2023工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會丨王海萍：工業(yè)大模型正加速與領(lǐng)域適配，“基礎(chǔ)大模型+領(lǐng)域大模型”產(chǎn)業(yè)格局初顯
2023工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會
6月15日，2023工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會在蘇州舉行，在“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺創(chuàng)新發(fā)展”論壇上，中國信通院兩化所工互創(chuàng)新部王海萍指出，從應(yīng)用視角來看，工業(yè)大模型發(fā)展分為四個階段，當(dāng)前正處于以直接嫁接基礎(chǔ)大模型為主要模式的第一階段，并不斷向工業(yè)核心環(huán)節(jié)演進(jìn)，逐步提升工業(yè)大模型多任務(wù)執(zhí)行能力；從產(chǎn)業(yè)視角來看，未來工業(yè)大模型有望形成“基礎(chǔ)大模型+領(lǐng)域大模型”的產(chǎn)業(yè)格局，其中領(lǐng)域大模型的企業(yè)主體類型將更加多樣、市場競爭將愈加激烈。
演講整理
當(dāng)前，以ChatGPT為代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)展現(xiàn)出涌現(xiàn)能力、自主學(xué)習(xí)、跨模態(tài)理解、推理抽象思維和人類社會理解等特征優(yōu)勢，已形成通用人工智能雛形，讓我們對傳統(tǒng)人工智能產(chǎn)生顛覆性認(rèn)知。
在2019年之前，工業(yè)智能還處于專用智能階段。隨著大模型技術(shù)的躍遷式發(fā)展，工業(yè)智能演變出了以工業(yè)大模型和專用小模型為主的兩條路線。工業(yè)大模型將加速與領(lǐng)域適配，提升多任務(wù)的執(zhí)行能力，專用小模型將與強(qiáng)工業(yè)機(jī)理環(huán)節(jié)融合的更加深入。
工業(yè)大模型未來應(yīng)用發(fā)展分為兩大模式、四個階段。第一階段是以直接嫁接大模型為主要模式實現(xiàn)輔助操作環(huán)節(jié)應(yīng)用。第二、三、四階段是以自研細(xì)分領(lǐng)域工業(yè)大模型為主要模式，并不斷向工業(yè)實時核心環(huán)節(jié)演進(jìn)，同時提升多任務(wù)執(zhí)行能力。
以直接嫁接基礎(chǔ)大模型功能為主的模式一是利用基礎(chǔ)大模型的自然語言理解、代碼生成等能力，實現(xiàn)OA輔助辦公、裝備語義操控和代碼調(diào)試等探索應(yīng)用，但均已提升效率為主，尚未觸及工業(yè)核心環(huán)節(jié)。
在裝備語義操控場景中，能夠利用ChatGPT的語義理解能力進(jìn)行機(jī)器人智能操控，其實現(xiàn)邏輯是定義高級機(jī)器人函數(shù)庫，再構(gòu)建文本提示，然后通過人工評估代碼輸出質(zhì)量，滿足質(zhì)量要求后機(jī)器人即可執(zhí)行分揀和巡檢等任務(wù)，這意味著人機(jī)交互范式正在加速創(chuàng)新。
以自研細(xì)分領(lǐng)域大模型為主的模式二已在設(shè)計研發(fā)環(huán)節(jié)實現(xiàn)初步應(yīng)用。產(chǎn)品設(shè)計場景可基于生成式AI的創(chuàng)新能力實現(xiàn)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)性能提升；醫(yī)藥研發(fā)場景可基于生成式AI加快新藥物研發(fā)效率。
以產(chǎn)品設(shè)計場景為例，通過利用Transformer模型的自然語言處理能力提升研發(fā)效率。其本質(zhì)是將輸入的CAD數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為序列數(shù)據(jù)以充分適配Transformer模型，通過構(gòu)建研發(fā)領(lǐng)域大模型實現(xiàn)CAD圖像生成與優(yōu)化功能，這意味著傳統(tǒng)人工設(shè)計正加速向生成式設(shè)計轉(zhuǎn)變。
隨著大模型技術(shù)的融入，工業(yè)大模型或?qū)⒋蛟煲曰A(chǔ)大模型為賦能底座，逐步深入工業(yè)場景化應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)格局。其中，領(lǐng)域大模型是核心，工業(yè)軟件廠商、平臺企業(yè)等憑借自身數(shù)據(jù)優(yōu)勢正加速構(gòu)建工業(yè)大模型。
在領(lǐng)域大模型生態(tài)中，工業(yè)軟件廠商憑借細(xì)分場景數(shù)據(jù)優(yōu)勢，通過與AI廠商合作加速搶占市場先機(jī)；平臺企業(yè)具備工業(yè)機(jī)理與實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)雙重優(yōu)勢，將彰顯巨大價值潛能；同時，AI廠商已具備基礎(chǔ)大模型技術(shù)優(yōu)勢，再疊加數(shù)據(jù)優(yōu)勢，能夠快速滲透工業(yè)構(gòu)建領(lǐng)域大模型。
工業(yè)大模型的發(fā)展過程中面臨著數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)三大挑戰(zhàn)，亟需從頂層設(shè)計到落地實踐提出發(fā)展策略，引導(dǎo)“需求側(cè)”和“供給側(cè)”兩端發(fā)力，加速工業(yè)大模型規(guī)范有序發(fā)展。
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