上午看到京东有个技术会议，也在说到 AI for Industry，这个概念好像在大模型技术和生态突破的当下，变得越来越火热。但我有一个疑问：具体到 LLM for Industry，这到底是无奈的路，还是弯道超车的绝佳机会？

AI为工业带来了巨大的效率提升。人工智能技术可以对大量的数据进行分析和处理，从而快速识别模式、趋势和异常。这种智能分析帮助企业发现生产过程中的潜在问题，并采取相应的措施，提高生产效率和质量。通过自动化和优化工艺，AI能够减少人为错误，并提供更准确的预测，从而帮助企业做出更明智的决策。

AI在工业安全方面也发挥着重要的作用。工业领域常常面临一系列的安全挑战，例如危险品处理、设备故障和工人安全等。人工智能可以通过实时监测和分析数据，识别潜在的安全风险，并及时采取措施以防范事故的发生。例如，AI可以通过图像识别和传感器技术来监测工人的行为，以确保他们遵循安全操作规程。

此外，AI还为工业领域带来了创新的机会。人工智能的发展推动了工业自动化的进一步发展。自动化生产线和机器人系统越来越智能化，能够完成更复杂的任务，从而提高生产效率和灵活性。另外，AI还促进了工业设计和产品开发的创新。通过分析市场需求和消费者反馈，AI可以帮助企业预测趋势、优化产品设计，并提供个性化的定制服务。

回想一下上周华为的 HDC.Cloud 大会，他们的盘古大模型无疑是主角中的主角。盘古也主要围绕 AI for Industry 在展开它的生态，你会发现，前边关于这个话题的要点中，什么降本、增效、安全、预测、灵活性、优化、个性化……这些东西全都在人家的盘子里，并且也有许多落地成果。

甚至，在气象预测方面还刚刚得到《Nature》的认证。

就是说在当前 LLM for Industry 方向上，国内可以做得这么屌，看似这是一个不错的弯道超车的好机会？弯的什么道呢？弯的“Chat” LLM 的道。

以往的 AI，似乎自然而然是要“挂靠”工业生态的，什么工业现场机器手臂，什么汽车搭载智能系统，什么 DNA 序列检测使用 AI，什么智慧城市网，什么智能楼宇集控……去掉这些工业场景，你甚至很难想象 AI 的实际意义在哪，帮助下棋程序来训练我的棋艺吗？帮助 NPC 来丰富我的游戏体验吗？好家伙，真是造福人类。

但，这波 LLM 出圈就出圈在它没那么“工业气息”，它火热就火热在普通人都能够体会到，它牛逼就牛逼在仿佛一夜间：嚯，AI 真牛逼。这都因为“Chat” LLM 这个车道。

现在直接 LLM for Industry，和以往大家的 AI for Industry，可能只是简单的顺承关系，是自然而然的发展路径，根基于 LLM 这个 AI 中的技术突破罢了。但是，都已经到了现在这行情，已经到了人人都会发出感叹“嚯，AI 真牛逼”的时候，还主要只在 LLM for Industry，是不是有点“奇怪”？

是因为在“Chat”这个方向上已经无望了，只能另辟蹊径？毕竟 OpenAI 领先着行业几年。还是说对于他们来说，实在不必要去关注这些？

盘古大模型自己的表达是“不作诗，只做事”，意思是说我只干真正有大意义的，真没时间、没精力去跟你聊天。

要聊天的话找别家 LLM 吗？看了盘古的盘子，感觉它也没有这么死板，说就完全不管普通 C 端使用者。比如它有美图相关的合作，可以让用户利用 LLM 线上换装；比如它有一些政务相关的帮助系统，本质上也是对话答疑；比如他有开发者相关的代码生成和开发流程智能化工具，也是 LLM 对话交互。这些事情其实也都是当前 LLM 在“Chat”这个方向上的出圈模式。但在盘古这里，这其实只是它在工业 LLM 的路径上的一些“小顺便”？所以超车是不是直接超了两次？一次在于选定工业方向，一次在于从工业方向可以迂回覆盖“Chat”方向？

想表达什么呢？对于前边说的这些我都是打问号的，无法给定论。别看提到很多次盘古，以为我是在吹盘古，实际上是这个案例逻辑比较顺滑，它也引发了我的疑问：LLM for Industry，到底是无奈的路，还是弯道超车的绝佳机会？欢迎交流，比如可以直接给我补点国外 LLM for Industry 行情的信息啥的。