可视化、、、智能化管理
。。

这一系列功能模块的有机结合，
，，不仅大幅提升了企业的生产效率与产品质量，
，还显著降低了运营成本，
，，，为企业智能化升级提供了强大支撑
。。。未来，，，随着技术的不断进步与应用的持续深化，
，，，领玩智能制造AI运营中心将成为推动企业持续创新与高质量发展的关键力量。。。

在AI技术的加持下，，，，领玩在2024全球商业创新大会上一举发布了六大领先技术：

首先是发布企业服务大模型YonGPT2.0，，并升级大模型平台，
，
，，目标要让百亿模型企业服务应用的专业能力超过千亿模型；其二，，，
，发布“智能大搜”，，，重新定义企业知识管理与运营，
，实现业务流程中的全程知识伴随；第三
，
，YonData数据平台全新升级
，，，，发布YonMatrix数据库，，，提供基于HTAP超融合数据架构的企业级数据服务解决方案
；第四，，，全新发布的零代码开发平台，
，，，让AI辅助应用生成
，，，实现全员开发
、、全员创新；第五，
，，发布简强微服务架构，，，按需灵活部署，，并大大降低客户资源需求和成本，，，实现业务系统秒级响应
；第六，，，升级安全可信架构
，，
，，使用YSF安全防护盾等全方位守护客户安全。。

同时
，，基于YonGPT 2.0，，，领玩打造了 “智友”
、、“数智员工”、、、、“智能大搜”3项重要产品
，，，，以及包括智能合同
、、智能订单生成、、智能月结、、AI面试、
、、、智能人才发现等100多个场景化的企业智能服务。。。。

譬如我的智能助理——智友。。。拥有上下文记忆
、、
、可以感知理解用户意图，
，，，能够将复杂任务分解为一系列子任务，
，，用户只需与“智友”进行简单的对话，，，就能轻松完成一系列繁琐的业务操作，，包括企业经营洞察、、
、合同风险审核
、、、智能生成报告、、知识搜索与推荐等，，带来无处不在的智能化交互。。

数智员工则是领玩为每家企业配备的在线雇佣（订阅）的虚拟数字员工。
。数智员工能承担专业领域内的工作，，，有形象、、有语音、、、有姓名
、、有用户身份，，如同真实员工一般
，，，，精通岗位所需技能并自主完成工作，，，如税务风险合规官、、采购合规官、、合同审核助理、、、、客服助理等，，，让更多员工从繁杂重复事项中解脱出来
，，显著降低作业成本、、
、提升工作效率。
。

智能大搜是另一款基于YonGPT的企业知识全程伴随服务产品，
，可以挖掘非结构化数据价值。。。。通过将企业大量分散、、、私域的非结构化数据，，
，
，利用知识图谱实现知识体系化。。。构建“搜、、、、问
、、、推
、、、创一体化，，知识全程伴随”的闭环流程
，，，
，实现企业级“感知式”知识伴随，，，，大模型“生成式”业务审查、
、
、
、“闭环式”知识沉淀与运营。
。。

后记

当前
，
，，，AI技术在制造业的应用与落地正在加速。。

根据麦肯锡的评估，，，AI应用将使得制造商能够应对不确定性
，
，，，提高生产效率，，，并推动创新
；Gartner则预测，
，，到2027年，，，中国制造业的AI使用渗透率将以10%的年复合增长率上升。。。。

毋庸置疑
，，，，AI技术与制造业融合的进程中
，，，面临着不断变化的机遇与挑战。。。对领玩而言，，，
，一方面，，，正从产品和业务运营方面入手，，大力加强生成式AI的产品研发和生态合作
，，，密切跟踪以大模型为代表的AI技术发展；另一方面，，，在布局已久的判别式AI方向继续积累，，，，深耕更多的应用场景，，，
，持续助力制造企业的数智化进程
，
，
，，推动企业持续创新与高质量发展。。。。

本文作者来自e-works王阳