近日，“人工智能賦能新型工業(yè)化供需對(duì)接深度行”在廣州盛大舉行。本次活動(dòng)由中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院舉辦，各領(lǐng)域嘉賓應(yīng)邀出席，共同探索人工智能賦能工業(yè)化發(fā)展的新路徑、新模式。期間，北京電?數(shù)智科技有限責(zé)任公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“北電數(shù)智”）戰(zhàn)略與市場(chǎng)負(fù)責(zé)人楊震發(fā)表了《為AI工廠構(gòu)筑AI全棧產(chǎn)線》的主題演講，引發(fā)廣泛關(guān)注。

現(xiàn)階段，應(yīng)用范圍窄、應(yīng)用程度淺、大模型有效場(chǎng)景尚未被挖掘、應(yīng)用的智能化程度低等一系列問(wèn)題制約著制造業(yè)的人工智能應(yīng)用，單一生產(chǎn)場(chǎng)景的智能化升級(jí)很難提高整條生產(chǎn)線的生產(chǎn)效率。針對(duì)這一問(wèn)題，楊震表示：“制造業(yè)亟需全面的人工智能革新。大模型落地制造業(yè)，要打破‘木桶效應(yīng)’，不能僅依靠大模型提供動(dòng)力升級(jí)，還需要智能化升級(jí)生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)系統(tǒng)，完成整個(gè)AI生產(chǎn)線的搭建?！?/p>

我國(guó)制造業(yè)占全球制造業(yè)市場(chǎng)份額的35%，是AI大規(guī)模應(yīng)用當(dāng)之無(wú)愧的“主戰(zhàn)場(chǎng)”。AI大模型存在大量潛在應(yīng)用場(chǎng)景，貫穿制造業(yè)的設(shè)計(jì)、制造、銷(xiāo)售等企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)。以制造階段為例，從物料采購(gòu)的物流需求預(yù)測(cè)、物料供應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、成本和采購(gòu)優(yōu)化，再到生產(chǎn)作業(yè)環(huán)節(jié)的新品導(dǎo)入管理、工業(yè)機(jī)器人輔助制造等，都可以借助專(zhuān)業(yè)AI小模型和大模型賦能和改造。而當(dāng)前人工智能僅在物流、質(zhì)檢等方面進(jìn)行了淺層應(yīng)用，在生產(chǎn)、控制環(huán)節(jié)尚未被充分運(yùn)用。此外，AI大模型在制造業(yè)的應(yīng)用程度也不高，大多數(shù)制造企業(yè)僅將AI作為知識(shí)庫(kù)應(yīng)用，遠(yuǎn)達(dá)不到預(yù)測(cè)判斷、自主決策的應(yīng)用水準(zhǔn)。北電數(shù)智楊震認(rèn)為導(dǎo)致這一問(wèn)題的根源在于制造業(yè)對(duì)AI大模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性要求較高，但人工智能行業(yè)存在數(shù)據(jù)斷點(diǎn)多、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差、專(zhuān)業(yè)壁壘高等問(wèn)題，無(wú)法全面滿足制造業(yè)對(duì)于AI大模型的高階需求。

制造業(yè)對(duì)算力的需求正從以云端為主向云邊端結(jié)合的方向發(fā)展，端側(cè)/邊緣側(cè)推理大模型成為未來(lái)新趨勢(shì)。為實(shí)現(xiàn)規(guī)模化擴(kuò)展，AI處理的重心正在轉(zhuǎn)向端云協(xié)同或云邊結(jié)合。在數(shù)據(jù)側(cè)，海量高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)要素、語(yǔ)料庫(kù)將成為制造業(yè)大模型落地部署的關(guān)鍵要素。制造業(yè)專(zhuān)業(yè)知識(shí)復(fù)雜，且對(duì)精度要求高，高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)要素能有效提高AI大模型的智能化程度，減少幻覺(jué)發(fā)生。在工具端，低門(mén)檻開(kāi)發(fā)和輕量化部署成為工業(yè)AI大模型探索重點(diǎn)。工業(yè)領(lǐng)域的底層基礎(chǔ)設(shè)施較多，輕量化部署能大幅減少企業(yè)試錯(cuò)成本，加速大模型在制造業(yè)落地。在模型端，通用AI大模型快速迭代的同時(shí)，垂類(lèi)AI大模型的能力也要不斷升級(jí)。這是因?yàn)橹圃鞓I(yè)行業(yè)細(xì)分，工種復(fù)雜，通用AI大模型雖然在泛化智能有優(yōu)勢(shì)但在理解專(zhuān)業(yè)行業(yè)知識(shí)、行業(yè)“know-how”上，不及AI垂類(lèi)大模型精度高。想要有效應(yīng)對(duì)制造業(yè)各類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景的需求，推動(dòng)通用AI大模型和垂類(lèi)AI大模型結(jié)合勢(shì)在必行。

北電數(shù)智楊震認(rèn)為，人工智能時(shí)代大模型想要真正落地，需要構(gòu)建一個(gè)完整產(chǎn)線，單純的動(dòng)力替換不能解決根本問(wèn)題，還需要替換生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)系統(tǒng)，搭建一個(gè)完整的生產(chǎn)線，最終推動(dòng)新動(dòng)力進(jìn)入生產(chǎn)環(huán)節(jié)。北電數(shù)智擁有涵蓋算力、算法、數(shù)據(jù)的全棧產(chǎn)品，能為用戶提供整個(gè)AI工廠的生產(chǎn)線建設(shè)。

在算力層面，北電數(shù)智能夠?yàn)橛脩籼峁┗煸悩?gòu)的算力平臺(tái)，讓國(guó)產(chǎn)算力和進(jìn)口算力協(xié)同作戰(zhàn)，形成一個(gè)巨大的虛擬GPU算力池，并根據(jù)不同用戶的算力任務(wù)靈活適配合適的算力。在模型層面，北電數(shù)智寶塔·模型適配平臺(tái)能夠適配各類(lèi)主流算法框架和套件。目前北電數(shù)智已適配多款基礎(chǔ)通用AI大模型，還在諸多垂直行業(yè)推出白標(biāo)模型，可根據(jù)用戶需求提供相應(yīng)模型產(chǎn)品。在數(shù)據(jù)層面，北電數(shù)智紅湖·可信數(shù)據(jù)空間能夠構(gòu)建安全可信的數(shù)據(jù)運(yùn)行環(huán)境以幫助數(shù)據(jù)要素在可信前提下自由地匯聚、流通和使用，以充分激活和釋放數(shù)據(jù)要素價(jià)值。

針對(duì)當(dāng)前人工智能賦能工業(yè)化發(fā)展過(guò)程中的諸多難題，北電數(shù)智憑借技術(shù)及產(chǎn)品層面的優(yōu)勢(shì)給出了解決方案。本次相關(guān)負(fù)責(zé)人出席行業(yè)盛會(huì)，也為北電數(shù)智提供了更大的“舞臺(tái)”，讓全行業(yè)深入了解了企業(yè)的全棧產(chǎn)品和解決?案布局。未來(lái)，北電數(shù)智將通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與模式創(chuàng)新，不斷提升全棧AI服務(wù)水平與質(zhì)量，與行業(yè)伙伴一起共繪AI智能行業(yè)發(fā)展藍(lán)圖。