2023年，ChatGPT帶火生成式AI，國內(nei) 掀起“百模大戰”乃至“千模大戰”。熱潮之下，誰能率先實現技術的落地和商業(ye) 變現，無疑成為(wei) 大模型賽場上的關(guan) 鍵。數字化浪潮下，大模型應用到工業(ye) 領域，又會(hui) 掀起怎樣的變革？

近日，G22恒峰智慧產(chan) 業(ye) 行業(ye) 總監潘海祿在接受《通信產(chan) 業(ye) 報》與(yu) 工業(ye) 互聯網世界全媒體(ti) 記者采訪時談到了他對大模型在工業(ye) 領域應用的三點看法。

定製化、邊緣計算、產(chan) 業(ye) 協作將成為(wei) 工業(ye) 大模型產(chan) 業(ye) 未來發展方向。

產(chan) 業(ye) 發展加速器

“工業(ye) 領域紛繁複雜的海量數據或將通過大模型‘大浪淘沙’，實現數據價(jia) 值的提煉和數據可視化。”潘海祿表示。

一是大模型可以處理龐大的數據量。在工業(ye) 領域，擁有海量的生產(chan) 數據、設備運行數據等，大模型可以幫我們(men) 輕鬆地從(cong) 這些數據中找到規律，提供更準確的預測和決(jue) 策。

 二是大模型能夠把複雜的數據翻譯成人類能看懂的語言。能通過大模型將複雜的數據變成簡單清晰的信息，幫助工業(ye) 現場運行操作人員做出判斷和決(jue) 策。

三是大模型可以在工業(ye) 中發揮“預測能手”的作用。它們(men) 可以提前發現潛在問題，比如設備可能出故障，提醒我們(men) 可以提前采取措施，避免生產(chan) 中斷，造成不必要的經濟甚至人身財產(chan) 損失。

在潘海祿看來，大模型就是產(chan) 業(ye) 發展的“加速器”，讓數據處理更快速、預測更準確、工作更高效。就好比是給產(chan) 業(ye) 裝備了一台超級引擎，讓我們(men) 在發展的道路上跑得更快更穩。

難題突出

但對於(yu) 大模型在工業(ye) 領域的應用，潘海祿既不是“保守派”也非“樂(le) 觀派”。他既肯定了大模型在工業(ye) 領域的積極影響，也考慮到了大模型在工業(ye) 領域應用的實際落地難題。

“數據問題是頭號難題。”潘海祿告訴記者，構建大模型需要大量的數據來學習(xi) 訓練，如果輸入的數據不夠全麵或者質量不好，得到模型的效果可能差強人意。建議工業(ye) 企業(ye) 要考慮如何合理收集、清洗和管理數據，確保數據的質量和全麵性。

潘海祿表示，計算硬件設備和成本也是一大問題。大模型需要龐大的計算資源來進行訓練和推斷，要讓大模型高效運轉，可能需要更新硬件設備，這涉及到一定的成本。建議企業(ye) 在建設大模型前，仔細評估和規劃好所需的計算資源。

與(yu) 此同時，大模型的訓練和應用需要花費較長的時間，需要企業(ye) 有足夠的耐心和資源，不要期望一蹴而就。建議在引入大模型時，企業(ye) 要有一個(ge) 明確的時間計劃，並進行有效的團隊協作。

潘海祿表示，數據的隱私和安全問題需要重點關(guan) 注。工業(ye) 現場產(chan) 生的數據也有大量的敏感信息，因為(wei) 大模型可能會(hui) 處理這些敏感信息，所以確保數據的安全性和隱私保護至關(guan) 重要。建議企業(ye) 建立健全的安全政策和控製措施，確保數據不受到非法訪問和泄露，確保工業(ye) 現場能夠安全穩定運行。

工業(ye) 較其他領域其廣度和深度都非常複雜，潘海祿認為(wei) ，要讓大模型推動工業(ye) 的發展，解決(jue) 這些實際難題需要團隊的共同努力，同時也需要使用方、服務方以及其他相關(guan) 方提供足夠的支持和資源。

工業(ye) 大模型三大趨勢

當前，工業(ye) 正處在數字化轉型進程中，又恰逢人工智能大模型的機遇，我們(men) 有條件、有理由把大模型應用到工業(ye) 生產(chan) 中去。針對工業(ye) 大模型未來的發展趨勢，潘海祿認為(wei) ，未來國內(nei) 工業(ye) 大模型產(chan) 業(ye) 可能朝著定製化、邊緣計算、產(chan) 業(ye) 協作等方向發展。

一是定製化大模型將成為(wei) 更多行業(ye) 的選擇。隨著各行各業(ye) 對於(yu) 數據的深入理解，大模型將更傾(qing) 向於(yu) 滿足特定行業(ye) 需求，為(wei) 企業(ye) 提供更為(wei) 精準的解決(jue) 方案，就像是為(wei) 每個(ge) 行業(ye) 打造了一套專(zhuan) 屬的“大腦”。

二是邊緣計算和大模型的結合將是一個(ge) 熱點。在工業(ye) 互聯網中，有許多需要在設備或邊緣上進行實時處理的場景，大模型的輕量化和邊緣部署將成為(wei) 一個(ge) 趨勢，使得智能決(jue) 策更為(wei) 實時、高效。

三是大模型也促使產(chan) 業(ye) 協作愈發密切。大模型的開發和應用需要跨領域的合作，未來可能會(hui) 看到更多行業(ye) 內(nei) 外的企業(ye) 、研究機構之間的協同，以實現更廣泛、深度的創新。

G22恒峰智慧作為(wei) 國內(nei) 工控行業(ye) 的翹楚，30餘(yu) 年的工業(ye) 自動化、信息化技術產(chan) 品積累，使其在工業(ye) 大模型方麵可以提供先進的自動化控製係統和工業(ye) 智能解決(jue) 方案。

最後，潘海祿向記者介紹，G22恒峰智慧業(ye) 務涵蓋工業(ye) 過程控製、電力自動化、智能製造等領域，通過整合先進的傳(chuan) 感器技術、數據采集與(yu) 分析、人工智能等技術，為(wei) 客戶提供全麵的工業(ye) 自動化產(chan) 品和解決(jue) 方案。這些產(chan) 品和解決(jue) 方案旨在提高生產(chan) 效率、降低能耗以及提高設備可利用率，並通過實時監測、智能預測和智能決(jue) 策幫助企業(ye) 優(you) 化運營管理。

丨內(nei) 容轉載自：賽迪傳(chuan) 媒工業(ye) 互聯網世界 記者 王改靜