AI 大模型+工业研发设计

➢ 产品设计优化：使用GPT系列模型，如GPT-3或GPT-4，可以辅助产品设计过程。通过输入产品需求和限制条件，模型可以生成多个设计方案，并根据反馈进行迭代优化，以获得最佳设计。

➢ 材料发现和优化：利用GAN模型，如DCGAN(Deep Convolutional GAN)或StyleGAN，可以生成新材料的结构和性质。模型可以根据给定的目标，生成具有特定性能和特征的材料样本，从中进行筛选和优化。

➢ 工艺改进和优化：使用强化学习算法，如深度Q网络(DQN)或DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)，可以通过与环境的交互学习最佳的工艺参数设置。模型可以在不同参数组合下进行试验，通过奖励信号来指导优化，以实现生产过程的最佳性能。

➢ 智能系统集成：通过将强化学习算法应用于智能系统集成，可以自动化控制生产线或设备。模型可以学习系统的状态和环境信息，根据目标函数优化控制策略，实现自适应调整和最优化运行

AI 大模型+工业生产制造

➢ 生成式 AI 可进一步加强工业机器人的信息处理和分析能力。

➢ 生成式 AI 可与机器视觉融合赋予工业机器人更为强大的感知执行能力。

    ➢ 生成式 AI 依托工业大模型打造工程制造引擎，不断提高生产力。