uutiset

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Alkuperäinen nimi: Astu teollisuuden "päätaistelukentälle", mitkä ovat mahdollisuudet voittaa suurilla malleilla?

Tämän vuoden alusta maani suuri malliteollisuus on kehittynyt nopeasti, etenkin teollisista skenaarioista on tullut sininen valtameri suurille mallisovelluksille. "China AI Large Model Industrial Application Index (2024)", joka julkaistiin 2024 World Artificial Intelligence Conference -konferenssissa ja korkean tason konferenssissa tekoälyn globaalista hallinnasta, osoittaa, että kotimaisten huippumallien tarkkuus tekstin luomisessa teollisuudessa on tullut kilpailukykyiseksi. , mutta matematiikan taitoja on vielä parannettava. Miten suuret mallit menestyvät teollisuuden "päätaistelukentällä"?

Laajenna sovellusten tutkimista koko ketjussa

Tällä hetkellä maassani on 41 suurta teollisuusluokkaa, 207 keskiluokkaa ja 666 pientä luokkaa, jotka kattavat kaikki toimialaluokat Yhdistyneiden Kansakuntien toimialaluokituksessa. 500 teollisesta lajikkeesta yli 40 prosenttia kotimaani tuotteista sijoittuu maailman ensimmäiselle sijalle tuotannossa, ja ainutlaatuiset edut ovat kattavat, runsaat ja suuret. Vuonna 2023 maani valmistavan teollisuuden yleinen mittakaava on maailman ensimmäisellä sijalla 14 peräkkäisenä vuonna.

Valtava teollinen mittakaava tarjoaa hedelmällisen maaperän suurten teollisten mallien toteuttamiselle.

Tencent Research Instituten julkaisema "Industrial Large Model Application Report" (jäljempänä "raportti") osoittaa, että maani teollisuus on siirtymässä digitalisaatiosta älykkyyteen ja suuriin malleihin erinomaisen ymmärryksensä, tuotanto- ja tuotantokykynsä ansiosta. yleistyskyvystä on tullut Teollisen älykkyyden edistämisen avainvoiman odotetaan laajentavan uutta tilaa tekoälyn ja teollisuuden integraatiolle.

"Raportti" huomauttaa, että suurten mallien nousun odotetaan tuovan teollisuudelle uuden paradigman "perusmallit + erilaiset sovellukset". Toisaalta suuret mallit voivat tarjota syvällistä näkemystä teollisuuden monimutkaisista ongelmista, ymmärtää ja käsitellä valtavia tietoja sekä löytää malleja ja trendejä, toisaalta suuret mallit laajentavat uusia skenaarioita tekoälyn sovelluksille teollisuuden ala.

Tällä hetkellä suurten mallien sovellusselvitystä on tehty koko teollisuusketjussa. T&K:n ja suunnittelun alalla suuret mallit parantavat T&K-tehokkuutta optimoimalla suunnitteluprosessia tuotannon ja valmistuksen alalla, se laajentaa älykkäiden sovellusten rajoja toiminnan ja hallinnan alalla, se parantaa toiminnan tasoa; Assistant-malliin perustuva hallinta tuotepalvelujen alalla edistää vuorovaikutteisiin ominaisuuksiin perustuvia tuotteita ja palveluita.

Ratkaistaan ​​ongelmia ja tehdään vaikeita asioita teollisuudelle

Sen yhdistäminen käytännön sovellutusskenaarioihin tuotannossa ja elämässä tehostaakseen ja lisätäkseen tehokkuutta tuhansilla toimialoilla on suurten mallien väistämätön kehityssuunta. Kuten Kiinan tekniikan akatemian akateemikko Liu Yunjie sanoi, maani tekoälyteollisuuden kehittäminen on teollisuuden suurissa malleissa.

Tällä hetkellä monet kotimaiset teknologiayritykset ovat julkaisseet teollisia suuren mittakaavan mallituotteita. Alan ensimmäisenä suurena mallina Pangu-mallilla on indeksinen merkitys. Huawein toimitusjohtaja ja Huawei Cloudin toimitusjohtaja Zhang Ping'an esitteli yksityiskohtaisesti Pangu-mallin teollista käytäntöä Huawei Developer Conferencessa, joka pidettiin kesäkuussa ja osoitti näytteen teollisen tekoälyn kyvystä "ratkaista vaikeita ongelmia ja tehdä vaikeita asioita".

Teollisen suunnittelun alalla Pangun suuria malleja voidaan käyttää laajasti elektroniikkatuotteissa, autojen muotoilussa ja muilla aloilla. Esimerkiksi auton muotoilun suunnittelussa suunnittelijat voivat olla vuorovaikutuksessa suurten mallien kanssa dialogin, piirtämisen jne. avulla, parantaa luovaa inspiraatiota, luoda 3D-auton digitaalisia malleja ja suorittaa toimintoja, kuten tyylin säätöä, osien muokkausta ja värien vaihtoa mallille. Tämä voi lyhentää merkittävästi suunnittelusykliä, joka alun perin kesti 1-2 vuotta.

Arkkitehtonisen suunnittelun alalla sinun tarvitsee syöttää vain mustavalkoinen luonnos, ja Pangu Large Model voi luoda värikkään ja teksturoidun 360 asteen tosielämän videon rakennuskompleksista. Se voi myös rakentaa erittäin realistisen arkkitehtoninen 3D-malli integroimaan monimutkaisen rakennuskompleksin konseptisuunnittelun Kiertoaika lyhenee viikoista kymmeniin minuutteihin.

Teräsalalla Pangun suuret mallit voivat myös näyttää kykyjään. Aiemmin joka kerta, kun Baowu Iron and Steel Groupin kuumavalssauslinja sääti valmistettujen teräslevyjen tyyppiä ja kokoa, insinöörien täytyi säätää uudelleen yli 300 seitsenvaiheisen viimeistelyvalssausyksikön parametria. Tämä prosessi kesti yleensä noin viisi päivää . Nyt Pangu-suurmalli voi ennustaa optimaaliset parametrit, vähentää merkittävästi säätöaikaa ja parantaa ennustetarkkuutta ja teräslevyn tuottoa.

Lisäksi COSMO-GPT on julkaissut laajan teollisen mallin, COSMO-GPT, joka on onnistuneesti otettu käyttöön useissa sovellusskenaarioissa, kuten teollisuusindeksien optimoinnissa, teollisen tiedon generoinnissa ja teollisissa kysymyksissä ja vastauksissa. iFlytek Spark Cognitive Large Model -teknologiapohjan tuella Antelope Industrial Internet Company on rakentanut Antelope-teollisuuden suuren mallin, joka perustuu teollisuuden skenaarioiden todellisiin tarpeisiin. Mallissa on viisi ydinominaisuutta: teollinen tekstin luominen, teollisen tietämyksen kysymys ja vastaus, teollisen ymmärryksen laskeminen, teollisen koodin luominen ja teollinen multimodaalisuus... Ainutlaatuiset teolliset suuret mallituotteet ovat rakentaneet monipuolisen suuren mallin Järjestelmä tuo myös uutta elinvoimaa teolliseen älykkyyteen.

Toteutus kohtaa kolme suurta haastetta

On myös huomattava, että kuluttajien skenaarioihin verrattuna suurten mallien toteuttamisessa teollisissa skenaarioissa on edelleen esteitä. "Raportissa" analysoidaan, että suurten teollisten mallien soveltamisessa on kolme suurta haastetta: tiedon laatu ja turvallisuus, luotettavuus ja kustannukset.

Ensinnäkin teollisuudessa on monia eri aloja ja sillä on korkeat tietoturvavaatimukset. Tällä hetkellä teollisuuden tietorakenteet ovat kuitenkin erilaisia ​​ja tiedon laatu epätasainen. Teollisuuden suurten mallitietojen laatua ja turvallisuutta on edelleen parannettava. Toiseksi teollisiin tuotantoympäristöihin liittyy usein monimutkaisia ​​prosesseja, erittäin tarkkaa toiminnan valvontaa ja tiukkoja turvallisuusstandardeja. Kaikki virheet mallien ennustamisessa tai päätöksenteossa voivat johtaa tuotantoonnettomuuksiin, laatuongelmiin tai taloudellisiin tappioihin. Myös suurten teollisuusmallien on täytettävä korkeat luotettavuus- ja reaaliaikavaatimukset. Lisäksi korkeat kustannukset rajoittavat teollisten laajamittaisten mallisovellusten panos-tuotos-suhdetta.

Kaikista haasteista huolimatta laajamittaisten teollisten mallien kehittäminen on yleinen trendi.

Teollisten suurmallien kustannuksia alentavat ja tehokkuutta lisäävät vaikutukset ovat ilmeisiä. Zhang Pingan antoi esimerkin Masuunin sulatusta pidetään tekoälyn vaikeimpana sovellusskenaariona. Masuuni on 5 000 kuutiometrin "musta laatikko", jonka sisälämpötila on enintään 2 300 celsiusastetta ja aineeton" ja luottaa suuresti manuaaliseen kokemukseen. . Jos käytetään Pangu-suurta mallia, "musta laatikko" voidaan muuttaa "harmaaksi laatikoksi" tai jopa "valkoiseksi laatikoksi", joka ohjaa masuunin tarkkaa ohjausta. Jokainen tonni sulaa rautaa voi vähentää koksin kulutusta yhdellä kiloa ja alentaa kustannuksia 3 yuanilla.

Tekniikan kehittyessä teolliset suuret mallisovellukset toimivat nopeammin ja vakaammin.

"Raportti" uskoo, että teollisten perusmallien ja teollisten sovellusten yhdistämisellä teollisuuden haasteisiin voidaan vastata laajasti ja nopeasti ja edistää erilaisten teollisten skenaarioiden älykästä päivittämistä. Samaan aikaan uusien teknologioiden, kuten älykkäiden agenttien ja ruumiillistuneen älykkyyden, kehittymisen myötä suuret mallit avaavat lisää sovellusskenaarioita teollisuudessa ja parantavat tuotannon tehokkuutta ja turvallisuutta. Lisäksi suuret mallien pakkaamiseen liittyvät tekniikat vähentävät tehokkaasti mallin parametrien määrää ja laskentavaatimuksia, vähentävät koulutus- ja käyttöönottokustannuksia, tekevät suurista malleista sopivampia resurssirajoitteisiin ympäristöihin ja nopeuttavat sovellusta ja edistämistä teollisuudessa. (Reportteri Cui Shuang)