文章核心观点 - 工业是我国支柱性产业工业数字化是实现新型工业化的关键我国工业数字化发展存在数实融合问题多模态AI可提供解决方案驱动工业智能化转型工业AI市场需求端增长强劲2032年全球市场规模有望达895亿美元供给端参与者多样应关注率先实现软硬件打通落地的企业 [1][2][7] 我国工业数字化现状 - 工业是我国支柱性产业2023年工业增加值为39.9万亿元占GDP比重达38%工业数字化可提高生产效率和自主可控能力国家有政策支持但我国工业数字化程度低于全球平均2022年我国制造业数字化渗透率为24.7%低于全球平均的33%不同行业数字化进程差距显著高附加值行业引领发展轻工纺服等行业转型缓慢存在发展瓶颈多模态AI可提升AI在工业领域应用普及率 [2] 多模态AI与工业的结合 - 工业是多模态AI的重要落地场景从可行性看工业数字化和AI都有数据驱动特点工业有数据资源为AI +工业落地提供可能从场景看工业场景分为六个环节AI +工业可应用于多个行业目前大模型更适配研发设计和经营管理在生产制造环节能力需提升随着能力提升有望向产业链多环节拓展从效用看AI +工业可降本增效、安全稳定、降低门槛如多模态大模型可更新迭代工业设计软件相关技术提高生产效率和可靠性降低专业门槛 [3] 多模态AI+工业发展趋势 - 技术层面多模态AI处于起步阶段大模型能力加速迭代可拓展其在工业领域的应用商业层面全球厂商主力模型推理价格明显下降应用层面工业领域应用AI的滞后周期由20年缩短至不到5年市场层面需求端工业AI市场规模增长强劲2032年全球市场规模有望达895亿美元供给端参与者多样包括大模型厂商、传统软件、制造大厂等各有优势应关注率先实现软硬件打通落地的企业 [4][5]