人工智能在工業(yè)界的新角色：工業(yè)大模型

想象一下，如果我們的工廠、機(jī)器和生產(chǎn)線能夠像人類一樣思考和學(xué)習(xí)，那會(huì)是怎樣的體驗(yàn)？隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，這種想象正在逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。今天，我們要聊的是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)新星——工業(yè)大模型。

重要性

工業(yè)大模型是一種特殊的人工智能模型，它能夠處理復(fù)雜的工業(yè)問題。雖然我們已經(jīng)在自然語言處理等領(lǐng)域取得了巨大進(jìn)步，但在工業(yè)領(lǐng)域，這些通用的人工智能模型還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。工業(yè)環(huán)境需要處理的數(shù)據(jù)類型多樣，場(chǎng)景復(fù)雜，決策過程長(zhǎng)且復(fù)雜，對(duì)準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性的要求極高。因此，我們需要專門為工業(yè)設(shè)計(jì)的大模型。

構(gòu)建

構(gòu)建工業(yè)大模型就像搭建一座橋梁，需要四個(gè)關(guān)鍵步驟：

工業(yè)數(shù)據(jù)制備：就像建橋前要準(zhǔn)備材料一樣，我們首先要收集和處理工業(yè)數(shù)據(jù)。

工業(yè)基座模型訓(xùn)練：有了材料，我們開始搭建橋的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，也就是訓(xùn)練工業(yè)大模型的基座。

工業(yè)任務(wù)/行業(yè)模型適配：接下來，我們要確保這座橋能夠適應(yīng)不同的交通需求，即適配不同的工業(yè)任務(wù)和行業(yè)需求。

工業(yè)場(chǎng)景交互應(yīng)用：最后，橋建成了，車輛和行人開始在上面通行，工業(yè)大模型也開始在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用，與工業(yè)環(huán)境互動(dòng)。

應(yīng)用

工業(yè)大模型不僅僅是一個(gè)工具，它更像是一個(gè)智能助手，能夠做很多事情：

智能問答：它能夠回答關(guān)于工業(yè)流程的問題。

場(chǎng)景認(rèn)知：它能理解工業(yè)環(huán)境中的各種場(chǎng)景。

過程決策：它能幫助做出復(fù)雜的生產(chǎn)決策。

終端控制：它能夠控制生產(chǎn)線上的設(shè)備。

內(nèi)容生成：它能夠生成有用的工業(yè)信息和報(bào)告。

科學(xué)發(fā)現(xiàn)：它甚至能夠發(fā)現(xiàn)新的工業(yè)技術(shù)和方法。

這些能力讓工業(yè)大模型能夠貫穿產(chǎn)品的整個(gè)生命周期，從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)，再到銷售和維護(hù)。

未來展望

雖然工業(yè)大模型還處于起步階段，但它的潛力巨大。隨著研究的深入，我們期待它能夠解決更多的工業(yè)問題，提高生產(chǎn)效率，降低成本，并推動(dòng)工業(yè)創(chuàng)新。未來，工業(yè)大模型可能會(huì)成為工業(yè)界的“大腦”，幫助我們更好地理解和改造這個(gè)世界。

《中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué)》近期發(fā)表北京航空航天大學(xué)李伯虎院士團(tuán)隊(duì)的文章，系統(tǒng)探討了工業(yè)大模型的挑戰(zhàn)問題、概念內(nèi)涵、體系架構(gòu)、構(gòu)建方法、關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用。從五個(gè)挑戰(zhàn)問題的分析出發(fā)，提出了工業(yè)大模型的全新定義和體系架構(gòu)；同時(shí)，提出了工業(yè)大模型的四階段構(gòu)建方法，闡述了工業(yè)大模型核心關(guān)鍵技術(shù)；然后，基于所提出的工業(yè)大模型六種核心應(yīng)用能力，探討了面向產(chǎn)品全生命周期的工業(yè)大模型典型應(yīng)用場(chǎng)景，并給出了“基石”工業(yè)大模型原型系統(tǒng)在生成式人工智能方面的應(yīng)用實(shí)例；最后，探討和展望了工業(yè)大模型未來的研究方向和開放性問題。該文將為工業(yè)大模型這一全新研究方向的開辟與發(fā)展，提供基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用的全面指導(dǎo)。

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任磊, 王海騰, 董家寶, 賈子翟, 李世祥, 王宇清, 賴?yán)铈戮? 黃迪, 張霖, 吳文峻, 李伯虎. 工業(yè)大模型：體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用. 中國(guó)科學(xué)：信息科學(xué), 2024, doi: 10.1360/SSI-2024-0185