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原題：業界の「主戦場」に参入、大型機種の勝算は？

今年の初め以来、我が国の大型モデル産業は急速に発展しており、特に産業シナリオは大型モデルのアプリケーションにとってブルーオーシャンとなっています。 2024年世界人工知能会議および人工知能グローバルガバナンスに関するハイレベル会議で発表された「中国AIラージモデル産業応用指数（2024年）」は、産業分野におけるテキスト生成における国内上位のラージモデルの精度が競争力を増していることを示している。 , しかし、数学のスキルはまだ向上させる必要があります。産業界の「主戦場」で大型モデルはどう活躍するのか？

アプリケーションの探索をチェーン全体に拡大

現在、我が国には 41 の大産業分類、207 の中分類、および 666 の小分類があり、国連産業分類のすべての産業分類をカバーしています。 500の産業品種の中で、我が国の製品の40％以上が生産量で世界第1位にランクされており、総合的、豊富、大規模という独特の利点を備えています。 2023 年には、我が国の製造業全体の規模は 14 年連続で世界第 1 位になります。

巨大な産業規模は、大規模な産業モデルの実装に適した土壌を提供します。

騰訊研究所が発表した「産業大型モデル応用報告書」​​（以下、「報告書」という）は、我が国の産業がデジタル化からインテリジェンスへ移行する段階にあることを示しており、大型モデルは優れた理解、生成、応用力を備えている。汎用化能力は産業知能を推進する主要な力となり、人工知能と産業の統合のための新たな空間を拡大すると期待されています。

「報告書」では、大型モデルの台頭により、産業分野に「基本モデル＋各種アプリケーション」という新たなパラダイムがもたらされることが予想されると指摘している。一方では、大規模なモデルは、産業分野の複雑な問題についての深い洞察を提供し、大量のデータを理解して処理し、パターンと傾向を発見することができます。他方では、大規模なモデルは、人工知能アプリケーションの新しいシナリオを拡張します。産業分野。

現在、大型モデルのアプリケーションの探索は産業チェーン全体で行われています。研究開発と設計の分野では、大型モデルは設計プロセスを最適化することで研究開発の効率を向上させ、生産と製造の分野ではインテリジェントなアプリケーションの境界を拡大し、運用と管理のレベルを向上させます。アシスタントモデルに基づいた管理、製品サービスの分野では、インテリジェントなサービスに基づいた製品とサービスを推進します。

問題を解決し、業界にとって困難なことを行う

これを生産や生活における実際の応用シナリオと組み合わせて、何千もの業界に力を与え、効率を向上させることは、大型モデルの必然的な開発方向です。中国工程院の学者、Liu Yunjie氏が述べたように、我が国の人工知能産業発展の活路は業界の大型モデルにある。

現在、多くの国内テクノロジー企業が産業用大型モデル製品をリリースしています。 Panguモデルは業界初の大型モデルとして指標的な重要性を持っています。ファーウェイのマネージングディレクター兼ファーウェイクラウドCEOの張平安氏は、6月に開催されたファーウェイ開発者カンファレンスでPanguモデルの産業実践を詳細に紹介し、「困難な問題を解決し、困難なことを実行する」産業用AIの能力の一例を実証した。

工業デザインの分野では、Pangu 大型モデルは電子製品、自動車のスタイリングデザインなどの分野で広く使用できます。たとえば、カー スタイリング デザインでは、デザイナーは対話や描画などを通じて大きなモデルと対話し、創造的なインスピレーションを高め、3D カー デジタル モデルを生成し、モデル上でスタイルの調整、パーツの編集、色の置換などの操作を実行できます。これにより、当初は 1 ～ 2 年かかっていた設計サイクルを大幅に短縮できます。

建築設計の分野では、設計の白黒スケッチを入力するだけで、Pangu Large Model はカラフルでテクスチャーのある複合建築物の 360 度の現実的なビデオを生成することもできます。建築 3D モデルを作成して複雑な建物の概念設計を統合することで、サイクル時間が数週間から数十分に短縮されます。

鉄鋼の分野でも、盤古大型モデルはその才能を発揮できます。これまで、宝武鉄鋼グループの熱間圧延生産ラインは、生産する鋼板の種類とサイズを調整するたびに、エンジニアが 7 パス仕上げ圧延ユニットの 300 以上のパラメータを再調整する必要がありました。このプロセスには通常約 5 日かかりました。 。現在、Pangu 大型モデルは最適なパラメータを予測し、調整時間を大幅に短縮し、予測精度と鋼板の歩留まりを向上させることができます。

さらに、COSMO-GPT は大規模な産業モデル COSMO-GPT を立ち上げ、産業指数の最適化、産業情報の生成、産業の質疑応答などの複数のアプリケーション シナリオでの実装に成功しています。 iFlytek Spark Cognitive Large Model テクノロジー ベースのサポートにより、Antelope Industrial Internet Company は、産業シナリオの実際のニーズに基づいた Antelope 産業用大型モデルを構築しました。このモデルには、産業テキスト生成、産業知識の質問と回答、産業理解計算、産業コード生成、産業マルチモダリティの 5 つのコア機能があり、多くの企業にサービスを提供してきました。ユニークな産業用大型モデル製品は、多様な大型モデルを構築しました。このシステムはまた、産業インテリジェンスに新たな活力を注入します。

導入には 3 つの大きな課題に直面する

また、消費者向けシナリオと比較して、産業向けシナリオでの大規模モデルの実装には依然としていくつかの障害があることにも注意する必要があります。 「レポート」は、大規模産業モデルの適用がデータの品質とセキュリティ、信頼性、コストという 3 つの大きな課題に直面していると分析しています。

まず、産業には幅広い分野が含まれており、高いデータセキュリティ要件が求められていますが、現在、産業のデータ構造は多様であり、データの品質にはばらつきがあります。産業用大規模モデル データの品質とセキュリティをさらに向上させる必要があります。第二に、工業生産環境には複雑なプロセス、高精度の操作制御、厳格な安全基準が含まれることが多く、モデルの予測や意思決定に誤りがあると、生産事故、品質上の問題、経済的損失につながる可能性があります。大規模な産業用モデルは、高い信頼性とリアルタイムの要件も満たす必要があります。さらに、コストが高いため、産業用の大規模モデル アプリケーションの入出力比が制限されます。

さまざまな課題に直面しているにもかかわらず、大規模な産業モデルの開発が一般的な傾向です。

産業用大型モデルのコスト削減と効率向上の効果は明ら​​かです。張平安氏は、高炉の製錬は人工知能にとって最も困難な応用シナリオであると考えられており、その高炉は最大内部温度が 2,300 度の「ブラックボックス」であると述べた。 「そして無形」であり、手作業の経験に大きく依存しています。 Pangu 大型モデルを使用すると、「ブラック ボックス」を「グレー ボックス」または「ホワイト ボックス」に変えて、高炉の正確な制御をガイドすることができ、溶鉄 1 トンごとにコークスの消費量を 1 削減できます。キログラムでコストが3元削減されます。

テクノロジーの進化に伴い、産業用大型モデルのアプリケーションはより高速かつ安定して動作するようになります。

「報告書」では、大規模な産業用基本モデルと産業用アプリの組み合わせにより、産業分野の課題に広範囲かつ迅速に対応でき、さまざまな産業シナリオのインテリジェントなアップグレードを促進できると考えている。同時に、インテリジェントエージェントや身体化インテリジェンスなどの新技術の開発により、大型モデルは産業分野でのアプリケーションシナリオをさらに広げ、生産効率と安全性を向上させます。さらに、大規模モデル圧縮関連テクノロジーにより、モデルのパラメータ数とコンピューティング要件が効果的に削減され、トレーニングと展開のコストが削減され、大規模モデルがリソースに制約のある環境により適したものとなり、産業分野での応用と推進が加速されます。 （崔双記者）