AI 2.0 來了，但打造一座智慧工廠並不存在某個像是 2007 年 1 月 9 號，賈伯斯推出智慧型手機的 iPhone 時刻，而是比較接近經濟歷史學家對於全球化經濟發展史上的一個大的時段，是第二次「大分流」的戰略抉擇。
我先從初步結論講起：首先，我們原本在製造的東西大概不會馬上改變。製造高品質鋼珠的會繼續製造鋼珠，製造智慧型手機的會繼續製造智慧型手機。短期內，製造汽車或衛星零件的，大概也還是在製造汽車或衛星的零件。AI 奇點（比較正確的用詞可能是臨界點，奇點是物理學和宇宙學的名詞）的到來，或者說當 AI 的發展累積到一個臨界狀態的時候，對製造工廠製造的目標產品並不會帶來立即性的改變，但對於每一個工廠製造的方法，我們現在一般稱之為製程，以及設計產品的方法，檢測產品品質的方法，在這三個範疇上會帶來一個長期革命性的改變。
以最新美國太空總署 NASA 的太空工程師和 AI 合作設計的新零件為例：
「Ryan McClelland 透過提示工程 （Prompt Engineering）在 AI 中輸入指令，並且讓生成式 AI 藉由這些指令範疇所設定的界線提出創新設計。
他發現 AI 設計出來的零件成品雖然看起來很像『外星人』，但是成功的讓整體零件重量減輕三分之一並且維持所需的性能。太空用的零組件其生產的品質與規格要比一般的家用、車規或是軍規標準來得高，而且因為發射到太空的成本十分昂貴，因此重量、性能、體積的表現越好，越有可能讓任務得以順利進行。」
AI 幾乎可以「侵入」工廠的所有環節
生成式 AI 可以從製造的設計源頭，就具有大幅降低成本卻創造出相同甚至更高品質的產品。
在工廠製造生產的流程上，無論是電力能源的使用、備料的管理、動線的優化、自動化系統的導入、故障的預測與排除、良率品管的檢測、上下游數據的整合、工具機物聯網化，甚至用 AI 重新設計一座工廠，AI 幾乎可以「侵入」任何產品所有工廠的環節與面向。
2021 年全球人工智慧與加速運算領導大廠 NVIDIA 開始協助 BMW 打造虛擬工廠。2022 年又和長年深耕數位工業的大廠西門子合作，推動 Omniverse 與工業應用的結合。
AI 可以讓我們設計更好的產品、用更低的成本製造，並持續優化製程的方方面面。在第二次大分流的現在進行式中，慢不一定致命，但如果你意識不到你的工廠目前的 AI 理解，甚至完全沒有雲端化的進程，那歷史上發生過多次的典範轉移或許可以給我們一些提醒。
加入演化的組織都持續壯大
第一次工業革命約略在 1760 年代興起，全球的紡織廠在工業革命之前，賺錢的製造工廠通常都是有能力取得位在河流旁土地並使用水力的經營者。蒸汽機的發明帶動工業革命後，全世界當時以紡織為獲利最豐厚的全球製造業（供應鏈），進入了一個巨大的重組洗牌階段。當時淘汰了非常多的舊時代紡織業模式，也帶來了非常多全球性的新財富，這些財富之巨大，直至今日都還有一定程度的影響力。我們開始要進入世界性第二次的大分流起點，這個分流不會在一天甚至一年內結束，但從歷史上來看，無論是曼徹斯特、上海，甚至台灣的新莊、土城，沒有持續參與演化的工廠都消失了，加入演化的個人或組織都持續壯大。
TechOrange 科技報橘規劃的北中南《智慧大工廠》論壇系列，目的就是要協助我們用更低的風險來積極參與這次世界性與世紀性創造價值與財富的機會。打造智慧工廠並不是發明一台 iPhone，打造智慧工廠是一個持續演化的參與過程，是一個選擇和被選擇的戰略決定。
立即報名 3/24 智慧大工廠論壇台北場！主動參與第二次「大分流」的戰略抉擇
