随着智能制造的发展，AI技术正深度融入制造业的各个环节。但面对“大模型”“小模型”“专业模型”这些热门概念，很多制造企业感到困惑：

是不是模型越大越好？能不能直接用现成的通用AI？到底该选哪种技术路线？

其实，关键不在于“谁更强”，而在于“谁更合适”。下面我们就用通俗的语言说清楚这三类模型的区别，再结合五个典型制造场景，看看博骞智能如何为企业提供真正“用得上、跑得快、见效快”的AI解决方案。

一、三大AI模型的不同

1. 通用大模型——像“百科全书式”的AI助手

比如大家熟悉的GPT、通义千问这类模型，知识面非常广，能聊天、写文案、回答问题，看起来“什么都会”。但问题在于：它对制造业的专业细节了解有限，比如一个注塑件的成本构成、一张工程图的制图规范、一种涂料的配方限制，它可能“说得头头是道，但细节全是错的”。而且这类模型通常需要联网调用，数据安全和系统集成也是问题。

2. 轻量化小模型——像“灵活高效的特种兵”

这类模型个头小、跑得快，可以在工厂本地服务器甚至边缘设备上运行，响应速度极快，成本也低。但它不像大模型那样“博学”，而是专注于某一个具体任务，比如识别零件缺陷、预测设备故障。只要训练数据到位，它就能又快又准地完成工作。

3. 专业垂直模型——像“懂行的老师傅”

这是专门为某个行业或某类任务量身打造的AI模型。它不追求“什么都会”，而是深入理解制造流程、工艺标准、行业规范。比如服装制版、化工配方、投标文档生成……这些任务不仅需要AI“会算”，更需要它“懂行”。专业模型正是基于企业自己的数据和经验训练出来的，既精准又可靠，还能无缝嵌入现有生产系统。

二、五大典型场景

• AI智能核价与报价

在高度竞争的制造市场中，快速、精准的成本核算与报价能力是赢得订单的关键。通用大模型虽具备广泛知识，但在特定行业成本结构、物料波动、工艺复杂度等细节上往往“泛而不精”。相比之下，基于行业数据微调的小型专业模型，能够结合企业历史订单、BOM清单、供应商价格库等私有数据，实现毫秒级精准核价，显著提升报价效率与准确性。

• AI驱动3D模型自动出2D工程图

传统2D图纸生成依赖工程师手动操作，耗时且易出错。针对此场景，专业CAD领域的AI模型（如基于几何理解与制图规范训练的轻量化模型）可在保证符合国标/企标前提下，高效完成从3D模型到2D视图、剖面图、尺寸标注的全自动转换。这类任务对通用大模型而言“过重”，而专用小模型则“恰到好处”。

• AI产品配方按需智能生成

在化工、食品、新材料等行业，产品配方需兼顾性能、成本、合规与客户定制需求。通用大模型可能生成理论上可行但实际不可行的配方组合。而融合领域知识图谱与实验数据训练的专业模型，能基于目标性能指标（如强度、口感、耐温性）反向推导最优原料配比，实现“需求—配方”的智能闭环。

• 定制化服装行业：版图与裁片图自动生成

面向个性化定制的服装制造，亟需将客户体型数据快速转化为精准版型。此场景高度依赖人体工学、面料特性与制版规则，通用视觉模型难以胜任。而嵌入服装专业知识的小型AI系统，可基于3D人体扫描或尺寸参数，自动生成符合工艺要求的纸样与排料图，大幅缩短打样周期，支撑柔性快反生产。

• 投标技术规格书自动生成

制造企业在参与项目投标时，常需耗费大量人力撰写技术规格书。通用大语言模型虽能生成文本，但易出现技术参数错误、标准引用不当等问题。而结合企业产品库、历史标书、行业规范构建的垂直领域模型，可在确保合规性与专业性的前提下，一键生成结构清晰、内容准确的技术文档，显著提升投标响应速度与质量。

博骞智能聚焦人工智能与工业技术的深度融合，依托领先的AI创新技术能力与扎实的工程化落地经验，构建覆盖研发设计、仿真优化、智能制造、数据协同等多场景的闭环式解决方案，为制造业客户在降本、增效、提质等方面提供强有力的智能化支撑，全面助力企业实现高质量发展，立志通过AI让制造更智能！  

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