ChatGPT引发的新一轮AI热潮席卷各大行业。如何借用AI解决自己所在领域的问题，对已有技术、产品进行升级、改造，成为了众多企业家积极探讨的热门话题。

龙八国际创始人、总经理、产品总架构师黄睿也在密切关注ChatGPT、文心一言等相关进展。入行20多年，黄睿一直对新兴技术保持着高度的敏感度和开放性。正因如此，龙八国际持续获得新鲜“血液”，完成一次又一次蝶变。其主打产品OrBit-X推陈出新，以给用户更快、更敏捷、更稳定、更多的功能和扩展能力为目标，三年一个大版本，一年一个中版本，一直升级到R16版本。龙八国际在此过程中成长为中国领先的MES软件厂商之一。

黄睿向大东时代智库（TD）表示：“无论是ChatGPT还是文心一言，龙八国际都抱着十足的期待，希望通过与相关方合作，探索出更多能真正解决客户痛点的应用场景，进一步升级华磊产品。”

AI将如何改变MES？

黄睿认为，AI对于MES行业的影响会是递进式的，也将是巨大的。生成式AI除了能提高MES厂商的方案撰写、PPT制作、MES、MOM系统大纲撰写等日常办公效率，还将提高软件开发的效率。一方面，AI可替代人工，完成部分代码的自动生成。另一方面，AI大模型将可能改善MES软件因本身的逻辑及功能复杂性、定制化程度较高等特点导致的开发效率较低的问题。

更重要的是，大模型将让MES行业释放出更大的产业价值。在这个层面，主要有两个方向，一是ChatGPT可以成为工业领域的智能助手，以对话、语音重塑MES的交互形式，给用户体验带来颠覆式的提升。

二是，随着企业数字化转型和工业互联网应用走向深入，目前很多企业已经完成MES系统的上线，并收集、存储大量的数据，希望通过挖掘数据价值，实现业务优化创新，但对如何用好这些数据并无明确思路。AI或具备解决该问题的能力。AI可以对MES收集上来的数据进行处理和分析，挖掘数据价值，沉淀工业知识，提供优化方案，帮助企业提高生产效率，实现业务优化和创新，促进工业制造高质量发展。

比如，在质量控制与检测方面，系统将能够自动识别可能存在的缺陷，并在制造过程中及时掌握生产情况，进行及时纠正。在自动化工艺控制与优化方面，系统将可通过对大量数据的分析和学习，提供工艺优化方案，帮助企业提高量产率及生产效率。在生产过程监测与预测方面，系统可通过实时监测和分析生产数据，实现精准预测生产过程中可能出现的异常，并及时调整生产计划以避免损失。

AI将成为MES行业新的生产力，MES将开启数据智能时代。随着MES的用户体验、开发效率的提升、数据价值的挖掘，MES行业的商业价值将得到大大提升，也会衍生出更多的商业模式，获得更高的溢价。

比如，被AI“改造”后的MES，给用户的体验可以是：用户用语音问MES，今天两点到三点运行的生产设备的情况会是什么样的。AI能够穿透到数据里面去进行分析，生成分析数据报告，语音播报给用户，并根据分析报告对设备情况进行优化调整。

不只是MES，被AI赋能的其他软件同样能产生极致的用户体验。比如，未来被AI赋能的APS，可以做到对同时输入的大量订单进行自动的最优化排产。这将是颠覆性的进步。

黄睿表示，AI技术的不断发展，对工业软件的开发和应用带来了许多机遇，将不断促进工业化的进步和创新，为提高生产效率、降低成本和优化管理提供更多的可能。

让数据服务于管理

算力、算法、数据是AI的三大核心要素。2025年，中国将超过美国，成为世界上最大的数据之国。中国数据优势明显，尤其是在制造业方面。运用好这些数据，可能为国产MES在“GPT时代”实现弯道超车创造可能性。不过，黄睿认为，在此之前，MES行业还需要解决数据来源的问题。

想要让AI具备精准回答生产相关问题的能力，或者有较好的数据挖掘能力，首先要投喂AI一定数量的数据，对其进行足够的训练。不同于GPT面对C端用户时，依托于公开互联网数据的通用的训练大模型，GPT被运用到B端时，训练大模型是基于企业或行业内部的业务数据知识打造的。

以ChatGPT为例，虽然ChatGPT采用GAN之后，让此前深度学习需要海量数据的问题得到很大程度的解决，但在工业领域，AI 训练所需要的关键数据，很有可能还是会大量涉及私有化数据，必然牵涉到数据所有企业是否愿意开放数据的问题。企业最核心的竞争力，很可能就藏在这些私有化数据里面。

即使企业愿意开放数据，企业一般都不太愿意把数据全部放在云端，那么就必须考虑如何实现本地数据和云端数据之间的快速访问。AI既要访问自身数据库，同时还要访问MES厂家数据库。MES厂家把答案通过API抛给AI的方式并非最佳解。黄睿认为，MES厂家数据库数据庞杂，如何更好地与AI结合，是特别有挑战的事情。

黄睿认为，未来微软、百度等AI大厂是否应该考虑开发针对MES厂家内部的训练模型，让MES厂家先在本地用数据对模型进行训练，然后把它沉淀到本地的数据库里面，本地的数据库再跟API对接，实现双向联动。比如，通过AI回答当下工厂的质量、生产、成本、交期、设备等方面的情况。这样才能够真正实现“数据服务于管理”。

他表示，非常期待与更多合作伙伴、企业客户一起，共同探索以生成式 AI 重构MES的机会，共同提升MES的易用性和生产力。关于具体的合作开发的方式，初期的方式可能偏向于龙八国际提出问题和需求，微软、百度等AI大厂去做一个定向性的解决方案等。

【龙八国际简介】