自 20 世纪初工业工程诞生以来，工业工程的发展经历了多次变革。从早期的流水线生产到如今的智能制造，工业工程不断适应时代发展的需求，推动着生产方式的革新和产业结构的升级。在新的历史时期，我国发展新质生产力、制造强国建设与高质量的发展，需要创新工业工程论理论方法并大力推进工业工程的深度应用。2020 年，AI 大模型的出现引发了市场环境和格局的巨大转变，为工业工程涉及的复杂生产与服务系统带来转型升级的迫切需求，同时也为工业工程的创新与发展提供了历史机遇。

AI 大模型，即人工智能大语言模型，是指具有大规模参数和复杂计算结构、泛化能力强的深度学习模型。大模型在吸纳长序列知识、处理复杂任务以及捕捉和理解多模态信息等多方面都有显著提升。这些关键技术的进步不仅推动了人工智能技术的发展，也为解决真实场景中的复杂问题提供新工具，进一步拓展了人工智能的应用场景。当前，AI 大模型正处于爆发式的发展阶段，已广泛应用于智能制造等多个领域，推动了各个领域的转型与创新发展。为适应 AI 大模型引发的市场变化、需求变更以及技术变革，工业工程需要在已有的理论方法基础上不断创新，并将 AI 大模型等前沿人工智能技术深度融合到工业工程实践中。

为此，本文回顾了工业工程与人工智能技术结合的发展历程，分析人工智能高速发展时期下工业工程所面临的挑战和机遇，并介绍了 AI 大模型在工业工程的应用与发展趋势，最后，探讨大模型赋能下的工业工程人才培养思路和方式。

1 工业工程与 AI 结合的历史回顾

在 AI 大模型出现之前，人工智能技术已经在工业工程领域发挥了重要作用，推动了工业自动化、智能化的发展。

图 1 工业工程与 AI 结合的历史发展示意图

工业工程与 AI 的结合历经了 6 个时期，如图 1 所示。20 世纪 50 - 70 年代是人工智能技术在工业工程领域的早期应用时期，在 50 年代初，随着计算机科学和人工智能概念的萌芽，部分学者开始探索如何将计算机技术应用于工业工程领域；进入 60 年代，运筹学与计算机技术的结合变得紧密，一些基础的优化算法开始被应用于工业生产中；到了 70 年代，机器人学和自动化设备开始用于制造业，这是工业工程与人工智能结合的早期形式。这些技术的探索和进展不仅推动了工业工程的发展，也为后续技术革新奠定了基础。20 世纪 80 年代，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的 AI 应用，开始在工业工程中发挥重要作用。20 世纪 90 年代，随着计算机运算能力的提升，更复杂的算法被开发出来，用于生产规划和调度。这一时期，人工智能算法如遗传算法、模拟退火、神经网络开始被用于解决工业工程问题。

21 世纪初开始进入数据驱动的决策支持阶段，随着大数据和云计算的兴起，工业工程领域开始利用 AI 进行数据挖掘和预测分析，机器学习算法在工业中的应用变得越来越普遍。进入 2010 年代，智能制造与工业 4.0 概念的提出，将工业工程与 AI 的结合推向了一个新的高度，通过物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术，实现工厂的智能化和自动化，提升了生产效率和产品质量。2020 年至今，AI 大模型出现并迅速发展，为人工智能领域带来革命性的变革，大模型展现出传统 AI 技术不具备的生成能力、泛化能力和自然交互能力，使得工业工程与 AI 的结合进入新的历史时期。AI 大模型不仅提升了各类任务的效率和准确性，还推动了从数据挖掘到智能决策的跨越，大模型的出现为工业工程的创新和发展注入了新动力，同时也为应对日益复杂的生产与服务系统的集成优化和运营管理问题开辟了新路径。

纵观工业工程与 AI 结合的发展历程，工业工程作为一门综合性学科，始终与主导时代变革的新技术紧密相连，从机械化时代工业工程与自动化技术的融合，到信息化时代工业工程与信息技术的结合，再到如今人工智能化时代大模型对工业工程的赋能，新技术的出现不断推动工业工程的边界外延和技术创新。

2 大模型时代工业工程的挑战与机遇

随着科技的快速发展，智能制造和个性化定制逐渐涌现，生产与服务系统日趋复杂，未来工业工程在应对生产制造和服务系统中的复杂问题时，面临着多重挑战。

对于生产制造领域，工业工程面临如下挑战。

消费者需求的个性化、多样化以及快速变化对生产系统的灵活性和适应性提出更高要求。随着市场环境和需求结构的改变，消费者对产品个性化、多样化以及智能化的需求日益增长，传统的大规模批量生产已难以满足市场需求，敏捷制造和柔性制造逐渐成为制造业发展的重要趋势之一。

产品生命周期日益缩短。技术的快速发展是产品生命周期缩短的主要原因之一，为了争夺市场份额、保持市场竞争力，企业必须优化产品开发流程，缩短产品从设计到上市的时间。同时，还需要关注产品平台的可扩展性和技术的可升级性，以延长产品的有效生命周期。未来，只有加快科技转化为生产力的速度与力度，企业才能在激烈的市场竞争中保持领先地位，实现可持续发展。

生产系统的规模和复杂性增加。市场需求的变化可能导致频繁的设计更改和系统重构，增加了设计和管理的工作量，系统的规模和复杂性随之增加。随着系统规模的扩大，更多的组件和子系统需要被集成和管理，组件之间、子系统之间的交互变得更加复杂，故障点和冲突点也随之增加。随着系统不确定性、复杂性和模糊性的增加，管理者面对的生产投资、质量控制、库存控制以及成本控制等决策都将变得更加复杂，因此，需要更高级的决策支持系统和分析工具来帮助管理者做出正确的决策。

人机协同和智能化管理的新需求。现代工业系统作为复杂巨系统，其规模和复杂度远超以往，人类有限的认知和理解能力难以应对日益复杂、快速变化、不确定性加剧的工业系统，这是工业发展的困境之一。因此，为了适应复杂多变的工业场景并提高生产效率，人与机器之间有效协同工作，从而充分发挥机器人的效率及人类的智慧，是未来发展的重要趋势。

此外，以服务业为主的非制造业给工业工程增加了新的外延，服务业产品的无形性、即时性、异质性等特点给工业工程带来了相应挑战。

多模态数据交互复杂。随着服务业的快速发展，服务场景愈发复杂多变，服务过程中需要处理的数据类型日益多样化，如文本、语音、图像等多模态数据。这些多模态数据之间的交互复杂性不断增加，如何将这些数据有效地融合在一起，形成统一的知识表示，从而为消费者提供更准确、全面和高效的服务是工业工程专业面临的主要挑战之一。

服务产能规划难。服务业的快速发展带来服务产能规划的复杂性。由于服务的生产和消费是同时进行的，服务无法像有形产品那样进行储存和库存管理。当客户需求突然增加时，服务提供方难以快速扩充产能，容易导致服务供不应求；而当需求减少时，又会导致服务产能闲置和浪费。因此，如何精准地把握服务需求的不确定性和波动性，并合理配置服务资源，成为服务产能规划的关键问题。

服务响应速度要求高。在现代服务业中，消费者对服务的及时性要求越来越高，特别是在数字化和互联网飞速发展的当下，客户已经习惯了即时响应的服务模式。这要求服务提供方在服务流程设计、资源配置和人员调度等方面能够快速且准确地响应消费者需求，减少等待时间。

工业工程领域在面临这些挑战的同时，也拥有巨大的发展机遇。AI 大模型的出现，使得工业工程领域站在了新的起点。

政策支持与市场规模增长。在政策指引下，全国各地 AI 大模型落地速度加快，为工业工程的创新和应用提供了良好的环境。工业和信息化部、国务院国有资产监督管理委员会、中华全国工商业联合会印发了《制造业企业数字化转型实施指南》，鼓励开发 “人工智能+” 研发设计软件，加速工业大模型的应用落地，预计至 2025 年，人工智能在我国制造业应用的市场规模有望达到 141 亿元。政策层面对新型工业化和 AI 的重视，必将丰富 AI 大模型行业应用场景，产业配套也将日益完善，这为工业工程领域提供了更多应用 AI 大模型的可能性，推动了工业智能化的进程。

数据处理和分析能力显著提升。AI 大模型具备强大的数据处理能力，能够迅速处理和解析海量数据。在面对不同类型的数据和任务时，大模型具有一定的自适应能力，这对于工业工程的多样化需求至关重要。通过深度学习和复杂网络结构，大模型能够发现数据中的复杂模式和关联，为工业工程师提供精确的决策支持，这种优势使得工程师能够更准确地预测生产趋势，识别潜在的瓶颈，从而提前进行优化。

自动化和智能化程度提高。AI 大模型具有强大的计算、理解和推理能力，可以为工业工程提供有效的技术支持。AI 大模型与工业工程的融合，将智能化带入到生产、运营、管理等领域，有助于企业实现生产与服务流程中各个环节的智能化、高效化管理，从而应对复杂的生产与服务系统所带来的挑战。AI 大模型能够自动调整参数，实现生产线的实时优化。这种自动化和智能化程度的提高，不仅加快了生产速度，还能减少人为错误，从而提升整体工程效率。

人才培养和技能提升。AI 大模型的应用推动了对工业工程领域人才的新技能需求，特别是对具备实战经验的 AI 大模型专业人才的需求，数据分析、机器学习、自动化和智能化等方面的技能需要进一步提升。大模型的应用需要与具体领域的知识相结合，因此，跨学科的知识和技能变得尤为重要，高校需要开设跨学科课程，鼓励学生选修相关学科的课程，培养具备跨学科知识和技能的复合型工业工程人才。

3 AI 大模型在工业工程的应用现状

AI 大模型开启了人工智能应用新时代，大模型突破传统人工智能技术的局限性，理解和推理能力有了巨大飞跃，同时也提高了复用的效率，为人工智能技术在工业工程领域的应用提供了坚实的基础，如图 2 所示。目前，AI 大模型在工业工程领域已经取得了一定的应用成果。例如，在通用大模型的基础上，通过整合特定行业知识，一系列工业大模型，例如卡奥斯 COSMO - GPT，以及针对特定行业或场景的行业大模型，如 “龙影” 大模型，已被成功开发并投入使用，显著提升了生产和服务的效率。

图 2 AI 大模型对工业工程领域的赋能

3.1 AI 大模型在复杂生产制造中应用

AI 大模型在复杂生产制造中的一些应用场景包括智能设计辅助、代码自动生成、智能决策辅助、智能化生产调度以及复杂产品组装优化等。例如，智能设计和代码生成方面，大模型利用文本转化为图像的功能，根据设计人员提供的文本提示自动生成设计草图，使得产品的设计开发过程更高效；此外，大模型能够自动生成工业仿真代码、机器操控指令、生产工艺代码等，从而减少了人工编程的时间和资源投入，提高研发效率。

在智能辅助决策方面，大模型可以融合企业资源计划（ERP）、制造执行系统（MES）等系统的异构数据，借助可视化技术，以自然语言交互形式，将复杂数据分析过程转换为直观的图形化描述，辅助企业制定决策。在生产调度与资源分配问题上，大模型可以被用来实时分析生产线上的数据，如设备状态、产能限制、物料流动、订单优先级等，通过自动调整生产计划，减少停机时间，提高生产效率和灵活性。在复杂产品组装中，相比人工编码和测试，AI 大模型通过自动代码生成、智能调试和测试等功能，显著减少开发和测试时间，加快产品的上市速度。

表 1 大模型在生产制造领域的应用

AI 大模型作为 “新质生产力”，已经在多个制造业场景中落地，如表 1 所示。以卡奥斯工业大模型 COSMO - GPT 为例，该大模型集成了百亿以上参数，内置 3900 多个机理模型与 200 多个专家算法库，覆盖控制代码生成、数据库查询、辅助决策、运筹规划等多个功能。COSMO - GPT 作为机器的总控大脑，负责理解、推理和分析从外部环境获取的多模态数据，打造了一个集感知、规划和执行等功能于一体的智能柔性装配系统。以洗衣机厂装配为例，卡奥斯工业大模型 COSMO - GPT 只需一张CAD图就能自主识别所需工艺流程，并自动编写可精确执行的机器运动控制指令，高精度、高效率地完成洗衣机的智能柔性装配工作，帮助企业实现成本和效率的优化。

3.2 AI 大模型在供应链管理中的应用

供应链管理是工业工程中至关重要的环节，AI 大模型的应用能够使得供应链更加智能和高效。例如，在智能调度和路径优化问题上，AI 大模型可以利用历史运输记录以及实时的交通数据来规划运输车辆的最佳路线，从而减少运输时间和成本。在更复杂的多式联运物流场景优化问题上，AI 大模型通过整合并分析不同渠道和格式的数据，并优化和管理运输过程，实现货物在不同运输方式之间的无缝衔接和高效流转，降低数据整合成本、缩短数据信息延时，并提高调度决策效率。

目前，顺丰科技推出了专门针对物流行业的大模型 ——“丰语” 大语言模型。该大模型可以替代数据分析师，快速完成供应链业务涉及的检视和咨询工作，从而改善整个供应链的效率和质量。在路径优化、装箱优化等典型场景中，“丰语” 大模型基于学习的方式，能够实现与启发式算法相近的求解效果，但其求解时间缩短了 3 - 4 个数量级，为物流企业提供更高效的运输路线和包装建议。

3.3 AI 大模型在服务业中的应用

金融、医疗健康服务以及零售等服务业同样受益于 AI 大模型的赋能。例如，大模型通过自然语言处理技术和深度学习等智能算法，能够理解和预测客户需求，从而提供个性化服务。在客户服务领域，大模型可以自动处理大量的客户咨询和支持请求，通过聊天机器人和虚拟助手提供 24/7 的即时响应。在金融服务行业，大模型能够分析市场趋势，提供投资建议，并进行风险评估。在医疗保健领域，AI 大模型能管理病例数据、辅助医生诊断，甚至能提供治疗方案建议。AI 大模型具备多模态学习、自适应能力以及多任务学习等关键特征，使其在服务业中扮演着越来越重要的角色。

表 2 大模型在服务业领域的应用

AI 大模型在服务场景中已有具体应用，如表 2 所示。以医疗领域为例，百度发布了国内首个 “产业级” 医疗 AI 大模型 —— 灵医大模型，它能够根据医患对话秒级生成结构化病历，还能基于文献解析进行智能问答。大模型还可根据多轮对话了解病人病情，实时辅助医生诊断，并推荐治疗方案，成为患者的 24 小时 “健康管家”。专为医学影像诊断而设计的 AI 大模型 ——“龙影” 大模型，已经实现通过分析 MRI 图像的描述，快速生成诊断意见，平均生成一个病例的诊断意见仅需 0.8 s，经过近千例病例的验证，准确率超过 95%，有效缓解了放射科医生数量短缺的问题，减轻了医生的工作负荷。

4 AI 大模型在工业工程应用上的发展趋势

作为新兴的生产力工具，AI 大模型必将从内容生成领域深度拓展至实体生产领域。其影响力将为制造业与服务业等多个领域带来巨大变革，加速实现各行业的智能化转型。大模型的概念是相对专用小模型而言。在参数数量和复杂度上，小模型参数量相对较少，结构简单，而大模型具有数亿参数，具有复杂的结构和强大的理解与生成能力；在性能表现上，小模型在处理简单任务上表现较好，大模型在复杂任务上表现更出色；在适用场景上，小模型适用于计算资源受限的场景，大模型适合于数据量大、计算资源充足的场景。随着 AI 技术的不断进步，AI 大模型在工业工程中的应用呈现出了几个显著的发展趋势。

大模型与小模型的并存。大模型和小模型在工业领域将长期并存。一方面，小模型因其简单的算法结构、易于理解和实现的特点，以及经过验证的稳定性和可靠性，已在工业实践中积累了丰富的应用经验。相较之下，大模型的工业应用尚处于探索阶段，其在成本效益、稳定性和可靠性方面还存在问题。另一方面，大模型强大的生成能力可以为小模型训练提供辅助，尤其是在标注数据稀缺的场景下，大模型能够生成多样化的数据和图像以支持小模型的训练。同时，大模型可通过 AI 智能体调用小模型，实现灵活性与效率的有机结合。因此，大模型与小模型的并存将进一步推动工业智能化的进程。

工业全链条应用探索。从工业产品生命周期的角度，工业全链条涉及研发设计、生产制造、经营管理、产品服务等 4 个主要环节。未来大模型的应用将覆盖工业全链条：借助大模型的生成能力，对设计过程进行优化，以提高研发效率；利用大模型的预测与优化能力，拓展生产制造的智能化应用边界；大模型基于助手模式能辅助管理者处理和分析大量业务数据，为经营管理提供决策支持，提升管理水平；基于大模型交互能力，推动产品和服务的智能化。大模型的应用有望在工业全链条中实现深度整合，推动工业智能化的深度发展。

支撑多领域融合。AI 大模型通过跨领域的知识共享和协同工作，展现了强大的应用潜力。依托基础大模型的结构通用性和参数量，借助 AI 技术、计算机科学、自动化技术、运筹优化等多学科的专业知识，并融合工业领域中细分行业的数据和专家经验，形成垂直化、场景化、专业化的应用模型，为解决不同应用场景、不同工业任务提供灵活的技术方案支持，为工业工程的落地应用提供新范式。

数据驱动的复杂决策优化。AI 大模型庞大的参数规模、深层网络结构以及多任务学习能力等关键特征使其在复杂决策优化领域的应用上展现出巨大的潜力。AI 大模型通过端到端学习算法，可以将需求预测、生产计划、调度控制和库存优化整合到统一的决策支持框架中。该决策框架能够快速响应复杂多变的市场需求和未来趋势、在不确定性环境下自动生成生产计划以及资源配置和调度方案，通过实时的数据交互，快速调整生产计划和调度方案，从而提高复杂决策支持系统的准确性和响应速度，减少人为错误和漏洞。AI 大模型在复杂决策优化领域的应用不仅能提高决策的准确性和效率，还能增强企业应对不确定性的能力。随着技术的不断发展，预计 AI 大模型将在这些领域发挥更大的作用。

5 新型工业工程人才培养建议

在当今 AI 大模型赋能工业工程的浪潮下，培养既具备工业工程专业知识和能力，又能够应用AI 技术的复合型创新人才显得尤为重要。结合AI 技术的工业工程人才培养体系改革是一项系统工程，以下是结合 AI 技术的工业工程课程体系改革方案的若干建议。

更新课程内容。在传统的工业工程基础课程中增加人工智能、大数据分析、机器学习等课程模块，为学生提供 AI 技术的基本理论和应用知识；将 AI 技术融入生产计划与调度、供应链管理、质量控制、设备维护等工业工程专业课程中，强调AI 在实际工业应用中的作用；开设 AI 在工业工程领域的实践课程，如智能工厂模拟、数字化制造项目等，增强学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

优化课程结构。将课程内容模块化，允许学生根据个人兴趣和未来职业规划选择不同的学习路径；强调跨学科融合，鼓励学生跨学科选课，如计算机科学、信息技术、自动化等，以拓宽知识面和技能。

创新教学方法。实施案例教学法，使用真实工业案例，结合 AI 技术解决实际问题，提高课程的实用性和针对性；采用翻转课堂模式，利用在线资源和课堂讨论，提高学生的参与度和互动性；推行模拟仿真教学，利用模拟软件和虚拟现实技术，让学生在模拟环境中学习工业工程原理和 AI 应用。

改革实践与实验。一是加强实验室建设，建立专门的 AI 实验室，配备必要的硬件和软件，供学生进行实验和研究；二是推进产学研合作，与企业和研究机构建立合作关系，为学生提供实习和就业机会，以及参与实际项目的研究机会。

整合教育技术。一是搭建在线学习平台，利用在线学习管理系统，提供课程资料、作业提交、在线讨论等功能；二是应用智能教育工具，引入智能助手、自动评估系统等智能教育工具，提高教学效率和学生学习效果。

加强师资队伍建设。AI 大模型赋能的工业工程创新人才培养，对师资队伍提出更高的要求。因此要开展专业培训，为教师提供 AI 相关的专业培训，确保教师能跟上最新的技术发展，并将这些知识融入教学实践中；要鼓励教师参与产学研合作项目，通过与企业和研究机构的合作，增强教师的实践经验和研究能力；要建立激励机制，鼓励教师进行结合 AI 的课程创新和教学改革，以及发表高质量的研究成果。

坚持持续更新与发展。一是要不断更新课程内容，定期审查和更新课程内容，确保其与当前工业发展和 AI 技术的最新趋势保持一致；二是持续不断融入新兴技术，关注新兴技术的发展，如物联网、云计算、边缘计算等，并在课程中融入这些技术；三是建设终身学习资源库，提供在线课程、工作坊、研讨会等终身学习资源，帮助学生和教师进行持续学习和实现持续成长。

通过上述改革，工业工程专业课程体系将更加注重培养学生的创新思维、实践能力和国际化视野，使其能够适应智能化时代的工业发展需求。

6 结束语

当前大模型在工业工程领域的应用已初显成效，AI 大模型在生产制造、供应链管理以及服务业等多领域赋能，其助力工业工程降本增效、提升竞争力的作用愈发凸显。未来，随着技术的不断迭代，大模型与工业工程的融合将愈发紧密，智能化、自动化程度更高的工业工程体系有望构建。

“工业工程+AI 大模型”的发展将对复合型人才的培养提出了更高要求，既需扎实的工业工程专业知识，又需熟练掌握 AI 大模型技术与应用能力，还需具备跨学科的创新思维与实践能力。因此，大模型时代下工业工程人才培养应注重课程体系的优化与更新，加强实践教学环节，培养学生的综合素养与解决复杂工程问题的能力，以适应工业工程领域与 AI 大模型深度融合的发展需求。