随着AI大模型、生成式AI等技术的突破，以及数字基础设施的逐渐完善，人工智能在制造业的应用已达到前所未有的深度和广度。以DeepSeek为代表的国产AI大模型，凭借其高效的推理能力和低能耗的优势，正在重塑制造业的数字化版图。通过全面赋能研发、生产、供应链、销售、服务等关键环节，AI已成为推动制造业数字化、智能化转型升级的关键驱动力。
 
       然而纵观AI大模型开发与应用现状，在热潮的背后，其发展过程中的痛点也不容忽视。生成式AI和多模态技术的发展，使得复杂的模型训练和推理任务对计算能力提出了更高的要求。图形工作站作为高性能计算的重要载体，凭借其强大的图形处理和并行计算能力，成为AI在制造业落地的关键支撑。例如，惠普Z6 AI图形工作站，通过集成高性能GPU，能够有效加速AI模型的训练和推理过程，满足制造业中对复杂设计和智能生产的实时需求。

       在这一背景下，如何将AI与高性能图形工作站相结合，使AI应用能够更好的落地，不仅是技术发展的必然趋势，更是制造业智能化转型的迫切需求。以下将梳理AI与图形工作站相结合的典型应用场景。

AI典型应用场景梳理

       场景一：大模型私有化部署

       近日，中国AI初创企业深度求索（DeepSeek）发布的开源模型爆火全球，其以推理能力强、性价比突出的特点区别于过往的AI模型，一经发布就以破圈之势引发广泛关注。DeepSeek模型性价比持续提升背景下，国内AI应用依托丰富生态和成熟流量加速在各领域落地，同时模型推理能力的提升对复杂推理场景有明显带动作用。

       制造企业借助如DEEPSEEK、火山云引擎等大模型本地化部署，能够本地化打造企业研发、工艺、制造、营销、维修维护等业务环节的知识图谱，将大语言模型应用于历史经验萃取、设备运维、过程问题解决、智慧问答等场景，构建基于历史数据的用户友好型问题解决平台，提高人员培训效率、问题解决能力，保障生产运营的可靠与稳定，从而提高企业的市场竞争力。
 
       凭借计算与学习能力，实现了工业知识问答、AIGC缺陷样本生成、语言推理等关键功能整合，创新应用于知识管理、产品助理、工艺参数分析、缺陷检测、任务代理等多个场景。

       场景二：创成式设计

       基于AI的创成式设计是一种利用AI技术自动生成、优化和探索设计方案的方法。它通过算法和机器学习模型，根据设计目标、约束条件和性能要求，生成大量可能的设计方案，并从中筛选出最优解。这种方法能够显著提高设计效率，激发创新，并解决复杂的设计问题。设计师定义设计目标（如最小化重量、最大化强度）和约束条件（如材料、尺寸、制造工艺）后，使用AI算法（如生成对抗网络、遗传算法、强化学习等）生成大量可能的设计方案。企业通过仿真工具（如有限元分析、流体动力学分析）评估生成设计的性能，从生成的设计中选择最优方案，用于制造或进一步开发。

       场景三：工厂与产线工艺设计与规划

       利用AI算法构建工厂布局的数字化模型，并通过仿真技术模拟不同布局方案下的物流、人流及信息流。例如，采用基于强化学习的方法，让AI模型在虚拟环境中不断尝试不同布局，以物流成本最低、生产效率最高等为优化目标，自动搜索最优布局方案。采用AI的路径规划算法，结合产品生产要求与设备特性，规划最佳工艺路径。例如，在机械加工产线中，AI可根据零件的形状、加工精度要求及各加工设备的能力，规划出最短加工时间或最低成本的工艺路径。
 
       场景四：供应链智能决策

       制造企业在供应链管理智能决策中融入AI技术，可以从需求预测、供应商管理、库存优化、物流配送等多个关键环节入手。例如在进行需求预测的时候，AI技术可整合企业内部的历史销售数据、生产数据、库存数据，以及外部的市场趋势、经济数据、社交媒体数据和天气预报等，建立销售预测模型。通过持续学习新数据，模型能够及时反映市场动态，如消费者偏好的突然改变、竞争对手的新举措等，使企业的需求预测始终保持精准。

       场景五：AI智能质检与缺陷分析

       基于机器视觉和AI深度学习算法，企业可以开展图像与声学检测，实现产品制造缺陷的在线检测。例如视觉缺陷检测的应用，制造企业对于多曲面、多点位、复杂结构的3C类产品，迫切需要AI智能化的检测手段，并且对检测精度与效率有着极高的要求。通过AI-AOI智造设备与图形工作站的组合，结合大模型、机器视觉和深度学习算法的强大能力，企业可以快速形成从智能标注、缺陷数据生成到建立行业检测模型的能力，从而实现快速、灵活的360°全方位、无死角的高要求外观缺陷检测。此外，还有通过声学质检，以麦克风采集设备运行声音，结合图形工作站算力支撑可以快速判断隐性故障。例如，某家电企业通过声纹分析，压缩机故障检出率提升40%，售后投诉下降25%

       场景六：AI工艺优化与预测性维护

       通过神经网络、遗传算法或强化学习，制造企业可以对设备的工艺参数进行智能参数调优，找到最优的工艺参数。以注塑机参数调优为例，可以基于数字孪生（Digital Twin）仿真环境训练AI代理，动态调整保压时间、注射速度，减少塑料件缩痕、翘曲等缺陷。此外，对于关键设备，企业可以通过传感器实时采集设备数据（如振动、温度、电流），利用AI模型预测设备故障并推荐维护策略。例如，某汽车冲压工厂部署后，关键设备非计划停机时间减少65%，备件库存成本降低30%。

       场景七：基于AIGC的产品概念设计

       本地化部署的AIGC工具（如Stable Diffusion）可以根据输入的文本描述快速生成高质量的设计概念图。企业可以将自身的品牌风格、设计语言或特定的产品特征输入模型，生成符合品牌定位的设计方案。通过基于输入的关键词或图像生成多种设计方案，支持设计团队进行快速迭代。例如，在汽车设计中，AIGC可以基于某款车型的基底，结合其他车型的设计特征或风格，生成不同视角的效果图，帮助设计师快速探索多种设计可能性。
 
       场景八：AI助手人工智能语言模型

       借助人工智能语言模型打造企业AI助手，可以专门用于处理产品咨询、投诉、服务咨询和配件咨询等多场景的客户支持需求。用户可以通过自然语言提问，快速获取产品的详细信息，包括功能、规格、使用方法和价格等。根据用户的需求和具体场景，AI助手能够提供个性化的产品推荐，帮助用户选择最适合的产品型号。此外，AI助手还可以将复杂的技术参数以通俗易懂的方式解释给用户，帮助他们更好地理解产品性能。另外，AI助手还能够提供7×24小时不间断的服务，快速响应用户的咨询，有效减少等待时间。通过自然语言交互和个性化服务，AI助手能够为用户提供更贴心、更便捷的客户支持，从而显著提升用户满意度。