6月26日,“智聚廣發(fā)·匯創(chuàng)未來(lái)”粵港澳大灣區(qū)電子信息產(chǎn)業(yè)上市公司論壇在廣州順利舉行。賽意信息董事長(zhǎng)兼CEO張成康受邀出席,與企業(yè)深入探討電子信息產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài),把握時(shí)代發(fā)展新機(jī)遇,共同推進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

隨著全球生成式AI熱潮的興起,標(biāo)志著人工智能進(jìn)入普及應(yīng)用,IT技術(shù)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新進(jìn)入以AI為中心的時(shí)代。廣發(fā)證券發(fā)展研究中心首席分析師曠實(shí)表示,“以ChatGPT為代表的大模型成功出圈,加速中國(guó)大廠自研大模型和商業(yè)化落地進(jìn)程“,廣發(fā)基金電子信息傳媒基金經(jīng)理馮聘則認(rèn)為人工智能正在引領(lǐng)新一代技術(shù)革命,眾行業(yè)因此也將迎來(lái)全新的變革。

大會(huì)現(xiàn)場(chǎng),賽意信息董事長(zhǎng)兼CEO張成康結(jié)合行業(yè)應(yīng)用案例及賽意解決方案,以《AI新時(shí)代下制造業(yè)實(shí)踐創(chuàng)新探索》為主題發(fā)表演講,深度分享AI如何開(kāi)啟新一輪生產(chǎn)力增長(zhǎng)浪潮、賦能制造業(yè)升級(jí)。

【資料圖】

以下是張成康的演講內(nèi)容精選,在此特別與您分享。

一、交互方式重大提升,進(jìn)入人機(jī)對(duì)話時(shí)代

企業(yè)的信息化從紙筆時(shí)代到代碼+圖形時(shí)代,現(xiàn)今,在AI帶動(dòng)下已然跨入“對(duì)話時(shí)代”。在電子制造領(lǐng)域,基于AI大模型前期積累的大量成熟的識(shí)別結(jié)果(客戶資料及MI),建立工程參數(shù)和客戶描述之間的關(guān)系,能夠自動(dòng)提取需求,智能解決文件格式不統(tǒng)一、工作量大和效率低的痛點(diǎn),極大程度減少人工成本,解放工藝師的生產(chǎn)力。據(jù)實(shí)踐測(cè)算統(tǒng)計(jì),參數(shù)提取的時(shí)間可以從目前的小時(shí)級(jí)優(yōu)化到分鐘級(jí),減少40%的人員需求。

從客戶個(gè)性化需求到標(biāo)準(zhǔn)化可量產(chǎn)訂單的生成一直是電子廠商在效率上需要突破的痛點(diǎn),當(dāng)前有望在AI的輔助下進(jìn)入到拐點(diǎn)。從更廣闊的生產(chǎn)制造范圍可以看到,低門(mén)檻、高效率,不易出錯(cuò)的未來(lái)“所說(shuō)即所得”式定制化生產(chǎn)模式悄然而至。

二、未來(lái)的企業(yè)數(shù)字化來(lái)自于人機(jī)自然交互

典型的AI落地實(shí)現(xiàn)路徑的方法論應(yīng)該是從人向機(jī)器設(shè)定作業(yè)目標(biāo)開(kāi)始,經(jīng)過(guò)大模型處理目標(biāo)請(qǐng)求并生成反饋、AI生成任務(wù)列表、和其他AI控制的內(nèi)外部業(yè)務(wù)服務(wù)協(xié)作到處理并存儲(chǔ)數(shù)據(jù),AI自身會(huì)形成持續(xù)迭代任務(wù)的閉環(huán)能力。無(wú)論是開(kāi)發(fā)聊天機(jī)器人這類(lèi)面向結(jié)果開(kāi)放性的任務(wù),還是在供應(yīng)鏈管理中,AI用于預(yù)測(cè)需求這類(lèi)結(jié)果確定性的任務(wù)都能以精確、可靠和安全的方式達(dá)成。

此外在復(fù)雜多樣化的場(chǎng)景中,AI技術(shù)與工業(yè)需求相互匹配解決點(diǎn)狀的復(fù)雜特異性問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)面向場(chǎng)景的建模與優(yōu)化,如設(shè)備健康管理、生產(chǎn)參數(shù)優(yōu)化、需求預(yù)測(cè)、質(zhì)量綜合管控等場(chǎng)景。工業(yè)視覺(jué)在制造業(yè)的應(yīng)用,基于工業(yè)智能視覺(jué)的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)質(zhì)量與安全管理系統(tǒng),日和通過(guò)AI深度學(xué)習(xí)與多傳感器融合感知,進(jìn)行合規(guī)性識(shí)別。這種系統(tǒng)可以判斷人的行為軌跡、目標(biāo)狀態(tài)以及場(chǎng)景內(nèi)的變量元素,是否符合規(guī)范要求,從而輸出告警結(jié)果,達(dá)到主動(dòng)防御和違章預(yù)警的作用。此外,工業(yè)視覺(jué)智能還可以覆蓋質(zhì)量管理的全過(guò)程,包括供料監(jiān)測(cè)、過(guò)程質(zhì)量、人員作業(yè)質(zhì)量和成品質(zhì)量。

隨著AI能力日新月異的進(jìn)步,以及人們對(duì)AI能力的掌控認(rèn)知的提升,面向相對(duì)復(fù)雜的工業(yè)問(wèn)題,不同場(chǎng)景中的應(yīng)用價(jià)值可能會(huì)因“AI+工業(yè)場(chǎng)景”處于不同發(fā)展階段,從而呈現(xiàn)較大差異性。但隨著與物理化學(xué)、科學(xué)計(jì)算等更深層次機(jī)理的融合,AI有望產(chǎn)生巨大的創(chuàng)新價(jià)值。

三、AI智能研發(fā)輔助,助力快速落地產(chǎn)品

作為國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)字化服務(wù)領(lǐng)域先進(jìn)的領(lǐng)軍企業(yè)之一,賽意信息致力于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域的技術(shù)與商業(yè)模式應(yīng)用,為企業(yè)提供高端軟件咨詢、實(shí)施、集成服務(wù)。賽意信息基于近20年代行業(yè)深耕經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)創(chuàng)新實(shí)力,自主研發(fā)了賽意·谷神工業(yè)aPaaS平臺(tái)。

賽意·谷神工業(yè)aPaaS平臺(tái)作為賽意信息自主研發(fā)的集設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)、集成、實(shí)施、應(yīng)用、治理于一體的企業(yè)云平臺(tái),是賽意信息自主產(chǎn)品的主力孵化器,目前已孵化出業(yè)財(cái)融合平臺(tái)、IT業(yè)務(wù)智能運(yùn)維ITSM、集成供應(yīng)鏈等業(yè)內(nèi)頗有影響力的產(chǎn)品線。

賽意·谷神工業(yè)aPaaS平臺(tái)基于擁有上下游企業(yè)大量的垂直行業(yè)知識(shí)經(jīng)驗(yàn),基于此構(gòu)建大量可復(fù)用的低代碼開(kāi)發(fā)模塊和原理模型組件,能夠?yàn)楣I(yè)AI模型的訓(xùn)練奠定良好的基礎(chǔ),從而支撐工業(yè)APP的開(kāi)發(fā)推廣加速;基于AI能力提供代碼自動(dòng)化的幫助,用自然語(yǔ)言描述非程序員的工程師想要的應(yīng)用、流程或機(jī)器人,從創(chuàng)建組件到提供改進(jìn)建議都能在更短時(shí)間內(nèi)完成,使得他們能夠更好使用低代碼平臺(tái)能力進(jìn)行應(yīng)用端開(kāi)發(fā)。

賽意·谷神工業(yè)aPaaS平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別,可實(shí)現(xiàn)基于業(yè)務(wù)需求快速生成技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案和代碼生成等核心功能,有望讓研發(fā)效率提高30%以上;在企業(yè)工業(yè)App構(gòu)建方面則有望提速達(dá)50%。這一切的推動(dòng)力核心就源自于AI對(duì)各項(xiàng)模型提取、研發(fā)設(shè)計(jì)、應(yīng)用程序的加強(qiáng)賦能。

四、AI時(shí)代強(qiáng)者恒強(qiáng),數(shù)據(jù)+場(chǎng)景洞察成壁壘

面對(duì)風(fēng)起云涌的AI大潮,企業(yè)利用AI的強(qiáng)大能力討論已經(jīng)從“要不要”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭绾巫觥?。以大語(yǔ)言模型為起點(diǎn)的顛覆性人工智能工具軟件帶來(lái)了更加智能化、自動(dòng)化的交互模式變革,時(shí)代的進(jìn)步點(diǎn)亮了人類(lèi)科技樹(shù)上生成式人工智能的分支,成為社會(huì)發(fā)展上重要的里程碑事件。

隨著我們進(jìn)入深度學(xué)習(xí)的時(shí)代,有大量的業(yè)務(wù)開(kāi)始需要系統(tǒng)處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并生成業(yè)務(wù)洞察。目前看到這次浪潮真正的變革來(lái)自于通用智能。

通用智能是指機(jī)器具有面向目標(biāo)的能力,能夠自主決策,并調(diào)動(dòng)復(fù)雜的軟件系統(tǒng)。但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中的一般規(guī)則的理解和調(diào)用還是需要結(jié)合工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的“人、機(jī)、料、法、環(huán)”等要素進(jìn)行配置,另外海量的數(shù)據(jù)作為模型的原始訓(xùn)練素材如何進(jìn)行可量度、標(biāo)準(zhǔn)化、標(biāo)簽化等價(jià)值輸出,目前的落地路徑還是掌握在多年持續(xù)服務(wù)制造業(yè)的技術(shù)服務(wù)商手中。頭部廠商在數(shù)十年服務(wù)下游行業(yè)客戶的過(guò)程中積累了海量工藝know-how數(shù)據(jù),在AI大模型快速迭代發(fā)展的背景下有望率先挖掘過(guò)往數(shù)據(jù)價(jià)值為客戶提供最佳工藝優(yōu)化方案。

發(fā)展路徑上,AI技術(shù)創(chuàng)新后,會(huì)按照技術(shù)創(chuàng)新-應(yīng)用探索-工程化路徑演化。AI技術(shù)創(chuàng)新和工業(yè)領(lǐng)域融合應(yīng)用之間的滯后周期有望不斷縮短。大模型的泛化能力經(jīng)過(guò)行業(yè)專(zhuān)屬數(shù)據(jù)的微調(diào),監(jiān)督學(xué)習(xí)等方式收斂錘煉成行業(yè)模型和場(chǎng)景模型,未來(lái)有望在具體的細(xì)分領(lǐng)域開(kāi)展應(yīng)用,產(chǎn)生大批量工業(yè)領(lǐng)域探索實(shí)例的時(shí)間應(yīng)該不會(huì)太遠(yuǎn)。總體來(lái)說(shuō),對(duì)于行業(yè)內(nèi)生態(tài)參與者、建設(shè)者,人工智能不僅僅一種技術(shù)或工具,它更是一種推動(dòng)制造業(yè)創(chuàng)新和變革的力量。

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