既然先进的人工智能技术无法完全替代人工，那么，在数字化智能化时代，工业工程师在技能转型面临哪些挑战呢？

通过以上测试问答，ChatGPT虽然给出优质的答案、提供高效获取信息的方式，拥有强大的语言组织能力，为用户带来超出预期的交互体验，但他不能完全替代人类，尤其是在工业复杂模型和高精度数据分析的要求下，ChatGPT的局限性就显现的一览无遗。

“在国内，类似ChatGPT人工智能在商业领域中，To B领域或将先于To C领域获得突破性的应用。”北京师范大学新闻传播学院教授、中国传媒经济与管理专业委员会理事长喻国明在接受媒体采访时表示。

从科技巨头的业务动向，我们也能窥得一二，微软在OpenAI追加百亿美元投资，将ChatGPT延伸到自家最难啃的2B业务中。京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬近期也表示，AI未来肯定要走产业路线，京东一直在ChatAI和AIGC赛道上推进，但更聚焦2B行业，近期将有进一步突破包括在这一赛道上推出下一代产品。

其实面向2B端，人工智能是工业互联网发展的重要抓手，两者有着天然的结合度，To B领域最具有创新性应用或许将会在工业互联网领域诞生。

针对人工智能技术在工业领域具体能做些什么，ChatGPT给出七条应用场景。

AI技术能在工业领域能提供什么？

ChatGPT：AI技术可以在工业领域提供许多好处。

包括：1、预测性维护。AI可以用来预测设备何时可能发生故障，从而实现主动维护，减少停机时间。

2、质量控制。AI可用于检查和测试产品的缺陷，提高产品质量并降低成本。

3、过程优化。AI可用于优化工业流程，如调度和资源分配，以提高效率和降低成本。

4、机器人技术。AI可用于控制和自动化工业机器人，这可以提高效率，减少对人力的需求。

5、能源效率。AI可用于优化能源使用，例如，管理和控制资源的使用，以节省能源。

6、自动驾驶车辆。AI可用于控制和导航自主车辆，如无人机和自动驾驶汽车，它们可用于检查、运输和测绘等任务。

7、预测分析。AI可用于分析工业流程中的数据，并预测未来的行为，以便更好地做出决策。

我们知道，工业领域很多场景的工业机理复杂、数据分析能力要求较高，而以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术，可以从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，进一步扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度，而人工智能也成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手。