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制造企業(yè)如何用好生成式AI，加速創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型?

發(fā)布時間：2024-03-13 11:48:40 瀏覽量：107次

2023年，在大模型的推動下，生成式AI對各行各業(yè)的重塑過程已經(jīng)開啟。制造行業(yè)也不例外。


根據(jù)Gartner發(fā)布的《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報告，到2027 年，30%的制造商將使用生成式AI 提高產(chǎn)品研發(fā)的效率。


然而，生成式AI與大模型在制造行業(yè)的應(yīng)用卻有其獨特的挑戰(zhàn)。最典型的是，制造業(yè)有很多行業(yè)壁壘很高的應(yīng)用場景，這些場景的特點是長尾化、碎片化，從而導(dǎo)致制造業(yè)核心工藝公開數(shù)據(jù)相對較少，相對比較難進(jìn)行大模型的訓(xùn)練。


近日，亞馬遜云科技向國內(nèi)媒體分享了生成式AI在制造行業(yè)落地的初步探索。



從三大優(yōu)先場景切入：工業(yè)設(shè)計、市場營銷、職能支持


任何企業(yè)構(gòu)建生成式AI應(yīng)用的步驟都可以分為四部分：找準(zhǔn)場景，選擇模型，模型適配和模型調(diào)整，應(yīng)用開發(fā)和部署。


“生成式AI跟其他的IT技術(shù)不一樣的地方在于，會給一個行業(yè)帶來巨大的想象空間?！眮嗰R遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡表示。


具體到制造行業(yè)，從研發(fā)、供應(yīng)鏈，生產(chǎn)制造，到銷售、營銷、服務(wù)，整條價值鏈中存在眾多可以被生成式AI重塑的場景。


如果按應(yīng)用的成熟度來看，哪些場景是當(dāng)前最具落地價值的優(yōu)先場景呢？


亞馬遜云科技通過與眾多制造企業(yè)的合作共創(chuàng)，探索出一個初步的制造業(yè)應(yīng)用生成式AI的場景地圖，并提出三大優(yōu)先場景：工業(yè)設(shè)計、市場營銷、職能支持。這三大場景是生成式AI在制造業(yè)最早落地的場景，相對來說應(yīng)用更廣。


其中，制造行業(yè)的概念圖設(shè)計和市場營銷內(nèi)容生成，是生成式AI文生圖、圖生圖的天然適配場景。而生成式AI的知識增強、檢索增強等能力，又讓企業(yè)內(nèi)部知識庫成為員工賦能、提升辦公效率的利器。



圍繞企業(yè)級需求：一站式方案集成


與生成式AI在C端應(yīng)用時的工具屬性不同，生成式AI在B端的落地，除了通過AI生成內(nèi)容，往往還需要一套完善的集成方案，并與企業(yè)原有業(yè)務(wù)流程融合。


比如，在工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計這一場景下，傳統(tǒng)流程一般是先進(jìn)行概念設(shè)計，再將概念圖進(jìn)行渲染，最后篩選評估，整個過程需要大量人工參與，還涉及多次返工，時間周期長，工作效率相對低下。


基于亞馬遜云科技的服務(wù)，海爾創(chuàng)新設(shè)計中心與計算美學(xué)Nolibox合作，打造了全國首個 AIGC 工業(yè)設(shè)計解決方案，大幅縮短設(shè)計周期，并降低概念設(shè)計成本。整體概念設(shè)計提速了83%，集成渲染效率提升了約90%。


該方案中的概念圖生成是計算美學(xué)Nolibox基于開源大模型Stable Diffusion進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)。除了利用大模型做概念圖的生成，亞馬遜云科技還攜手合作伙伴負(fù)責(zé)將概念圖與云上的渲染平臺連接起來，再把成圖等數(shù)字資產(chǎn)，用數(shù)字化資產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行對接。



“我們經(jīng)常說‘最后一公里’，在生成式AI場景下應(yīng)該說‘最后三公里’更為合適，因為生成式AI落地需要大量的工程化資源與投入。”顧凡表示。


在職能支持場景下，利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級智能知識庫，助力企業(yè)員工快速找到更精準(zhǔn)和更具實效性的內(nèi)容，有效提升生產(chǎn)與辦公效率，成為很多大型企業(yè)的剛需。


過去，西門子中國面臨企業(yè)內(nèi)部信息分散、數(shù)據(jù)信息傳遞不足、知識運營能力缺乏等挑戰(zhàn)。在亞馬遜云科技的幫助下，西門子中國3個月構(gòu)建了基于自有模型的智能知識庫——智能會話機器人小禹。小禹具備自然語言處理、知識庫檢索、通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練大語言模型等核心關(guān)鍵能力，極大地提升了內(nèi)部員工信息的獲取效率，目前企業(yè)員工超過90%的問題可以由小禹直接提供答案。


以業(yè)務(wù)價值為驅(qū)動：“大模型+小模型”兩條腿走路


“現(xiàn)在大家往往會覺得大模型好厲害，干什么都需要大模型，這其實是一種技術(shù)思維。企業(yè)用好大模型，要從實際的應(yīng)用出發(fā)。尤其是制造企業(yè)，需要找到模型精準(zhǔn)度和推理成本之間的平衡點。如果推理成本控制不了，只是一味追求模型越大越好，企業(yè)很難負(fù)擔(dān)得起。”


顧凡認(rèn)為，制造業(yè)用好生成式AI，需要“大模型+小模型”兩條腿走路。


一方面， 工業(yè)領(lǐng)域有太多碎片化場景以及非常深的行業(yè)知識，面對這些行業(yè)壁壘很高的應(yīng)用場景，小模型的存在有其必要性。另一方面，大模型可以對小模型的訓(xùn)練與精度有輔助性的提升。比如在工業(yè)質(zhì)量檢測場景中，大模型可以通過圖生圖，快速幫助生成大量缺陷樣本，增強模型訓(xùn)練中識別精度。


亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理 顧凡

過去，亞馬遜云科技借助Amazon SageMaker等云服務(wù)幫助施耐德、西門子等眾多制造企業(yè)打造過不少垂直場景的小模型，用低成本、高效率的方式解決了特定業(yè)務(wù)難題。大模型的到來，對原有小模型并不是替代關(guān)系，而是模型質(zhì)量升級的好幫手。


在亞馬遜云科技的協(xié)助下，西門子成都工廠構(gòu)建了一套云端訓(xùn)練本地推理的工業(yè)廢料分揀系統(tǒng)，使得廢料分類的準(zhǔn)確率大于95%，危險廢料達(dá)到了100%，模型訓(xùn)練時間從 10 多個小時縮短至 2 小時，極大節(jié)省了人工成本。


施耐德電氣的全球供應(yīng)鏈在全球擁有187家工廠，在中國擁有20多家工廠。借助亞馬遜云科技的AI基礎(chǔ)設(shè)施，施耐德電氣可以大幅降低模型管理訓(xùn)練的復(fù)雜度?！皝嗰R遜云科技的數(shù)據(jù)庫、計算服務(wù)，以及Amazon SageMaker 機器學(xué)習(xí)服務(wù)，可有效幫助施耐德電氣在云端實現(xiàn)對全球工廠的中央化部署、管理與監(jiān)控?！笔┠偷码姎馊蚬?yīng)鏈中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型總監(jiān)冒飛飛表示。


對于企業(yè)在亞馬遜云科技上使用大模型的路徑，顧凡將其總結(jié)為兩條路：


第一，對于沒有模型開發(fā)能力、工程化能力和AI人才的中小企業(yè)，可以通過Model as a Service（模型即服務(wù)）的Amazon Bedrock，直接使用已經(jīng)預(yù)訓(xùn)練好的模型。


第二，對于具備一定工程化能力和AI團隊的企業(yè)，可以在Amazon SageMaker上針對開源或者閉源的大模型做微調(diào)，實現(xiàn)模型對自身業(yè)務(wù)場景的適配。


“大模型不會吞并小模型，而是相輔相成的概念。短期內(nèi)，小模型會隨著大模型推陳出新，并長期存在。永遠(yuǎn)不會是一個大模型打天下，一定是一種最佳組合。”



文中圖片來自攝圖網(wǎng)


END

本文為「智能進(jìn)化論」原創(chuàng)作品。

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