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AI大模型重構(gòu)工業(yè)軟件成趨勢(shì)

http://casecurityhq.com 2024-08-14 16:03 來(lái)源:科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)

經(jīng)歷“百模大戰(zhàn)”,AI大模型今年迎來(lái)應(yīng)用爆發(fā)元年。不久前發(fā)布的《中國(guó)AI大模型工業(yè)應(yīng)用指數(shù)(2024年)》顯示,國(guó)內(nèi)模型在語(yǔ)句能力和專(zhuān)業(yè)知識(shí)掌握上比國(guó)外模型更加優(yōu)秀,在數(shù)理能力還有待提升。

據(jù)星礦數(shù)據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),鼎捷軟件、京東方、科大訊飛、中興通訊、三聯(lián)虹普、飛利信等多家上市公司均有拓展大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。

IDC中國(guó)高級(jí)研究經(jīng)理崔粲告訴《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者,工業(yè)大模型經(jīng)過(guò)一年多的發(fā)展,目前總體處于小規(guī)模商業(yè)應(yīng)用落地的階段。IDC2024年工業(yè)企業(yè)用戶(hù)調(diào)研顯示,已經(jīng)應(yīng)用的企業(yè)只占9.6%,13.3%的企業(yè)尚未應(yīng)用但在規(guī)劃和探討,75%的企業(yè)在觀望和了解。應(yīng)用較快的領(lǐng)域集中在電力、采礦、油氣、半導(dǎo)體、汽車(chē)、消費(fèi)品等行業(yè)頭部企業(yè);應(yīng)用較多的場(chǎng)景主要是4類(lèi),包括智能搜索/問(wèn)答、智能問(wèn)數(shù)(數(shù)據(jù)分析助手)、視覺(jué)安全監(jiān)測(cè)、各類(lèi)文檔內(nèi)容生產(chǎn)等。

▌生成式AI將重構(gòu)工業(yè)軟件

不少制造業(yè)企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始探索自研工業(yè)模型。比如京東方推出了顯示工業(yè)大模型,涵蓋多個(gè)工業(yè)細(xì)分業(yè)務(wù)版塊,第一期成果已率先落地;海爾研發(fā)了卡奧斯工業(yè)大模型COSMO-GPT,落地工業(yè)指標(biāo)優(yōu)化、工業(yè)信息生成、工業(yè)問(wèn)答等應(yīng)用場(chǎng)景。

某知名鋼鐵集團(tuán)某工廠的數(shù)智辦負(fù)責(zé)人向《科創(chuàng)板日?qǐng)?bào)》記者介紹,正在積極探索生成式大模型的工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。目前信息系統(tǒng)已有11個(gè)大的業(yè)務(wù)模型、30多個(gè)小模型,涉及配煤配礦、性能預(yù)測(cè),鐵鋼平衡、鐵回收能源平衡等領(lǐng)域。

“比如,配料模型通過(guò)大數(shù)據(jù)的挖掘把不同的原料品種進(jìn)行配煤配礦,使得成本最低化、產(chǎn)能最大化。原來(lái)這些都是靠人的大腦來(lái)處置,現(xiàn)在把大腦里面的經(jīng)驗(yàn)?zāi)P湍贸鰜?lái)變成系統(tǒng)。”

工業(yè)軟件企業(yè)也在積極向AI轉(zhuǎn)型。今年,德國(guó)工業(yè)軟件巨頭SAP宣布了一項(xiàng)面向人工智能時(shí)代的重組轉(zhuǎn)型計(jì)劃,預(yù)計(jì)將花費(fèi)約22億美元,包括對(duì)員工進(jìn)行人工智能技能再培訓(xùn),或通過(guò)自愿裁員計(jì)劃替換人員,大約8000職位會(huì)受影響。

SAP預(yù)計(jì),生成式AI將從根本上改變其業(yè)務(wù),并承諾通過(guò)其投資部門(mén)Sapphire Ventures支持人工智能驅(qū)動(dòng)的技術(shù)初創(chuàng)公司,投資超過(guò)10億美元。

國(guó)內(nèi)工業(yè)軟件上市企業(yè)鼎捷軟件今年基于制造業(yè)Knowhow,在鼎捷雅典娜裝備制造云、零部件云、財(cái)務(wù)云等開(kāi)發(fā)了近20款支持?jǐn)?shù)智化場(chǎng)景的AI新應(yīng)用。

鼎捷執(zhí)行副總裁、財(cái)務(wù)長(zhǎng)張?jiān)芬菹颉犊苿?chuàng)板日?qǐng)?bào)》介紹,針對(duì)多行業(yè)開(kāi)發(fā)場(chǎng)景化AI應(yīng)用,公司將已在大陸區(qū)驗(yàn)證應(yīng)用能力的企業(yè)級(jí)知識(shí)機(jī)器人ChatFile導(dǎo)入既有方案提升客戶(hù)決策效率,帶動(dòng)中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)AI應(yīng)用營(yíng)收同比增長(zhǎng)179%。隨著大陸AI技術(shù)的深度應(yīng)用和更多合作伙伴的加入,大陸區(qū)營(yíng)收也有望迎來(lái)一輪新的增長(zhǎng)。

鼎捷軟件執(zhí)行副總裁劉波分析,在AI的發(fā)展和協(xié)助之下,所有的系統(tǒng)都有機(jī)會(huì)重做一遍,所有的實(shí)際作業(yè)和工作都有機(jī)會(huì)重構(gòu),也使得國(guó)內(nèi)企業(yè)有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)。“AI技術(shù)和AI應(yīng)用相關(guān)工具正是讓數(shù)據(jù)成為生產(chǎn)力的關(guān)鍵因素。AI將創(chuàng)造新業(yè)態(tài),并且大幅度提高生產(chǎn)效率,使數(shù)據(jù)真正成為生產(chǎn)要素。因此深層次AI也加速了鼎捷平臺(tái)的智能水平。“

不過(guò),當(dāng)前AI與人的互動(dòng)過(guò)程還處于嵌入式模式,即人類(lèi)在企業(yè)任務(wù)模型下,借助AI網(wǎng)絡(luò)能力協(xié)助和輔助某個(gè)環(huán)節(jié)的判斷,類(lèi)似于副駕駛模式。劉波認(rèn)為,未來(lái)有望轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芟到y(tǒng)模式。在此模式下,多數(shù)工作將交給AI完成,人只負(fù)責(zé)設(shè)定目標(biāo)、進(jìn)行資源評(píng)估和結(jié)果控制,其他輔導(dǎo)流程則由智能體組織完成。“目前,鼎捷雅典娜平臺(tái)已經(jīng)封裝了超過(guò)500個(gè)制造業(yè)組件,未來(lái)計(jì)劃與伙伴共同打造超過(guò)1000個(gè)制造業(yè)AI應(yīng)用場(chǎng)景。如果能夠?qū)崿F(xiàn),將有機(jī)會(huì)對(duì)制造業(yè)的作業(yè)方式和形態(tài)進(jìn)行重構(gòu)。”

▌仍處于小規(guī)模商業(yè)應(yīng)用階段

ChatGPT掀起大模型熱潮至今已一年半有余。當(dāng)大模型逐步走向商業(yè)化,其高昂的投入成本、幻覺(jué)問(wèn)題等令其落地尚存在諸多難點(diǎn)。

崔粲表示,大模型要從小規(guī)模商業(yè)應(yīng)用,邁向規(guī)?;瘡?fù)制和推廣階段,存在很多現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)有待解決。

在認(rèn)知層面,很多行業(yè)用戶(hù)不懂技術(shù),大模型技術(shù)供應(yīng)商不懂行業(yè),對(duì)一個(gè)具體的行業(yè)、企業(yè)該如何通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)降本增效,鮮有人能講清楚。

在技術(shù)層面,當(dāng)前的大模型推理能力并不強(qiáng),面向智能問(wèn)答、問(wèn)數(shù)等也仍然存在很多具體技術(shù)問(wèn)題有待解決,如幻覺(jué)問(wèn)題、非文本數(shù)據(jù)的讀取識(shí)別、多表聯(lián)查等。

在用戶(hù)基礎(chǔ)層面,大模型應(yīng)用成效與企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)有很強(qiáng)相關(guān)性,很多工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)不足,開(kāi)展數(shù)據(jù)收集、治理和整理成本很高,限制大模型應(yīng)用成效的發(fā)揮。

在商業(yè)模式層面,從供應(yīng)商視角來(lái)看,大模型的應(yīng)用場(chǎng)景相比傳統(tǒng)AI更加碎片化,供應(yīng)商不易做出標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品,同時(shí)研發(fā)投入又高,實(shí)現(xiàn)商業(yè)正循環(huán)不易跑通。從用戶(hù)視角看,大模型項(xiàng)目的投入產(chǎn)出難以清晰測(cè)量,ROI(投資回報(bào)率)不清晰,推動(dòng)立項(xiàng)難度大。

崔粲稱(chēng),從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā),一方面,大模型有望逐步融入企業(yè)的很多業(yè)務(wù)流程,化身業(yè)務(wù)系統(tǒng),并在和人類(lèi)員工的使用過(guò)程中,學(xué)習(xí)人類(lèi)的處理過(guò)程,逐步像人一樣自動(dòng)化完成很多業(yè)務(wù)流程的處理。另一方面,底層大模型的技術(shù)還在持續(xù)進(jìn)步,如果有新的技術(shù)突破將帶動(dòng)新的場(chǎng)景應(yīng)用機(jī)會(huì),仍值得期待。

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