生成式人工智能（AI）正在彻底改革智能制造，并被预测将产生与智能手机引入相媲美的变革性影响。

这项尖端技术由大型语言模型（LLM）驱动，不仅仅局限于辅助诗歌和散文写作，还具有生成计划并发布系统执行命令的潜力。

行业专家预见到生成式AI重塑制造业的潜力，加快智能工厂升级的步伐。

由于其庞大的数据储备、广泛的AI应用场景和强劲的需求，中国在迅速部署AI方面处于特别有利的位置。

富士康科技集团的首席数字官石哲表示，智能升级不再是制造业的选择，而是必然。

作为跨国电子合同制造商，富士康正在进行数字化和智能化转型，以在未来十年内保持可持续的竞争优势。

目前，富士康主要关注将AI和大数据融入运营管理和生产线，石哲表示。

这一举措面临挑战，特别是与应用相关的成本。将AI模型嵌入工厂是一个复杂的过程，因为工厂通常采用不同阶段的产业化。

实现智能制造的第一步涉及数字化和数据收集。积累数据对于供养AI系统和实现智能应用至关重要。

人工通用智能（AGI）使得投资智能升级变得更具成本效益，因为该公司希望在生产效率和资源优化方面取得显著改进，石哲补充道。

生产线需要各个部门之间的协作，如工程师、机械师、IT人员、生产经理和物料经理。

理想情况是利用AI分析可用数据和应用场景，以便识别完成任务更有效的方法。

制造业需要准确的任务处理模型，强调找到一个绝对正确的模型，而不是不断优化现有模型的重要性。

在实践中，由AI模型产生的偶尔的“幻觉”或虚构信息会带来问题，特别是在保持产品产量率方面。

尽管算法和系统在制造业可以做出明智的决策，但人类的判断、经验和创造力仍然至关重要，尤其是在处理复杂或非标准化情况时，如生产设计和资产运营。

在许多行业中，尽管技术取得了进步，成本和效率考虑通常会优先考虑手动任务。富士康在生产中仍然严重依赖机械化，手动操作仍参与iPhone的装配。

然而，复杂的任务通常需要精密设备的帮助，就像几乎完全自动化的半导体装配线一样。