作者|黄思语
出品|虎嗅智库
苏州这座千年古城,正以开放包容的胸襟拥抱科技革新和产业转型,在这片热土上,工业智能化破茧成蝶,积蓄磅礴势能。
9月7日晚,由苏州工业园金鸡湖商务局指导,虎嗅和苏州城市重建联合会主办的“人工智能与工业未来”冷餐闭门交流会在苏州工业园区阳澄数谷成功举办。园区领导与阿里云、深开鸿、理想汽车、伊利集团、RT-Thread、京东方、美云智数、红帽、元禾控股等20余家工业AI领域创始人、CEO、业务负责人共话人工智能与工业制造的未来。
工业AI生态融合的多维度视角
近年来,人工智能技术在工业制造领域的应用日益广泛,AI重构工业制造的故事正在开篇。为了推动工业AI的生态融合,与会企业代表、专家学者提出了许多宝贵的见解。
开源共创被视为推动工业AI发展的重要途径。RT-Thread创始人兼CEO
熊谱翔认为,通过开源方式进行产品开发,依托开源社区参与共创,不仅可以获得用户认可,也有利于各方面资源的整合,为工业AI的发展提供技术支撑。
实体经济的场景应用也被看重。伊利集团创新与洞察总监袁琳强调,作为实体企业,需要与供应商、制造商、渠道商等建立生态伙伴关系,通过商业场景与先进技术的结合,创造更多应用成果。理想汽车IT高级总监王荟菲也表示,理想汽车通过产业链各环节的深度合作,以及与高校和科研院所的创新试点,推动工业AI向纵深发展。
另外,核心技术突破也至关重要。IDEA研究院首席系统架构师刘伟提出视觉感知的通用化可大幅提升自动驾驶等应用效率。深开鸿OS产品部部长柴莹认为,通过设备连接、数据融合,建立统一的基础软件服务,可为AI应用提供完备可靠的数据基础,并简化应用开发。
此外,开放生态亦被视为推动工业AI发展的关键。荣旗科技副总经理王桂杰认为,需要打破工业领域的信息孤岛,通过开放生态系统使不同厂商的设备和软件模块更好地协同工作。元和控股副总裁张斌也表示,积极投资芯片等基础企业,助力工业AI取得硬件支持。
当然,数字化转型的深入也被看作是工业AI取得进展的重要动力。苏州同元软控总经理周凡利正致力于通过数字孪生、仿真实验等方式,为工业智能化转型提供技术支撑。
开源共创、场景应用、核心技术、开放生态和数字化转型为工业AI的生态融合提供了多维度的视角,各方齐心协力,工业AI将在产业实践中落地生根,创造新的发展契机。
大模型与工业结合对制造的影响和落地难点
工业制造领域应用AI大模型存在诸多挑战,业内专家学者围绕模型研发、数据支撑、人才配备、应用场景、安全规范等方面进行了深入探讨,总结了应用难点及对策建议。
大模型技术本身尚待提升,仍存在准确性不高的问题。阿里云智能苏皖大区解决方案总经理张靓指出,大模型在工业领域应用需忍耐长期探索,目前正处于“黑暗期”。美云智数电子行业总经理兼半导体行业总监宋奕能提到,大模型幻觉严重,精度无法满足工业制造的严格要求。建议通过提高数据质量、引入领域知识、模型优化等途径提升大模型准确性。
数据支持是模型落地的基础。张靓认为,需要企业充分准备数据基础,以支持后续算法应用。宋奕能也建议加强数据建设和整合,为模型提供支撑。数据安全和共享是应用中需要解决的关键问题。
缺乏应用人才制约了模型在工业领域的推广。目前工业经理人当中,复合型人才较少,欧软云创始人CEO孟德凤也提到,算法人才稀缺阻碍了大模型产业化,建议通过人才培养、引进和校企合作等方式化解这一难题。
此外,应用场景有待拓展。张靓认为,除大模型外,图像、机理等AI技术也可为工业制造赋能。西门子工业人工智能业务线负责人王超博士表示,客户关注AI解决现有工艺痛点的能力,扩大应用场景需要技术创新和客户需求挖掘。
最后,数据安全和系统稳定影响模型落地。蘑菇物联联合创始人&UBU总经理谢波指出,安全是工业AI面临的最大风险。新美光(苏州)半导体科技有限公司总经理夏周良也提到,模型应用中可能存在安全隐患,保证系统安全性和稳定性是推进应用的前提。
工业大模型应用面临技术、数据、人才、场景、安全等多方面挑战。需要持续技术创新、完善支持体系,以驱动模型真正落地,服务工业制造。各界力量携手并进,方能推动工业AI取得实质性进展。
在议题探讨后,各企业之间,企业与园区进入开放交流环节,探讨了企业品牌落地苏州的细节与畅想。
此外,与会领导和嘉宾们还参观了苏州工业园区阳澄数谷示范区。阳澄数谷一期、二期由苏州工业园区城市重建公司开发建设,总建筑面积45.6万平方米,是阳澄数谷的核心启动区,将建设成为数字经济融合发展创新示范街区。
结语
工业智能化道阻且长。技术难题亟待攻坚克服,数据治理有待健全完善,人才培养配备仍需持续加强;安全稳定是工业智能健康成长的基石,开放共享为其提供源源不断的滋养;在应用场景拓展的征途上,还将出现无数惊喜与新发现。在这条道路上,中国企业正高举开拓创新的火炬,开源共创汇聚力量,实体应用培育经验,生态融合发挥协同效应。
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