畢馬威中國:大模型將引領(lǐng)制造業(yè)向智能化邁進(jìn)
中新網(wǎng)北京6月28日電 (劉育英 汪俐辰)大模型時(shí)代的到來,為工業(yè)智能化發(fā)展帶來新機(jī)遇。
當(dāng)前,工業(yè)正處于從數(shù)字化向智能化邁進(jìn)的階段。畢馬威中國企業(yè)數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢服務(wù)合伙人李良接受中新網(wǎng)記者專訪時(shí)表示,人工智能恰好展現(xiàn)出類似人的理解和分析能力,這些能力與工業(yè)場(chǎng)景的完美結(jié)合,將智能化全面引入工業(yè)生產(chǎn)的各個(gè)環(huán)節(jié)。這一變革有望引領(lǐng)工業(yè)領(lǐng)域步入一個(gè)“自適應(yīng)、自決策、自執(zhí)行”的時(shí)代。
日前,畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司發(fā)布了《工業(yè)大模型應(yīng)用報(bào)告》,報(bào)告指出,大模型技術(shù)正處于蓬勃發(fā)展的黃金時(shí)期,盡管取得了顯著的技術(shù)突破,但在安全、可靠性以及成本控制等方面仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。
李良表示,當(dāng)前工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊,數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性和復(fù)雜性也極高,其來源、采集方式、時(shí)間戳等因素都可能影響數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性和質(zhì)量的不均衡性,無疑給工業(yè)大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),李良認(rèn)為,必須投入大量的時(shí)間和資源,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行精細(xì)的清洗、預(yù)處理和校驗(yàn),以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這一步驟對(duì)于構(gòu)建高性能的工業(yè)大模型至關(guān)重要。
此外,隨著人工智能進(jìn)入生成式人工智能時(shí)代,在工業(yè)領(lǐng)域,李良認(rèn)為,生成式AI(大模型)正改變著工業(yè)生產(chǎn)的模式,引領(lǐng)制造業(yè)由數(shù)字化階段邁向智能化新紀(jì)元。
報(bào)告顯示,過去,人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用多局限于質(zhì)量檢測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)等特定領(lǐng)域。然而,隨著生成式大模型的崛起,迎來了“基礎(chǔ)模型+多樣化應(yīng)用”的嶄新格局。
“盡管龐大的參數(shù)和計(jì)算資源對(duì)大模型的訓(xùn)練構(gòu)成了挑戰(zhàn),但隨著新型技術(shù)和應(yīng)用模型的不斷涌現(xiàn),大模型的訓(xùn)練成本正逐步降低?!崩盍急硎?,這一趨勢(shì)無疑將加速大模型在工業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,為未來的工業(yè)生產(chǎn)注入更多的智能化元素。(完)
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