随着AI大模型技术的不断进步和，训练成本的不断降低，特别是以DeepSeek模型的发布，使是AI走进生活成为了可能。下面浅谈下对玻璃行业的影响。

提高智能化制造效率

在中空和真空玻璃产线加工时适当的引入AI模型，特别是DeepSeek模型，通过AI进行智能调配产线各个工艺产能装配，按照订单及时调整调拨排片，切割，钢化等等工艺，从而及时高效地完成玻璃的加工。尤其能够优化切割版图利用率与中空配片时效之间的矛盾特别是切割版图优化率和中空配片完成时间之间的矛盾（例如，比如想要提高切割优化率就需要累计揉很多订单玻璃，但玻璃数量过多就会影响后续玻璃配片及时性和完工进度），找到一个比较理想的平衡点最终实现两者的理想平衡。

提高智能化制造良品率

引入AI模型，通过AI算法优化参数，比如可以动态调整钢化炉参数，根据玻璃厚度，钢化时各种动态数据，以提升增加玻璃的平整度，减少不良率；同时也可以通过模型检测玻璃的破损率来动态调整AI模型；在真空产线中，原本需要大量的人工成本去检测真空玻璃是否合格的工作可交由AI完成，从而显著降低成本并提升效率这部分交给AI完成，在降本增效方面大大提高。

订单、及产量与和客户需求预测

引入AI模型，通过对历史订单的分析，可以预测未来几个月或几天的订单量和加工量，根据这部分数据的准确性再动态调整AI模型，使预测更加准确，及时安排排产和未来业务规划。

带来的潜在问题与挑战

数据安全问题很难解决难以忽视，涉及到很多行业机密信息，以及客户信息，使用公共模型，很容易造成数据泄露，带来很大风险，如果本地部署满血版版本则有需要承担高昂很大的经济成本。如何在安全性与成本间取得平衡，仍是亟待解决的难题，鱼和熊掌很难兼得。