文|數(shù)智前線 周享玥

編輯|趙艷秋

最近，IDC中國(guó)副總裁兼首席分析師武連峰在一場(chǎng)大會(huì)上分享了一項(xiàng)有意思的數(shù)據(jù)：他們?cè)谡{(diào)研了全球800多個(gè)樣本、中國(guó)100個(gè)樣本后發(fā)現(xiàn)，在生成式AI應(yīng)用這件事上，什么都還沒有做的中國(guó)企業(yè)只占7%，低于全球12.7%的占比。

這意味著，大量的中國(guó)企業(yè)已經(jīng)在嘗試部署大模型和生成式AI。金融、教育、醫(yī)療、能源、汽車等各行各業(yè)都能見到企業(yè)探索大模型的身影。甚至連蒙牛，也在今年8月對(duì)外發(fā)布了業(yè)界首個(gè)營(yíng)養(yǎng)健康領(lǐng)域模型MENGNIU.GPT。

而在諸多參與者中，涵蓋了能源、電力、化工、汽車、制造等細(xì)分行業(yè)的工業(yè)領(lǐng)域，也被認(rèn)為是將被大模型帶來(lái)巨大變革的重要板塊。

工業(yè)場(chǎng)景有其特殊性，一方面它關(guān)乎國(guó)計(jì)民生，是經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本盤，2022年占GDP的比重達(dá)到33.2%。另一方面，這個(gè)領(lǐng)域極其復(fù)雜且細(xì)碎，目前國(guó)內(nèi)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量超過(guò)40萬(wàn)家，覆蓋41個(gè)工業(yè)大類、207個(gè)工業(yè)中類、666個(gè)工業(yè)小類，其中存在著大量的場(chǎng)景和業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。

過(guò)去幾年，國(guó)內(nèi)工業(yè)制造領(lǐng)域經(jīng)歷了智能制造與AI1.0階段的洗禮，不少企業(yè)已對(duì)AI應(yīng)用有了相當(dāng)程度的認(rèn)知，并完成了不少場(chǎng)景的智能化升級(jí)。而大模型的到來(lái)，正在為這個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

01 拿錘子找釘子

年初大模型火了之后，最先興奮和行動(dòng)起來(lái)的是在工業(yè)領(lǐng)域服務(wù)多年的各種智能化服務(wù)商。此前，在如何將AI更好地用在工業(yè)這件事，他們已經(jīng)看了、想了好多年，但很多功能和暢想一直礙于技術(shù)限制，難以真正出來(lái)好的效果。

“相當(dāng)于釘子一直在那兒放著，只不過(guò)是錘子行不行的問(wèn)題。”中工互聯(lián)科技集團(tuán)董事長(zhǎng)智振告訴數(shù)智前線，大模型的出現(xiàn)，正好帶來(lái)了一把好用的 “錘子”，尤其是隨著多模態(tài)大模型的逐步推進(jìn)，將有望把工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景完全打開。

業(yè)界的普遍共識(shí)是，AI大模型將會(huì)融入工業(yè)企業(yè)的研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)工藝、質(zhì)量管理、運(yùn)營(yíng)控制、營(yíng)銷服務(wù)、組織協(xié)同和經(jīng)營(yíng)管理等方方面面，極大加速這個(gè)領(lǐng)域的智能化升級(jí)進(jìn)程。

市場(chǎng)機(jī)會(huì)也在迅速膨脹，有數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，綜合我國(guó)工業(yè)IT支出以及全球大模型增長(zhǎng)水平，預(yù)計(jì)2026年我國(guó)工業(yè)大模型市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)5億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)116%。

可以看到，面向工業(yè)這一重要市場(chǎng)，華為、百度、騰訊、阿里、微軟、谷歌等國(guó)內(nèi)外大廠，都在加快大模型落地實(shí)踐。眾多科技公司也紛紛行動(dòng)，中工互聯(lián)在今年6月推出了智工·工業(yè)大模型，智能制造企業(yè)思謀科技也在11月初推出了工業(yè)多模態(tài)大模型IndustryGPT V1.0。

早前就在工業(yè)數(shù)據(jù)等上面有著比較多積累的各大工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，也幾乎都在探索與大模型的結(jié)合。海爾旗下的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)卡奧斯，推出了以開源通用大模型為基礎(chǔ)的工業(yè)大模型COSMO-GPT。科大訊飛投資成立的羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，也推出了由訊飛星火提供技術(shù)底座的羚羊工業(yè)大模型。

實(shí)際上，不少業(yè)內(nèi)人士都看好大模型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合。北京信息化和工業(yè)化融合服務(wù)聯(lián)盟理事長(zhǎng)閆同柱告訴數(shù)智前線，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)下方有終端軟件，中間有操作系統(tǒng)，但還缺少一個(gè)大腦，大模型可以充當(dāng)這個(gè)大腦。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)沉淀了大量人機(jī)料法環(huán)測(cè)的數(shù)據(jù)，也能反過(guò)來(lái)滿足大模型的大數(shù)據(jù)需求。

科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰分享的數(shù)據(jù)也證實(shí)了這種相互促進(jìn)，在推出工業(yè)大模型后短短一個(gè)月零3天，羚羊工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的用戶總量就增長(zhǎng)了59%，平臺(tái)服務(wù)企業(yè)次數(shù)暴增88%。

供應(yīng)端動(dòng)作頻頻，需求方的態(tài)度和動(dòng)作也在顯著變化?！吧习肽?，大家都在觀望，主要是我們?nèi)フ铱蛻?。”但到下半年，智振明顯發(fā)現(xiàn)，工業(yè)客戶的主動(dòng)性在加強(qiáng)，許多企業(yè)開始主動(dòng)找到他們，探討可能的場(chǎng)景，咨詢最新的功能和已經(jīng)落地的案例集。

“工業(yè)客戶普遍會(huì)關(guān)注兩個(gè)問(wèn)題，一個(gè)是以前人能做的工作，想讓大模型替代；一類是以前其他技術(shù)實(shí)現(xiàn)不了的，現(xiàn)在想讓大模型來(lái)實(shí)現(xiàn)?！敝钦裼^察，幾乎所有企業(yè)，都希望通過(guò)大模型實(shí)現(xiàn)降本增效，但也有部分企業(yè)是為了保持技術(shù)壁壘和先進(jìn)性，而率先關(guān)注和應(yīng)用大模型。

百度智能云資深人士也告訴數(shù)智前線，文心一言公測(cè)后，一大批央國(guó)企非常重視大模型技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景探索，其中也包括不少工業(yè)企業(yè)。“這些大客戶會(huì)拿一些原來(lái)自己難處理的場(chǎng)景，來(lái)跟我們探討，想用大模型去解決問(wèn)題”，該人士說(shuō)。

尤其是能源、電力等傳統(tǒng)行業(yè)，以及以汽車、新能源等為代表的高端制造業(yè)，由于本身對(duì)智能化有著更高的剛需，且資金相對(duì)充裕，在這波大模型熱潮中，反應(yīng)最為迅速和積極。

比如在對(duì)安全生產(chǎn)需求極高的礦山領(lǐng)域，據(jù)知情人士告訴數(shù)智前線，礦山大模型幾乎已經(jīng)成為落地最快的一個(gè)行業(yè)。百度、華為、騰訊等大廠都在這一領(lǐng)域有所實(shí)踐。

但除了一些跑在前頭的先鋒企業(yè)，工業(yè)制造板塊畢竟還是一個(gè)比較傳統(tǒng)的領(lǐng)域，行業(yè)里的企業(yè)普遍對(duì)新技術(shù)應(yīng)用更謹(jǐn)慎，大部分仍然還處在觀望狀態(tài)。

閆同柱觀察，尤其是傳統(tǒng)制造業(yè)本身的數(shù)據(jù)量不是太大，大模型的門檻目前又相對(duì)較高，大模型到底能帶來(lái)多大價(jià)值，投入產(chǎn)出比如何，“他們還看不太清楚”，而這都會(huì)影響其在大模型上的投入進(jìn)度。

02 “明年是應(yīng)用爆發(fā)年”

工業(yè)領(lǐng)域各種細(xì)分場(chǎng)景眾多，不僅涉及研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、售后運(yùn)維等諸多環(huán)節(jié)，細(xì)碎且復(fù)雜，不同細(xì)分行業(yè)間，場(chǎng)景也有很大不同。隨著各家大廠與科技公司在大模型落地工業(yè)上的持續(xù)推進(jìn)和探索，不少行業(yè)內(nèi)企業(yè)已經(jīng)開始梳理各種可能引入大模型能力的場(chǎng)景。

一位行業(yè)內(nèi)人士坦言，部分企業(yè)最初對(duì)大模型應(yīng)用的期望其實(shí)有些高估，但目前來(lái)看，大模型在制造業(yè)的應(yīng)用落地，沒有想象得那么好，也沒有想象得那么差。

智振則告訴數(shù)智前線，過(guò)去半年間，他們接觸到了大量客戶反饋來(lái)的需求，有些客戶提出的需求會(huì)很細(xì)節(jié)，但當(dāng)他們一步步拆解到技術(shù)層面后會(huì)發(fā)現(xiàn)，其中一些需求目前還比較難打通。

比如在前端的研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，有客戶向他們提出，希望用大模型實(shí)現(xiàn)將老圖紙轉(zhuǎn)化為3D圖紙的功能。但中工互聯(lián)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，目前用一張圖片自動(dòng)轉(zhuǎn)化為3D游戲相對(duì)容易，但工業(yè)對(duì)精度要求非常高，要想用大模型將二維的CAD轉(zhuǎn)化為三維CAD，解決設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中重復(fù)性工作的問(wèn)題，還比較困難，但一旦實(shí)現(xiàn)，“將帶來(lái)巨大變革”。

業(yè)內(nèi)人士觀察，由于工藝機(jī)理復(fù)雜，研發(fā)設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)普遍距離真正看見價(jià)值還有較多痛點(diǎn)待解，但一些簡(jiǎn)單的功能目前已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)。比如有企業(yè)將自己過(guò)往多年沉淀的方案庫(kù)與大模型進(jìn)行結(jié)合，當(dāng)客戶提出需求后，就能快速匹配方案庫(kù)里的方案。

實(shí)際上，在工業(yè)領(lǐng)域，最先將大模型用起來(lái)的，仍然是代碼生成、文檔整理、內(nèi)部知識(shí)問(wèn)答等最具普適性且相對(duì)外圍的場(chǎng)景。由于容錯(cuò)率相對(duì)較高，且容易出效果，這也幾乎是所有行業(yè)在大模型應(yīng)用上收獲戰(zhàn)果的首要陣地。

騰訊云智能制造首席專家邴金友介紹，在知識(shí)問(wèn)答場(chǎng)景，他們幫一家汽車廠完成了汽車手冊(cè)的知識(shí)化，能讓大模型代替一部分銷售的工作；國(guó)內(nèi)一家飛機(jī)制造廠也曾找到他們，提出將企業(yè)內(nèi)部管理流程、管理辦法訓(xùn)進(jìn)大模型，實(shí)現(xiàn)了報(bào)銷申請(qǐng)等的自動(dòng)化、智能化。

中工互聯(lián)也在智能問(wèn)答、代碼生成等場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)了不錯(cuò)的落地效果。智振透露，他們給企業(yè)做的專家系統(tǒng)，已經(jīng)能達(dá)到90%以上的準(zhǔn)確度，大模型寫成的代碼，能夠替代20%-30%的編程量。目前，智工·工業(yè)大模型已在能源、化工等領(lǐng)域落地近10個(gè)項(xiàng)目，覆蓋智能設(shè)備運(yùn)維、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全分析、智能質(zhì)檢等多個(gè)場(chǎng)景。

除了前端的設(shè)計(jì)研發(fā)，后端的售后運(yùn)維與內(nèi)部管理等環(huán)節(jié)，一些廠商正也正在位于中間端的生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)，探索利用大模型的生成能力，來(lái)幫助企業(yè)在工業(yè)場(chǎng)景中進(jìn)行瑕疵檢測(cè)。思謀科技SmartMore聯(lián)合創(chuàng)始人劉樞舉例稱，在工業(yè)場(chǎng)景，真正有缺陷的圖片數(shù)據(jù)往往是比較難收集的，這會(huì)直接影響缺陷產(chǎn)品的檢測(cè)率。而現(xiàn)在，他們通過(guò)大模型數(shù)據(jù)生成的技術(shù)，能將斷膠這種缺陷的漏殺率從1%降到0.01%。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)卡奧斯，則打造了基于大模型的人工智能裝配系統(tǒng)，來(lái)解決離散制造業(yè)效率低的痛點(diǎn)。根據(jù)官方披露信息，該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)洗衣機(jī)工廠產(chǎn)線非加工時(shí)間減少不小于20%，工藝設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)效率提高不小于30%，換產(chǎn)調(diào)試環(huán)節(jié)效率提高不小于50%。

另外，大模型和小模型的結(jié)合，也是業(yè)界目前看到比較能夠見到成效的一個(gè)方向。

東莞一家汽車電子企業(yè)，由于一輛汽車上PCB線路板用量多達(dá)100多塊，設(shè)計(jì)工程師們以往在加工生產(chǎn)時(shí)，往往需要將涉及到的大量參數(shù)轉(zhuǎn)換后再加工，很容易出錯(cuò)。但大模型來(lái)了后，這家企業(yè)和騰訊一起探索了大模型與OCR小模型相結(jié)合的方法，能直接將圖紙識(shí)別出來(lái)，結(jié)構(gòu)化后變成可復(fù)用的東西，將參數(shù)傳給對(duì)應(yīng)的加工機(jī)器。

更多的場(chǎng)景還在不斷被探索。業(yè)界認(rèn)為，隨著大模型的持續(xù)發(fā)展和多模態(tài)技術(shù)的逐漸成熟，工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景將進(jìn)一步打開。

“明年可能會(huì)是大模型在各行各業(yè)應(yīng)用的爆發(fā)年，我特別看好多模態(tài)大模型未來(lái)的應(yīng)用支持，一旦把多模態(tài)做了，并且輕量化以后，場(chǎng)景就太多了。“智振表示，他還看好大模型在端側(cè)和邊緣側(cè)的應(yīng)用，“未來(lái)的體量可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)現(xiàn)在的想象”。

03 數(shù)據(jù)，仍然是難點(diǎn)

今年以來(lái)，對(duì)于大模型落地工業(yè)，業(yè)界一直有個(gè)形象的比喻——把大模型在消費(fèi)端的落地比作“平原戰(zhàn)”，而把在工業(yè)制造領(lǐng)域的落地比作“山地戰(zhàn)”、“高原戰(zhàn)”。一句話總結(jié)就是，大模型落地工業(yè)，要比落地消費(fèi)端，困難和復(fù)雜得多。

邴金友告訴數(shù)智前線，他們與大量工業(yè)企業(yè)，尤其是制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行了交流，發(fā)現(xiàn)大模型與工業(yè)的結(jié)合，仍然存在成本、人才、數(shù)據(jù)，以及大模型技術(shù)本身這幾方面的難點(diǎn)。

企業(yè)落地大模型的成本，不僅包括算力成本、部署成本，還包括試錯(cuò)成本、人力成本等。目前，落地大模型成本高達(dá)數(shù)百萬(wàn)到千萬(wàn)。而很多制造業(yè)企業(yè)的毛利本身相對(duì)較低，在新技術(shù)投入上相對(duì)謹(jǐn)慎。

而從技術(shù)本身來(lái)看，邴金友認(rèn)為，大模型的幻覺問(wèn)題決定了它目前還是概率產(chǎn)出，但工業(yè)里面要么是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，需要100%正確，要么需要干預(yù)，也即大模型能不能跟原來(lái)傳統(tǒng)的數(shù)字技術(shù)結(jié)合起來(lái)，就像人同時(shí)有左腦、右腦一樣。

數(shù)據(jù)是一個(gè)更難解的痛點(diǎn)。

一方面，工業(yè)領(lǐng)域雖然場(chǎng)景眾多，存在大量數(shù)據(jù)，但碎片化現(xiàn)象明顯，各家企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、治理等的水平也參次不齊，甚至有大量企業(yè)可能在歷史數(shù)據(jù)采集方面并不充分。

閆同柱舉例稱，過(guò)去有大量工業(yè)知識(shí)和工業(yè)數(shù)據(jù)，都只存在于老工程師、老專家們的頭腦和電腦里，并沒有及時(shí)轉(zhuǎn)化為企業(yè)知識(shí)資產(chǎn)，逐漸就在人才交替中被遺失掉了?！熬拖裎覈?guó)的石油勘探技術(shù)，全球都認(rèn)可，但隨著老專家離職或者離世，有些知識(shí)就斷掉了，導(dǎo)致很多新員工進(jìn)來(lái)后又得從頭進(jìn)行摸索?！?/p>

另一方面，我國(guó)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)還在發(fā)展早期，尚未建立起比較完善的數(shù)據(jù)共建共享、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定等機(jī)制，再加上工業(yè)企業(yè)普遍十分重視數(shù)據(jù)安全，數(shù)據(jù)不出企業(yè)或園區(qū)是剛需，工業(yè)領(lǐng)域存在嚴(yán)重的跨行業(yè)、跨場(chǎng)景數(shù)據(jù)壁壘問(wèn)題。實(shí)際上，數(shù)智前線獲悉，目前幾乎所有工業(yè)企業(yè)在布局大模型時(shí)，都會(huì)要求私有化部署。

成本、人才、大模型本身的困難，都需要時(shí)間的推移和技術(shù)的不斷進(jìn)步，去逐漸填補(bǔ)。數(shù)據(jù)的問(wèn)題，卻需要大模型服務(wù)提供方和大量的工業(yè)企業(yè)，注入更多的主動(dòng)性，從現(xiàn)在開始，著手去解決。

中工互聯(lián)在今年10月推出的萬(wàn)企賦能計(jì)劃，就有一項(xiàng)內(nèi)容是針對(duì)數(shù)據(jù)問(wèn)題展開。“所有小企業(yè)只要你提供數(shù)據(jù)，我們訓(xùn)練完就可以免費(fèi)使用。我們要嘗試一下，明年有沒有企業(yè)愿意把數(shù)據(jù)拿出來(lái)，加到一個(gè)平臺(tái)里面一起來(lái)做?！敝钦裾f(shuō)。

中國(guó)電信旗下智庫(kù)平臺(tái)——天翼智庫(kù)的報(bào)告也顯示，合作正在成為解決數(shù)據(jù)問(wèn)題的主要辦法，一些行業(yè)的數(shù)據(jù)共建共享基礎(chǔ)較好，正在開展實(shí)踐，如東北大學(xué)、阿里等單位構(gòu)建了15個(gè)以上的面向鋼鐵、紡織等產(chǎn)品表面缺陷公開數(shù)據(jù)集。

國(guó)家政策層面同樣在加速推動(dòng)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，今年8月，財(cái)政部曾發(fā)文表示，數(shù)據(jù)資產(chǎn)入表將于明年1月1日起實(shí)施?！斑@是一項(xiàng)比較長(zhǎng)遠(yuǎn)的規(guī)劃?！敝钦裾J(rèn)為，基于這一趨勢(shì)，未來(lái)像他們這樣的廠商在訓(xùn)練工業(yè)大模型時(shí)，將有機(jī)會(huì)找到一些大型的數(shù)據(jù)發(fā)行集團(tuán)，拿到訓(xùn)練所需的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)。

業(yè)界觀察，大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地，將會(huì)是一個(gè)漸進(jìn)式的發(fā)展，雖然目前仍有許多難點(diǎn)需要突破，但其價(jià)值將在未來(lái)一段周期內(nèi)逐漸釋放。

在這種大背景下，不少業(yè)內(nèi)人士建議，工業(yè)企業(yè)應(yīng)該盡快擁抱大模型。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，企業(yè)不一定現(xiàn)在就要投入特別大的精力和金錢，立馬自己訓(xùn)練一個(gè)模型，但一定要多關(guān)注這方面的進(jìn)展，提前進(jìn)行場(chǎng)景規(guī)劃、數(shù)據(jù)儲(chǔ)備等工作。