生成式人工智能能否重塑制造业？中国工程院院刊《工程·管理（英文）》第13卷第2期发表论文指出，生成式人工智能正从"辅助工具"向"独立服务提供者"转变。
从辅助工具到独立服务提供者
这篇题为《基于基础模型的生成式人工智能驱动的智能制造：一场范式转移》的论文由郑浩博士和新西兰奥克兰大学徐旬教授共同完成。研究提出，生成式人工智能在制造业中的价值已超越传统优化环节，能够独立规划并执行完整制造方案。
实现范式转移的关键条件
要实现这一转变，必须满足三个核心条件：端到端闭环的语义需求理解和物理执行能力、跨任务泛化能力和可靠可验证性。论文通过"产品设计—生产制造"全流程框架，验证了该范式的可行性。
应用层级的五级递进
当前，生成式人工智能在制造业的应用呈现五个层级：从基础对话辅助到数据增强、模型增强，再到方案编排与创新生成。但大部分企业仍停留在较低层次，主要受限于技术门槛和物理世界工具设备的接入能力。
面临的主要挑战
可靠性是当前最大的技术障碍。徐旬指出，生成式模型本质上属于概率模型，而制造业需要确定性结果。此外，接口异构、灾难性遗忘等技术难题也亟待解决。
安全与伦理考量
研究强调，生成方案必须同时满足效率、福祉、可持续性和社会影响四项要求。在冲突情况下，需通过多方协商和监管机构设定底线的方式进行价值平衡。徐旬还警告了"认知替代"和"技能萎缩"两大风险。
中国制造业的机遇与挑战
我国制造业在应用场景多样性方面具有长期优势，但数据共享机制不完善制约着技术发展。论文建议探索联邦参数高效微调等现实路径，并强调激励与确权是更大挑战。
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