новости

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Shenzhen News Network, 12 августа 2024 г. (репортер новостей Шэньчжэньской специальной зоны Ли Ли) Во второй половине дня 11 августа состоялся тематический форум «Применение крупных моделей в промышленном производстве: реальный спрос или слепое следование тренду?» в городском конференц-центре Шэньчжэньского университета. На мероприятии ученые и отраслевые эксперты из района Большого залива провели углубленные дискуссии о ценности применения и направлении будущего развития технологий больших моделей, а также о том, как расширить возможности «интеллектуального промышленного производства». "

По имеющимся данным, форум был организован совместно Молодежным форумом компьютерных технологий Китая в Шэньчжэне и Шэньчжэньской ассоциацией информационной индустрии с привлечением экспертов из Университета Цинхуа, Лаборатории Гуанмина, Китайского научно-исследовательского института ядерной энергетики, Skyworth, Lipu Intelligent Manufacturing и В мероприятии приняли участие представители 48 университетов, предприятий и исследовательских институтов, а исполнительными председателями выступили Ци Шухан и У Юлинь из Харбинского технологического института (Шэньчжэнь) и Чжан Хайган из Шэньчжэньского профессионально-технического университета.

По имеющимся данным, район Большого залива, особенно Шэньчжэнь, имеет прочную основу для промышленного производства, включая большое количество малых и средних предприятий, все из которых надеются на достижение скачкообразного развития с помощью крупномасштабной модели. технология. Целью этого форума является содействие сотрудничеству между академическими кругами и промышленностью как со стороны спроса, так и со стороны предложения промышленного производства, предоставление предложений по крупномасштабной промышленной модернизации на основе моделей, достижение снижения затрат и повышения эффективности предприятий, а затем прокладывание пути в Большом мире. Bay Area и возглавить продвижение нового качества. Популяризация, применение и инновационное развитие производительности.

Лян Сяоцзюнь, младший научный сотрудник группы промышленной разведки лаборатории Пэнчэн, сказал, что нынешний промышленный Интернет не полностью расширяет возможности базовых систем промышленного управления, что приводит к ограниченному улучшению промышленного интеллекта. Общая проблема заключается в низкой вычислительной мощности промышленных систем управления. слабые возможности поддержки промышленных данных и системы управления промышленным производством. Существуют узкие места в развитии, такие как раздутые функции уровней. Поэтому промышленным предприятиям срочно необходимо прорваться через независимые корневые технологии интеллектуального управления, сформировать три ключевые технологические системы программного и аппаратного обеспечения интеллектуального управления, сети. приложения, а также тестирование и проверку, а также сформулировать новую систему стандартов промышленного Интернета, которая приведет к развитию промышленных интернет-платформ.

Ли Вэньсянь, заместитель декана Китайско-немецкой школы интеллектуального производства Шэньчжэньского технологического университета, отметил, что большие модели обладают преимуществами повышения эффективности, качества и гибкости производства. Будущие исследования будут сосредоточены на оптимизации вычислительной эффективности. модели, улучшение способности модели к обобщению и усиление мер защиты данных, а также разработка новых этических руководств и правил для решения этих новых технологий. Кроме того, будет углубленно изучено перекрестное применение робототехники с другими областями, например, использование больших моделей для проведения более сложных сценариев моделирования и прогнозирования, тем самым способствуя практическому применению и социальному признанию робототехники.

Столкнувшись с необходимостью внедрения крупных моделей на предприятиях, некоторые ученые предложили, чтобы вместо того, чтобы полагаться исключительно на внутренние ресурсы, лучше использовать внешние ресурсы и силы, такие как академические круги или научно-исследовательские институты, для содействия внедрению технологий крупных моделей на предприятиях. , тем самым повышая конкурентоспособность. Некоторые учёные считают, что не нужно слишком увлекаться технологией больших моделей и не следует ее обожествлять. Хорошая подготовка данных может стать основой для применения различных технологий в будущем.