最近科技圈被ChatGPT刷屏了，不少技术党上手一试，纷纷表示有点上头。这个能聊能写能编代码的AI，到底能在工业场景里干点啥？不如直接听听它自己怎么说。

先问第一个问题：ChatGPT到底是什么？

简单来说，它是由OpenAI开发的一个预训练大语言模型，基于Transformer网络架构。它能读懂自然语言，并根据上下文生成相应的回答。本质上，就是通过海量文本数据训练出来的人工智能系统，能识别和生成文本。

那在工业领域，ChatGPT究竟有哪些应用场景？

场景其实不少，主要集中在几个方面——

跨行业科普：ChatGPT能把复杂的技术知识快速转化成通俗易懂的形式，帮非专业人员快速了解某个领域。比如工业小白想搞懂PLC和SCADA的区别，直接问它就行。

（测试，仅供参考）

工程技术支持：工程师写代码遇到瓶颈？ChatGPT可以帮忙找代码示例、提供解决方案，甚至根据需求直接生成代码，或者给出修改建议，顺带提示最佳实践和常见坑。不过，K2大神实测后发现，第一次生成的代码不对，但换了个问法，结果就比较接近想要的效果了。对分析师来说，这玩意儿确实是个好帮手。

（测试，仅供参考。K2大神说：虽然代码不对，但对分析师挺有帮助。）

（测试，仅供参考。K2大神换了个问法，比较接近想要的效果）

知识更新：工业领域技术迭代快，ChatGPT可以帮员工快速学习最新技术资料和研究进展。你给它一个需求，它就能把相关领域的最新动向梳理出来。

（测试，仅供参考）

数据分析：利用大量数据进行分析，识别模式和趋势，辅助决策。不过这里有个细节——还好追问了一句，不然职业危机都来了。具体怎么回事？看下面这张图就明白了。

（还好追问了一句，不然职业危机都来了）

除此之外，ChatGPT还能干很多事：语言翻译、文档生成、语音合成、在线客服、提供先验知识和经验参考……覆盖面相当广。

再往下挖一层：基于ChatGPT做二次开发，在工业场景里还能怎么玩？

当然，用ChatGPT也有需要警惕的地方。

最后说几句心里话。我们希望AI能为工业数智化进程提供更多便利。目前来看，ChatGPT在代码和文本内容参考方面，已经达到了“谨慎可用”的级别。但要做深层次的数据价值挖掘，还差那么点火候。原因在于，这完全取决于模型的训练数据和配置。如果模型已经训练过，且训练数据里包含相关工业数据，那它确实有可能做数据分析。但如果模型没训练过，或者训练数据不足，那就不一定能满足需求。另外，模型配置也至关重要，直接影响准确性和效率。至于模型怎么训练、怎么配置才更合理，以及如何获取更多样化的真实数据来给模型“喂饱”，ChatGPT在工业领域还有很长的路要走。