新型工业化“大脑”，智能制造全靠它！

信创产业的崛起，是国家战略转型和产业升级的必然结果。随着国内企业技术实力增强和市场需求扩容，工业工控设备作为连接信息技术与工业制造的桥梁，重要性愈发凸显。

从应用价值上来看，工控设备不仅实现了生产过程的自动化和智能化，通过集成先进的传感器、执行器、通信技术等，智能工控设备还能实时感知生产环境的变化，精准控制生产过程，实现生产数据的实时采集和分析，进而提高了生产效率和产品质量，为企业和社会创造巨大的经济效益。

另外，智能工控技术还在推动产业创新方面发挥着重要作用。通过与云计算、大数据、人工智能等先进技术融合，智能工控技术正推动着产业向高端化、智能化、绿色化发展。成为提升企业核心竞争力，推动行业的转型升级的关键底座。

接下来，让我们走近新型工业化“大脑”——工控设备，一睹现代工业底座到底有多强。

工控设备的基本定义

工控设备，也就是

在工控领域，有许多常用的英文缩写，例如IPC、IoT、SPC等等，它们各自代表不同的技术和概念，我们作为基础常识简单介绍如下图所示。

工控行业的特点

工控行业的产品和技术非常特殊，属于中间产品，是为其他行业提供可靠的嵌入式、智能化的工业计算机。另外， 对于工控行业来说，还需要高度自动化与精准控制，即通过自动识别以及传感器测得的数据，通过CPU对设备进行自动调节并加以更加精准的控制。

随着社会信息化的不断深入，关键行业的关键任务将越来越多地依靠工控机，而以IPC为基础的低成本自动化工控机正在成为主流，本土工控机厂商受重视程度也越来越高。未来工控自动化行业的发展趋势将主要体现在智能化、开放化、联网化以及安全化等方面。

工控行业的产业链

工业自动化是将自动化技术应用于机械工业制造环节的关键过程，它能够实现自动加工和连续生产，显著提高机械生产的效率和质量，并极大地解放生产力。在这一过程中，人工操纵机器和机器体系进行加工生产的环节，逐渐被先进的自动化技术所替代。

总体来看，工控行业产业链主要包括上游、中游和下游三个环节。上游主要为零部件供应，涉及的核心零部件包括IGBT、DSP芯片、电阻、电容、永磁材料、绝缘材料、结构件以及电缆线等（当然当前国内主流的国产CPU在工控设备中也是必不可少的）。这些零部件是构建工业自动化控制系统的基石，其性能和质量直接影响到中游控制系统的稳定性和可靠性。

中游则是工控自动化控制系统的制造环节。这一环节涉及对上游零部件的集成和组装，以形成具有特定功能的控制系统。中游企业通常需要具备较高的技术研发能力和生产工艺水平，以确保控制系统的性能达到要求。

下游则是工控自动化系统的应用领域，主要包括风电、电子制造、纺织、包装、化工、石油等多个行业。这些行业通过采用工控自动化系统，实现了生产过程的自动化、智能化和高效化。

工控行业IPC细分

工控行业中的IPC（工业个人计算机）是一个关键的细分领域，可以从工业整机、工控机零部件、以及其他服务器设备进行具体划分：

➢ 工业整机通常指的是集成了处理器、内存、硬盘、接口等关键硬件的完整计算机系统。

➢ 工控机零部件是构成IPC系统的关键元素，其细分主要涉及到各种硬件组件和模块。

➢ 除了工业整机和工控机零部件，IPC细分市场还包括其他服务器设备，这些服务器设备通常用于支持大规模的工业自动化系统，提供数据存储、处理、分析和共享等功能。

工控整机的核心

毋庸置疑，工控整机的核心装置是处理器，上游芯片产品的性能实力将直接决定工控机的应用能力。

比如当前工控领域的主流选择——海光处理器。作为一家具备高端通用处理器和协处理器研发能力的集成电路设计企业，海光在工控领域与国内主流工控OEM整机品牌都建立了紧密的研发合作。基于海光在处理器方面的技术优势，与OEM整机品牌在整机设计、制造和市场推广方面的优势相结合，共同推动了国内工控领域设备的广泛应用。

据了解，国内数十家主流OEM厂商都采用了海光处理器产品，并在工控机、工控服务器、工控云终端、网安设备、堡垒机等领域形成品类众多的工控产品矩阵。目前已广泛应用于电力、冶金、石化、环保、交通、医疗、航空航天、能源、金融、网络、监控等重点行业。

由此也可以看到，工控机等国产设备的发展，离不开产业上下游通力协作。基于国产软硬件各关键环节强强整合，我国工业化、信息化进程正迎来新一轮进化周期，为数字化时代产业转型升级提供坚实基础。（赵兴利）

审核：余早早

责编：左宗鑫

编辑：胡娜

人工智能大厂，进入“next level”

3.33万亿美元是什么概念？

这几乎相当于全球第六大经济体——英国去年全年的GDP，更超越了法国、意大利、巴西、加拿大、俄罗斯等一众全球大国的国内生产总值总和，但这只是一家企业的市值：6月19日凌晨1时01分，人工智能芯片巨头英伟达市值盘中达到3.33万亿美元，超越微软，成为全球市值最高的公司。

一家企业市值富可敌国，折射出全球AI产业的滚滚热潮。市场调研机构IDC近期的一项调查结果显示，2024年全球生成式AI支出为403亿美元，涉及基础设施、模型和平台、应用、服务等。

龙头市值和行业支出双双狂飙突进背后，AI行业竞争愈发白热化。今年以来，从数据、算力到算法，英伟达、谷歌、微软、OpenAI等巨头不断刷新着世界纪录，而国内讯飞、华为、百度等互联网龙头也在紧追不舍。当AI越来越“触手可及”、对各行各业的影响越来越大，国内工业第四城佛山也迎来智造升级的新图景。

全球巨头进入“next level”

英伟达市值创下新高，或许与这家巨头日前不久发布的一款新品有关。

6月15日，英伟达发布了开源模型Nemotron-4340B，这是一个拥有高达3400亿参数的大模型，能够完成常识推理、指令跟随和聊天等任务，综合实力可以媲美GPT-4，但它与GPT-4最大的不同是：3400亿个参数中，有98%都是合成数据，也就是基于真实世界数据的分布规律，用算法创建的“替身”。

这一点非同小可，因为对大模型而言，真实世界的数据并非唾手可得。比如，对医疗健康和金融数据的获取和处理，可能泄露个人隐私，需要慎之又慎；罕见病、极端天气等特殊数据数量比较稀缺；利用真实数据训练大模型，过程中还需要进行大量的人工标注，成本也不低。

所以，有了Nemotron-4340B，各行各业的用户只要用少量真实数据，就可以快速创建出强大的大模型。难怪业界有人直呼：在人工智能的赛道上，英伟达已经进入了“next level”。

拼数据正是今年以来全球AI业界的重要趋势之一。不仅英伟达如此，全球其他巨头也没有闲着，它们虽然没有批量应用合成数据的“黑科技”，却在大模型数据集的扩容上不遗余力。

例如，今年5月，OpenAI推出新一代多模态大模型GPT-4o，参数量达到1750亿，是去年3月推出的GPT-4的参数量的接近1000倍。

同月，谷歌发布了Gemini1.5Pro，参数同样达到1750亿；微软也推出了多模态SLM（小语言模型）Phi-3-vision、Phi-3小型模型和Phi-3中型模型，分别拥有42亿参数、70亿参数和140亿参数，在参数上相比去年也有大幅提升。

当大模型的数据量更大时，其算力也要跟得上才行，而这方面又要将视线移回到英伟达。

2024年GTC大会上，英伟达正式推出名为Blackwell的新一代AI图形处理器（GPU），其拥有2080亿个晶体管，是上一代H100GPU的2.6倍；AI计算性能为20petaflops（1petaflop等于每秒1000万亿次浮点运算），是H100的5倍，支持10万亿级参数的AI大模型训练和推理。显然，如此强悍的硬件性能，进一步巩固着这家全球AI硬件龙头的领跑地位。

这款强大的硬件甫一出世，立刻引起全球AI巨头的关注和期待。目前，亚马逊、谷歌、Meta、微软、OpenAI、Oracle、特斯拉等企业都明确表示，计划采用Blackwell作为旗下AI产品的硬件平台。OpenAI的CEO山姆·奥特曼更是击节称赏：“Blackwell实现了巨大的性能飞跃，并将加速我们提供尖端模型的能力。我们很高兴能继续与英伟达合作，共同提升AI计算。”

更丰富的数据和更强大的算力，反过来赋予了算法以更多“玩法”。这方面，今年最令人眼前一亮的还是开启近年来全球AI新浪潮的OpenAI，它发布的GPT-4o，首次实现了大模型对文本、音频和图像的输入和输出，最短能够在232毫秒内响应音频输入，与人类在对话中的响应时间极为相似，还能调整“说话”的语气，从夸张、戏剧、冰冷到机械都不在话下，甚至可以高歌一曲。

其他几家巨头在算法上也各有创新之举。例如，谷歌也基于Gemini模型，发布了GPT-4o同类产品Project Astra，可以通过摄像头“看到”周围环境并作出解说、解读代码和做数学题，还发布了拥有多步推理能力的搜索工具AI Overviews，能够理解并简化用户的复杂提问，让答案更加凝练易懂。

微软则从多个方面升级了办公软件Copilot，为它增加了Team Copilot、Copilot Studio、Copilot扩展和Copilot连接器，让Copilot从个人AI助手摇身一变成为团队成员。

总而言之，在今年这个AI大年，全球AI产业巨头纷纷“大秀肌肉”，AI带给人们的想象空间也越来越大。

国内巨头谋划弯道超车

尽管国外AI巨头可能在数据、算法和算力上略胜一筹，但是中国十万亿级的用户体量、超大的市场规模以及全球最为丰富的应用场景，给国内AI企业力争“弯道超车”提供了充足的底气。今年以来，国内各大AI巨头也你追我赶，不断缩小与全球巨头的距离。

百度继续打磨文心一言大模型。在海量用户真实反馈和开发者调用的驱动下，百度最新版文心一言4.0的效率更上一层楼，相比一年前的算法训练效率最高提升了5.1倍，周均训练有效率超过了98%，推理性能提升了105倍，推理成本却降到了原来的1%。由于百度搜索早已整合了文心一言，文心一言的进步，有望巩固百度作为国内第一大搜索引擎的龙头地位。

阿里云则在参数上对旗下大模型进行了大幅升级。5月9日，阿里云在AI智领者峰会中官宣了通义千问2.5版本，并开源了参数高达1100亿的Qwen1.5-110B大模型。由于参数的扩大，通义千问支持的语言拓展到了27种，掌握了Java、Python、Go、_javascript、TypeScript、C/C++、C#等200多种编程语言，解数学题、处理长文本的能力也大幅增强。

如同阿里云那样，讯飞也将大模型的升级方向聚焦在了B端用户体验的提升。今年4月，讯飞发布了星火3.5大模型，在语言理解、文本生成、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力和多模态能力七个方面进行了全面升级，可以帮助用户更好完成招投标、合同、教育等领域的需求。

腾讯则努力在多模态内容的处理能力上对标sora。在生图领域，腾讯混元基础架构已升级至sora同款的DiT架构，具备了多轮绘图能力；在生视频领域，腾讯混元视频生成长度也达到了16秒。6月，腾讯混元还联合中山大学、香港科技大学推出了全新图生视频模型“Follow-Your-Pose-v2”，在推理耗时更少的情况下，支持多人视频动作生成，让知名球星库里、杜兰特“合舞”科目三。

同时拥有新能源汽车、手机等智能硬件业务线的华为，则格外注重AI对硬件的赋能。6月21日，华为发布了盘古5.0大模型，不仅在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级，更首次将AI能力融入鸿蒙系统，带来AIGC图像生成、AIGC声音修复、AI图像识别等新功能，搭载“小艺”的智能设备也将提供更加酷炫的使用体验。

凭借在用户体量、市场规模和应用场景方面的优势，以及在数据、算力和算法方面的紧追不舍，今年以来，国内不少AI龙头的实力相比全球企业已经大幅缩短，甚至实现了局部超越。

例如，有测试结果显示，阿里云通义千问4.0大模型的表现可与GPT-4平起平坐，腾讯混元大模型则在中文能力上追平GPT-4；在数学、语言理解和语音交互能力上，讯飞星火V3.5则超过了更加强大的GPT-4Turbo。

还有国产大模型在全球AI排行榜中跻身前列。在今年5月国际权威大模型评估组织LMSYS发布的Chatbot Arena Leader board排行榜中，百度Qwen-Max-0428位列榜单第10名，在全世界成功为中国大模型“代言”。

值得一提的是，在国内，除了互联网巨头，三大运营商也正结合各自特点加速追赶AI浪潮。

5月，中国移动发布“万千百”智能基座，即“九天”人工智能基座，由万卡级智算集群、千亿多模态大模型、汇聚百大要素的生态平台共同构成。其中，“千”亿大模型依托的是中国移动自主研发的“1+N”通用或专用大模型体系，支持语言、视觉、语音、结构化数据、多模态等全模态。

中国电信基于国云智算训练池，自主训练并发布了千亿参数规模的“1+N+M”的星辰大模型系列产品体系，覆盖了语义、语音、视觉、多模态四大能力。

中国联通则打造了元景“1+1+M”大模型体系，即1套基础大模型、1个大模型底座、M种行业大模型的大模型体系，其中语言大模型有10亿/70亿/130亿/340亿/700亿参数级规模，并具备多模态能力。

不难看出，国内AI产业生态今年以来越发繁盛，随着国内AI龙头竞争愈发激烈，其对全球巨头的“弯道超车”已不再是遥不可及。

佛山探索AI+智造升级

要实现对全球AI巨头的弯道超车，国内还有一个不容小视的优势，那就是AI在制造业场景的应用。

因为，中国制造业总体规模连续14年位居全球第一，拥有全球工业41大类、207中类、666小类当中的全部门类，有着全球最丰富的制造业场景和全球制造业中最强烈的降本增效提质需求。

实际上，在ChatGPT于2022年底横空出世后，我国制造业领域轰轰烈烈的数智化转型浪潮就迅速与全球新一代人工智能浪潮一拍即合，诞生了很多工业级AI解决方案，例如海尔卡奥斯AI工业大脑赋能智能制造全链场景、华为工业AI质检实现生产质量管控智能化、中国移动5G+AI智能制造解决方案等。

国内如雨后春笋般蓬勃出现的AI+制造业解决方案，无疑给全国第四大工业大市、全国唯一的制造业转型升级综合改革试点城市——佛山提供了良机。近年来，佛山不少制造业企业已经用上了AI，例如广东台一精工机械有限公司运用AI视觉开展产品质检，兄弟翡翠有限公司运用AI生成产品设计图，美的推出国内首个家居领域大模型的“美的家居大脑”智能主动服务引擎，维尚用行业首创的“AI设计工厂”设计家居方案，云米科技用AI技术实时感知净水机水质等。

这有可能让佛山制造在智造水平和服务品质方面再上新台阶。尚品宅配集团董事长、佛山维尚家具制造有限公司创始人李连柱就指出，“AI设计工厂”将推动C2F（Customer-to-Factory，消费者对工厂）真正实现，让佛山家居行业在当前的市场红海中再次找到“蓝海”。

今年，乘着全球AI产业爆炸性增长的东风，佛山方兴未艾的AI浪潮也渐入佳境，数据、算力、算法三大要素方面都有望升级。

数据方面，佛山加快打造制造业专属大模型。今年4月，佛山市顺德区启动了人工智能工业大模型赋能平台和广东大数据人才培训基地建设，并举办了系列数据产品签约仪式、广州数据交易所和数据商签约仪式以及电商数据合作框架协议签约仪式。会议透露，佛山将加快推进各区公共数据和产业数据流通，结合AI大模型探索更多的数据应用场景。

算力方面，佛山得到了龙头企业的加持。今年5月，佛山与华为签署战略合作协议，后者计划在佛山打造人工智能算力中心和城市数字底座，未来城市算力有望大幅提升。实际上，南海区已经提出了不俗的算力部署目标：未来三年，全区预计建设的智算算力总规模将超过2000P，云上算力调度能力超过5000P。

在算法上，佛山则打造“人工智能+”生态联盟，集聚各方力量推动算法创新。同样在5月，南海区镇两级政府单位联合人工智能领域软硬件产品企业、应用企业等单位，共同为佛山“人工智能+”生态联盟揭牌，并发布了人工智能产业生态圈创新合作及需求对接服务平台。

无疑，越来越强大的AI，正对佛山传统产业的升级和新兴产业的成长产生日益深刻的影响，而当佛山加快入局AI浪潮，这座工业名城距离孕育出特定领域的AI龙头或许并不遥远。

【撰文】王谦

【作者】 王谦

【来源】 南方报业传媒集团南方+客户端

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