北電數(shù)智為制造業(yè) AI應(yīng)用破局出謀劃策
人工智能正憑借其強大的信息處理、數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和決策能力等,推動制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。然而,當(dāng)前制造業(yè)的人工智能應(yīng)用落地仍面臨諸多挑戰(zhàn),面向未來的新一代智能制造生產(chǎn)流程亟需基于之前的既有方案進行全面革新。
本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202501/466579.htm制造業(yè)AI應(yīng)用現(xiàn)狀與痛點
中國制造業(yè)占全球制造業(yè)35%的市場份額,是AI大模型應(yīng)用的主戰(zhàn)場。但目前AI在制造業(yè)的應(yīng)用主要集中于物流、質(zhì)檢等環(huán)節(jié),較少進入生產(chǎn)、控制環(huán)節(jié)。且大模型對應(yīng)用的賦能程度低,多數(shù)制造企業(yè)僅將AI作為知識庫,遠未達到預(yù)測判斷、自主決策的應(yīng)用水準(zhǔn)。
北京電子數(shù)智科技有限責(zé)任公司(以下簡稱“北電數(shù)智”)戰(zhàn)略與市場負(fù)責(zé)人楊震指出:制造業(yè)對大模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性要求高,而行業(yè)存在數(shù)據(jù)斷點多、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)差、專業(yè)壁壘高等問題。此外,中國制造企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱,工業(yè)軟件、算力設(shè)施等基礎(chǔ)較差,數(shù)據(jù)積累有限。不同制造環(huán)節(jié)和場景的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)相互割裂,難以有效串聯(lián)。同時,制造業(yè)工藝生產(chǎn)流程復(fù)雜,業(yè)務(wù)知識難以高效沉淀。
大模型落地制造業(yè)的關(guān)鍵要素
工業(yè)生產(chǎn)的特性決定了其對大模型有獨特需求。:
算力端:制造業(yè)對算力需求從以云為主向云端結(jié)合發(fā)展,端側(cè)/邊緣側(cè)推理大模型成未來趨勢,AI處理重心轉(zhuǎn)向端云協(xié)同或云邊結(jié)合。
數(shù)據(jù)側(cè):海量高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)、語料庫是制造業(yè)大模型落地的關(guān)鍵,能提高大模型智能化程度,減少幻覺。
工具端:低門檻開發(fā)和輕量化部署是工業(yè)大模型探索重點,可減少企業(yè)試錯成本,加速大模型落地。
模型端:通用大模型快速迭代的同時,專用大模型能力也要升級,兩者結(jié)合才能滿足制造業(yè)應(yīng)用場景需求。
北電數(shù)智解決方案
北電數(shù)智戰(zhàn)略與市場負(fù)責(zé)人楊震認(rèn)為:大模型落地制造業(yè),想打破“木桶效應(yīng)”不能僅依靠大模型提供動力升級,還需要智能化升級生產(chǎn)設(shè)備、生產(chǎn)系統(tǒng),完成整個AI生產(chǎn)線的搭建。北電數(shù)智擁有從算力、算法到數(shù)據(jù)全棧產(chǎn)品,可提供整個AI工廠的生產(chǎn)線建設(shè)。
算力層:提供混元異構(gòu)的算力集群,讓國產(chǎn)和進口算力協(xié)同作戰(zhàn),形成虛擬GPU算力池,并能根據(jù)用戶需求靈活調(diào)配。通過結(jié)合工業(yè)大模型的訓(xùn)推渲染能力和GPU智算云的一體化架構(gòu),北電數(shù)智將大模型技術(shù)與工業(yè)場景業(yè)務(wù)相結(jié)合,提供配套的多元異構(gòu)GPU智算中心資源作為算力支撐,為工業(yè)制造企業(yè)提供從硬件資源層到應(yīng)用層的全鏈路的系統(tǒng)解決方案。
模型層:寶塔?模型適配平臺能適配各類主流算法框架和套件,已適配多款基礎(chǔ)通用大模型并深化打造垂類行業(yè)大模型。
數(shù)據(jù)層:紅湖?可信數(shù)據(jù)空間,支持央國企數(shù)據(jù)本地運行,保護用戶隱私,通過大模型與本地數(shù)據(jù)結(jié)合,為用戶提供多種應(yīng)用服務(wù)。依托紅湖·可信數(shù)據(jù)空間,工業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)要素能夠在可信環(huán)境中實現(xiàn)匯聚、流通和使用,實現(xiàn)數(shù)據(jù)可信、可用、可控、可審計和隱私保護。一體化“可信”解決方案提供AI時代高質(zhì)量數(shù)據(jù)服務(wù),繁榮生態(tài)、賦能產(chǎn)業(yè)。
北電數(shù)智在算力、數(shù)據(jù)、工具、模型等關(guān)鍵要素上發(fā)力,提出了全面且極具針對性的解決方案,有望與各方一起推動制造業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級,加速第四次工業(yè)革命在中國的到來。
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