确实，人工智能的历史可以被描述为既长又短。其“长”在于人工智能作为一个概念和研究领域，从1950年图灵提出图灵测试开始，已经有了70多年的历史。而“短”则体现在大众对人工智能技术的广泛接触和认识，尤其是从2022年ChatGPT的发布开始，大众对AI的了解和应用才真正开始普及，至今不过两年多的时间。
在工业领域，人工智能的应用正在经历从单点突破向系统集成的发展过程。目前，小模型主要负责结构化数据的处理和精确预测，而大模型如GPT和DeepSeek则更擅长处理复杂的非结构化数据。在制造业流程中，人工智能的应用呈现出“正U型”与“倒U型”的叠加趋势，其中小模型更多用于单一场景的判别，而大模型则处于赋能领域的初级阶段。
人工智能在工业领域的赋能目标主要包括效率提升、质检改进、成本降低、创新驱动和决策优化。尽管我们对通用人工智能赋能工业化寄予厚望，但现实中工业领域仍大量依赖之前开发的小模型。大小模型并存的局面已成为工业实践中的常态。
总的来说，人工智能技术在工业领域的应用和赋能是一个复杂且逐步发展的过程。它涉及到技术的发展、数据的处理与整合、算力的支持以及商业模式的创新等多个方面。随着技术的进步和实践的深入，我们期待人工智能能够在工业领域释放出更大的价值和潜力。
