本文來自微信公眾號“人民中科研究院”，作者/任軻正。
ChatGPT爆火的背后，是洶涌的人工智能浪潮。微軟CEO納德拉坦言，ChatGPT的出現(xiàn)堪比工業(yè)革命。
近年來，伴隨第四次工業(yè)革命以及工業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展的大浪潮，人工智能加速向工業(yè)制造業(yè)滲透，已經(jīng)成為促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展不可忽視的動(dòng)力。
01
工業(yè)AI:讓智能化升級蓄勢待發(fā)
ChatGPT的出現(xiàn)，使得全球頂級科技力量之間展開了大數(shù)據(jù)分析、算力算法、大模型能力的較量。
“ChatGPT應(yīng)該說對我們是一個(gè)很好的啟發(fā)，讓我們反思人工智能下一步應(yīng)該怎么走。”中國工程院院士鄔賀銓認(rèn)為，ChatGPT人工智能的發(fā)展，現(xiàn)在所缺的是怎么跟行業(yè)更緊密的結(jié)合。
事實(shí)上，AI技術(shù)早已延伸至工業(yè)制造業(yè)等實(shí)體產(chǎn)業(yè)中，工業(yè)AI更成為主要國家政策戰(zhàn)略重點(diǎn)之一，推進(jìn)人工智能創(chuàng)新成為技術(shù)創(chuàng)新與融合應(yīng)用的核心和共識。
據(jù)埃森哲測算，到2035年，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將使制造業(yè)總增長值(GVA)增長近4萬億美元，年度增長率達(dá)到4.4%。
我國人工智能產(chǎn)業(yè)起步較晚，但發(fā)展勢頭迅猛。近年來，積累了大量的數(shù)據(jù)以及基礎(chǔ)設(shè)施高速發(fā)展。國家層面更是先后部署了智能制造等國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃重點(diǎn)專項(xiàng)，并出臺了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動(dòng)實(shí)施方案》和《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》。從指導(dǎo)思想、戰(zhàn)略目標(biāo)、重點(diǎn)任務(wù)和保障措施、科技研發(fā)、應(yīng)用推廣、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面進(jìn)行了系統(tǒng)規(guī)劃部署。
可以預(yù)見的是，在當(dāng)下數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字孿生、元宇宙、AIGC等概念加持下，人工智能將加速與千行百業(yè)融合創(chuàng)新，向下一波快速增長蓄勢待發(fā)，為工業(yè)智能化帶來更多可能。
02
工業(yè)AI的現(xiàn)存挑戰(zhàn)
隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)技術(shù)的飛速發(fā)展，不斷翻新迭代的移動(dòng)通信技術(shù)和人工智能（AI）正在徹底改變我們的工作、學(xué)習(xí)和生產(chǎn)力。在工業(yè)制造領(lǐng)域，人工智能正向產(chǎn)品質(zhì)檢、輔助決策、智慧分揀等領(lǐng)域快速滲透，各種創(chuàng)新型場景化應(yīng)用相繼迭代，助力制造企業(yè)提質(zhì)增效降本。
根據(jù)中國信通院發(fā)布的最新數(shù)據(jù)測算，2022年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5080億元，同比增長18%。
雖然工業(yè)AI的前景誘人，但大多數(shù)組織和企業(yè)仍停留在理論研究、商業(yè)案例展示階段。在具體的落地推進(jìn)環(huán)節(jié)還面臨很多切實(shí)難題。
《工業(yè)智能白皮書（2022）》提到從企業(yè)實(shí)踐應(yīng)用的角度，工業(yè)AI應(yīng)用存在三方面挑戰(zhàn)：
一是關(guān)鍵融合技術(shù)尚未突破，以深度學(xué)習(xí)為核心的AI算法及軟硬件配套技術(shù)在可解釋性、實(shí)時(shí)性、數(shù)據(jù)可用性、易用性與適配性四方面還沒有實(shí)現(xiàn)突破性進(jìn)展；
二是應(yīng)用場景缺乏進(jìn)一步識別，需要進(jìn)行高價(jià)值高需求場景或可復(fù)制推廣場景的梳理及遴選。
三是產(chǎn)業(yè)生態(tài)與保障機(jī)制還不完善，主要是數(shù)據(jù)共建共享機(jī)制、模型知識所屬權(quán)界定等問題。
另一方面，工業(yè)AI應(yīng)用正向研發(fā)、產(chǎn)品服務(wù)等上下游環(huán)節(jié)逐步延伸。對于國內(nèi)外應(yīng)用需求差異性，主要體現(xiàn)在我國在深度與創(chuàng)新性方面有待提高。而國外聚焦價(jià)值增值與場景創(chuàng)新，我國更注重利用AI解決生產(chǎn)實(shí)際需求痛點(diǎn)。同時(shí)，國外已進(jìn)入核心環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)+機(jī)理智能優(yōu)化階段。我國在核心環(huán)節(jié)的深度+創(chuàng)新應(yīng)用方面有待提升。
03
工業(yè)AI的未來
工業(yè)AI已成為工業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化的必經(jīng)之路。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展浪潮下，工業(yè)AI技術(shù)創(chuàng)新將進(jìn)一步加快、應(yīng)用推廣和場景創(chuàng)新不斷加速，成為助推工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、驅(qū)動(dòng)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要引擎。
不少業(yè)內(nèi)人士表示，AI將為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展點(diǎn)燃“新引擎”。一方面，當(dāng)前工業(yè)生產(chǎn)過程中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)不同狀況和場景，而通過AI賦能，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)會(huì)更加智能，特別是在工業(yè)生產(chǎn)中涉及到高維度、高復(fù)雜度的計(jì)算場景，AI更是可以通過深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法提供更高效的解決方案。
另一方面，AI可以為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行提供方向。針對工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的大量數(shù)據(jù)，AI可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、篩選、判斷，對工業(yè)生產(chǎn)問題進(jìn)行推理。此外，AI可以通過數(shù)據(jù)對生產(chǎn)結(jié)果進(jìn)行預(yù)判，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的自動(dòng)化、智能化升級。
AI技術(shù)未來在工業(yè)領(lǐng)域有著巨大的發(fā)展空間，并呈現(xiàn)出四個(gè)發(fā)展趨勢。
一是在產(chǎn)品向服務(wù)和體驗(yàn)延伸的趨勢下，會(huì)有更多的通用領(lǐng)域AI技術(shù)可復(fù)用，但應(yīng)用場景還需繼續(xù)挖掘；
二是在大規(guī)模個(gè)性化定制的趨勢下，語言認(rèn)知類模型將得到延伸升級。通用AI技術(shù)中的數(shù)據(jù)挖掘、文本分類、對話系統(tǒng)、個(gè)性化推薦模型，在大規(guī)模個(gè)性化定制的背景下，如果可以引入更多特征、支持更細(xì)粒度分類、更精準(zhǔn)推薦，將發(fā)揮重要作用。
三是工業(yè)級大模型將涌現(xiàn)。工業(yè)級大模型是通用骨干網(wǎng)和工業(yè)適配網(wǎng)絡(luò)的組合，其骨干網(wǎng)來自于通用的預(yù)訓(xùn)練大模型，比如ChatGPT這類大模型，而適配網(wǎng)絡(luò)則相對輕量級，它注入了各種工業(yè)知識，比如，工業(yè)領(lǐng)域的詞典、專利、設(shè)計(jì)文檔、知識圖譜、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)等。這樣一個(gè)工業(yè)大模型，將會(huì)減少工業(yè)領(lǐng)域特定任務(wù)的數(shù)據(jù)需求量，提升ChatGPT等語言模型在工業(yè)領(lǐng)域的準(zhǔn)確率。
四是多模態(tài)融合和群體智能解決復(fù)雜場景的模型需求增加。受限于需求規(guī)模、精度、算力等限制，導(dǎo)致工業(yè)領(lǐng)域直接復(fù)用通用的AI模型還有技術(shù)差距，而完全開發(fā)新模型的動(dòng)力又顯不足。在這個(gè)背景下，多模態(tài)融合和群體智能，是一個(gè)性價(jià)比較高的解決方案。比如人機(jī)協(xié)同的機(jī)器人，可以考慮把成熟的力感應(yīng)方案和機(jī)器視覺方案融合，雖然單個(gè)解決方案還無法達(dá)到可用程度，但是多個(gè)方案的融合，在新場景下可以達(dá)到可用的性能。
結(jié)語
用AI解決產(chǎn)業(yè)問題蘊(yùn)含著機(jī)會(huì)，ChatGPT是一個(gè)起點(diǎn)，隨著一些扎根產(chǎn)業(yè)的技術(shù)公司的持續(xù)深耕，越來越多的行業(yè)正在迎來AI應(yīng)用的“ChatGPT時(shí)刻”。工業(yè)AI輕量化、模塊化、低代碼化甚至無代碼化的“傻瓜式”應(yīng)用將成為未來的趨勢。
責(zé)編：岳青植
監(jiān)制：李紅梅
文章參考：
1.《工業(yè)AI也將迎來「ChatGPT時(shí)刻」》機(jī)器之心
2.《工業(yè)版ChatGPT：一個(gè)對話框解決工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)問題》中國信息化周報(bào)
3.《工業(yè)AI：掀起數(shù)字化“狂飆”》工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)世界
4.《人工智能產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用加速》人民日報(bào)
