双方将致力于实施生成式AI技术，帮助工业客户解锁运营数据中隐藏的洞见。ABB将通过Azure OpenAI服务，包括GPT-4等大型语言模型(LLM)将生成式AI整合到Genix平台和应用中，实现代码、图像和文本生成等诸多功能。

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发布后，新的Genix Copilot应用将提供直观的功能并简化各个流程和运营的关联数据流来增强用户体验。通过为行业管理人员、职能专家和车间工程师提供实时的可执行洞见，改善决策质量并提高生产力。此类洞见有望将资产生命周期延长高达20%，并将意外停机时间减少多达60%。

此外，该解决方案还能针对工业温室气体排放和能源利用提供先进监测及优化洞见，帮助客户达成可持续发展和能源转型的目标。

生成式AI使用各种机器学习算法，从数据中学习要素，使机器能够创建全新的数字视频、图像、文本、音频或代码等内容。它创建出的内容与训练数据保持相似，而非复制。

它的发展得益于近年来大模型在基础研究尤其是深度学习上的突破，真实数据的积累和计算成本的下降。在过去的这一年，生成式AI将人工智能的价值聚焦到“创造”二字，这标志着人工智能开始具备定义和呈现新事物的能力。

除了ABB之外，今年4月，西门子和微软宣布利用以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术，帮助工业企业在产品的设计、工程、制造和运营生命周期中推动创新和效率。双方正在合作将西门子的产品生命周期管理软件与微软的协作平台Teams、AzureOpenAI的语言模型及其他Azure人工智能功能集成。

目前，AI+工业应用场景丰富，成长前景广阔。具体看包括：

(1)AI+协同研发设计：通过AI驱动的协作应用程序连接一线员工和设计团队；

(2)AI+生产自动化：通过AI实现自动化软件代码生成；

(3)AI+智能运维：利用工业人工智能发现和预防产品缺陷。

AI赋能工业制造领域潜力大、增速动能强，据埃森哲统计，预计到2035年AI应用使制造业总增长值增长4万亿美元。