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Titre original : En entrant sur le « champ de bataille principal » de l'industrie, quelles sont les chances de gagner avec les grands modèles ?

Depuis le début de cette année, la grande industrie du modélisme de mon pays s'est développée rapidement, en particulier les scénarios industriels sont devenus un océan bleu pour les applications de grands modèles. L'« Indice chinois des applications industrielles des grands modèles d'IA (2024) » publié lors de la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle 2024 et de la Conférence de haut niveau sur la gouvernance mondiale de l'intelligence artificielle montre que la précision des grands modèles nationaux en matière de génération de texte dans le domaine industriel est devenue compétitive. , mais les compétences en mathématiques doivent encore être améliorées. Comment les grands modèles se comportent-ils sur le « champ de bataille principal » de l’industrie ?

Élargir l’exploration des applications sur l’ensemble de la chaîne

Actuellement, la Chine compte 41 grandes catégories industrielles, 207 catégories moyennes et 666 petites catégories, couvrant toutes les catégories industrielles de la Classification industrielle des Nations Unies. Parmi les 500 variétés industrielles, plus de 40 % des produits chinois se classent au premier rang mondial en termes de production, avec l'avantage unique d'être complets, abondants et volumineux. En 2023, l'industrie manufacturière chinoise occupera la première place mondiale pendant 14 années consécutives.

L’énorme échelle industrielle constitue un terrain fertile pour la mise en œuvre de modèles industriels à grande échelle.

Le « Rapport sur les applications industrielles des grands modèles » (ci-après dénommé le « Rapport ») publié par l'Institut de recherche Tencent montre que l'industrie chinoise est en train de passer de la numérisation à l'intelligence, et aux grands modèles, avec leur excellente compréhension, génération et capacités de généralisation, sont devenues La force clé dans la promotion de l'intelligence industrielle devrait élargir un nouvel espace pour l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'industrie.

Le « Rapport » souligne que la montée en puissance des grands modèles devrait apporter un nouveau paradigme de « modèles de base + diverses applications » dans le domaine industriel. D'une part, les grands modèles peuvent fournir des informations approfondies sur des problèmes complexes dans le domaine industriel, comprendre et traiter des données massives et découvrir des modèles et des tendances, d'autre part, les grands modèles élargiront de nouveaux scénarios pour les applications de l'intelligence artificielle dans le monde ; domaine industriel.

À l'heure actuelle, l'exploration des applications des grands modèles a été réalisée dans l'ensemble de la chaîne industrielle. Dans le domaine de la R&D et de la conception, les grands modèles améliorent l'efficacité de la R&D en optimisant le processus de conception ; dans le domaine de la production et de la fabrication, ils repoussent les limites des applications intelligentes dans le domaine de l'exploitation et de la gestion, ils améliorent le niveau d'exploitation et de gestion ; gestion basée sur le modèle de l'assistant ; dans le domaine des services de produits, elle promeut des produits et des services basés sur des capacités interactives.

Résoudre les problèmes et faire des choses difficiles pour l'industrie

Le combiner avec des scénarios d’application pratiques dans la production et la vie pour responsabiliser et augmenter l’efficacité de milliers d’industries est la direction inévitable du développement des grands modèles. Comme l'a dit Liu Yunjie, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, la voie à suivre pour le développement de l'industrie chinoise de l'intelligence artificielle réside dans les grands modèles industriels.

À l'heure actuelle, de nombreuses entreprises technologiques nationales ont lancé des modèles industriels à grande échelle. En tant que premier grand modèle positionné dans l'industrie, le modèle Pangu a une signification indicielle. Zhang Ping'an, directeur général de Huawei et PDG de Huawei Cloud, a présenté en détail la pratique industrielle du modèle Pangu lors de la conférence des développeurs de Huawei qui s'est tenue en juin, démontrant un exemple de la capacité de l'IA industrielle à « résoudre des problèmes difficiles et accomplir des choses difficiles ».

Dans le domaine du design industriel, les grands modèles Pangu peuvent être largement utilisés dans les produits électroniques, la conception de style automobile et d'autres domaines. Par exemple, dans la conception de styles de voitures, les concepteurs peuvent interagir avec de grands modèles par le biais de dialogues, de dessins, etc., améliorer l'inspiration créative, générer des modèles numériques de voitures en 3D et effectuer des opérations telles que l'ajustement du style, l'édition de pièces et le remplacement de couleurs sur le modèle. Cela peut raccourcir considérablement le cycle de conception qui prenait initialement 1 à 2 ans.

Dans le domaine de la conception architecturale, il vous suffit de saisir le croquis en noir et blanc de la conception, et Pangu Large Model peut générer une vidéo réelle à 360 degrés colorée et texturée du complexe de bâtiments. Il peut également créer une image très réaliste. modèle architectural 3D pour intégrer la conception conceptuelle du complexe de bâtiments complexe. Le temps de cycle est réduit de quelques semaines à des dizaines de minutes.

Dans le domaine de l'acier, les grands modèles Pangu peuvent aussi montrer leurs talents. Dans le passé, chaque fois que la ligne de production de laminage à chaud de Baowu Iron and Steel Group ajustait le type et la taille des tôles d'acier produites, les ingénieurs devaient réajuster plus de 300 paramètres de l'unité de laminage de finition en sept passes. Ce processus prenait généralement environ cinq jours. . Désormais, le grand modèle Pangu peut prédire les paramètres optimaux, réduire considérablement le temps d'ajustement et améliorer la précision des prévisions et le rendement des tôles d'acier.

En outre, COSMO-GPT a lancé un vaste modèle industriel, COSMO-GPT, qui a été mis en œuvre avec succès dans plusieurs scénarios d'application tels que l'optimisation d'index industriels, la génération d'informations industrielles et les questions et réponses industrielles. Avec le soutien de la base technologique iFlytek Spark Cognitive Large Model, Antelope Industrial Internet Company a construit un grand modèle industriel Antelope basé sur les besoins réels des scénarios industriels. Le modèle dispose de cinq fonctionnalités principales : génération de texte industriel, questions et réponses sur les connaissances industrielles, calcul de compréhension industrielle, génération de code industriel et multimodalité industrielle. Il a servi de nombreuses entreprises... Les produits de grand modèle industriel uniques ont construit un grand modèle diversifié. Le système insuffle également une nouvelle vitalité à l’intelligence industrielle.

La mise en œuvre se heurte à trois défis majeurs

Il convient également de noter que par rapport aux scénarios de consommation, la mise en œuvre de grands modèles dans les scénarios industriels se heurte encore à certains obstacles. Le « Rapport » analyse que l'application de grands modèles industriels est confrontée à trois défis majeurs : la qualité et la sécurité des données, la fiabilité et le coût.

Tout d’abord, l’industrie implique un large éventail de domaines et a des exigences élevées en matière de sécurité des données. Cependant, les structures de données industrielles sont actuellement diverses et la qualité des données est inégale. La qualité et la sécurité des données industrielles de grands modèles doivent être encore améliorées. Deuxièmement, les environnements de production industrielle impliquent souvent des processus complexes, des contrôles opérationnels de haute précision et des normes de sécurité strictes. Toute erreur dans la prédiction du modèle ou dans la prise de décision peut entraîner des accidents de production, des problèmes de qualité ou des pertes économiques. Les grands modèles industriels doivent également répondre à des exigences élevées de fiabilité et de temps réel. De plus, les coûts élevés limitent le rapport entrées-sorties des applications industrielles de modèles à grande échelle.

Malgré tous les défis, le développement de modèles industriels à grande échelle reste la tendance générale.

Les effets des modèles industriels à grande échelle sur la réduction des coûts et l’augmentation de l’efficacité sont évidents. Zhang Pingan a donné un exemple : la fusion dans un haut fourneau est considérée comme le scénario d'application le plus difficile pour l'intelligence artificielle. Le haut fourneau est une « boîte noire » de 5 000 mètres cubes avec une température interne maximale de 2 300 degrés Celsius. et intangible" et s'appuie fortement sur l'expérience manuelle. . Si le grand modèle Pangu est utilisé, la « boîte noire » peut être transformée en « boîte grise » ou même en « boîte blanche » pour guider le contrôle précis du haut fourneau. Chaque tonne de fer en fusion peut réduire la consommation de coke de 1. kilogramme et réduisez le coût de 3 yuans.

À mesure que la technologie évolue, les applications industrielles de grands modèles fonctionneront plus rapidement et de manière plus stable.

Le « Rapport » estime que grâce à la combinaison de modèles industriels de base à grande échelle et d'applications industrielles, les défis dans le domaine industriel peuvent être relevés largement et rapidement et la mise à niveau intelligente de divers scénarios industriels peut être encouragée. Dans le même temps, avec le développement de nouvelles technologies telles que les agents intelligents et l'intelligence incorporée, les grands modèles ouvriront davantage de scénarios d'application dans le domaine industriel et amélioreront l'efficacité et la sécurité de la production. De plus, les technologies liées à la compression des grands modèles réduiront efficacement le nombre de paramètres et les exigences informatiques du modèle, réduiront les coûts de formation et de déploiement, rendront les grands modèles plus adaptés aux environnements aux ressources limitées et accéléreront l'application et la promotion dans le domaine industriel. (Journaliste Cui Shuang)