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近幾年，工業(yè)數(shù)字化轉型是當前工業(yè)發(fā)展的重要趨勢，隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，大模型的應用場景和效果也將不斷得到拓展和提升，而大模型作為一種具有強大預測和決策能力的模型，能夠為工業(yè)數(shù)字化轉型提供有力支持。
擁有自主自研的工業(yè)大模型是首要核心，其可以為工業(yè)發(fā)展帶來更優(yōu)的生產(chǎn)規(guī)劃、高效的流程監(jiān)測與耗材計算、控制成本、員工培訓等優(yōu)勢，通過大模型的應用，不僅可以為單一企業(yè)帶來發(fā)展機會，更為整個產(chǎn)業(yè)鏈條的循環(huán)發(fā)展增強韌性。
工業(yè)數(shù)字化轉型的迫切性
工業(yè)企業(yè)是國民經(jīng)濟的重要支柱，也是社會進步的重要推動力，隨著科技的發(fā)展和市場的變化，工業(yè)企業(yè)面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。
數(shù)字化技術的發(fā)展為工業(yè)企業(yè)提供了提高效率、降低成本、增強競爭力、創(chuàng)造新價值的可能性；數(shù)字化技術的普及也給工業(yè)企業(yè)帶來了激烈的市場競爭、客戶需求變化、技術更新?lián)Q代等壓力。如何在這樣的環(huán)境中實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉型，成為了許多企業(yè)家和管理者關注的問題。
工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉型不僅僅是引入一些新設備、新軟件或新平臺，而是要從戰(zhàn)略層面出發(fā)，構建以數(shù)據(jù)為核心、以智能為驅動、以互聯(lián)為基礎、以創(chuàng)新為目標的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)，這也是個工業(yè)企業(yè)需要探索和實踐的未來方向。
·數(shù)字化轉型是順應時代發(fā)展的必然選擇。隨著信息化與工業(yè)化的深度融合，以及數(shù)字化技術的不斷發(fā)展，工業(yè)企業(yè)面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。數(shù)字化技術的發(fā)展為工業(yè)企業(yè)提供了提高效率、降低成本、增強競爭力、創(chuàng)造新價值的可能性。工業(yè)企業(yè)如果不及時進行數(shù)字化轉型，就可能失去市場競爭力，甚至面臨被淘汰的風險。
·數(shù)字化轉型是提升自身核心競爭力的必要手段。在數(shù)字化時代，工業(yè)企業(yè)需要利用數(shù)字化技術和方法，對產(chǎn)品、服務、流程、組織、文化等進行全面的創(chuàng)新和優(yōu)化，以適應和引領市場變化。通過數(shù)字化轉型，企業(yè)可以構建以數(shù)據(jù)為核心、以智能為驅動、以互聯(lián)為基礎、以創(chuàng)新為目標的數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)，從而提升自身的核心競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。
·數(shù)字化轉型也是響應國家政策、推動經(jīng)濟穩(wěn)中求進的必要舉措。近年來，國家已經(jīng)連續(xù)多年將“數(shù)字經(jīng)濟”寫入政府工作報告，強調數(shù)字化轉型的重要性。同時，政策也為企業(yè)提供了支持和引導，鼓勵企業(yè)加大數(shù)字化轉型的投入力度，推動工業(yè)經(jīng)濟的高質量發(fā)展。
可以說，工業(yè)數(shù)字化轉型的迫切性體現(xiàn)在多個方面，企業(yè)要肯定成績、查找問題，錨定智能制造主攻方向，在數(shù)據(jù)價值化上下真功夫，把數(shù)字化轉型升級做實、做深、做優(yōu)，推進新型工業(yè)化。及時抓住數(shù)字化轉型的機遇，通過技術創(chuàng)新和模式創(chuàng)新，提升自身的競爭力和可持續(xù)發(fā)展能力。
大模型的探索與發(fā)展
大模型指的是具有大規(guī)模參數(shù)和復雜計算結構的機器學習模型，通常由深度神經(jīng)網(wǎng)絡構建而成，擁有數(shù)十億甚至數(shù)千億個參數(shù)。其設計目的是為了提高模型的表達能力和預測性能，能夠處理更加復雜的任務和數(shù)據(jù)。大模型在各個領域都有廣泛的應用，包括自然語言處理、計算機視覺、語音識別和推薦系統(tǒng)等。
60多年前就有人工智能的研究，直到2016年阿爾法戰(zhàn)勝圍棋高手，發(fā)現(xiàn)人類下棋下不過計算機了，迎來了人工智能爆發(fā)式的發(fā)展，隨后ChatGPT在全球范圍內(nèi)引發(fā)了海嘯般的狂潮，從一個基礎大模型到，ChatGPT4，參數(shù)已經(jīng)增加了一萬倍。隨著計算能力的提升和大數(shù)據(jù)的普及，大模型的研究和應用得到了快速發(fā)展。越來越多的學者和企業(yè)開始探索大模型在各個領域的應用，以推動人工智能技術的進一步發(fā)展。
在大模型的探索過程中，研究者們不斷嘗試使用更復雜的網(wǎng)絡結構、更先進的優(yōu)化算法和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集來訓練模型，以提高模型的性能和泛化能力。同時，隨著技術的不斷進步，大模型的訓練和推理成本也在不斷降低，使得大模型在更多領域得到應用。
大模型的發(fā)展也帶來了許多革命性的變化。它推動了弱人工智能向通用人工智能的躍升，使得人工智能系統(tǒng)能夠處理更加復雜和多樣化的任務。此外，大模型還推動了生產(chǎn)力的躍升，從傳統(tǒng)的算力向機器智力轉變，為各行各業(yè)帶來了巨大的創(chuàng)新和價值。
然而，大模型的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)和問題。例如，如何設計更有效的網(wǎng)絡結構、如何優(yōu)化模型的訓練過程、如何降低模型的推理成本等。這些問題需要研究者們不斷探索和創(chuàng)新，以推動大模型的進一步發(fā)展。
大模型帶給工業(yè)數(shù)字化轉型的驚喜
當下，我國有200個左右的大模型。一些大模型的單位，都瞄準了做工業(yè)，比如說百度要跟吉利合作做智能客服，跟國家電網(wǎng)合作，做分布式電網(wǎng)調度，百度還做ＭＬＡ疫苗序列有效分析?？梢灶A見的事，大模型的出現(xiàn)會工業(yè)上的數(shù)字化轉型和高質量發(fā)展帶來很好的技術支撐。
首先，大模型具有海量的數(shù)據(jù)基礎和先進的算法，具有強大的數(shù)據(jù)處理和分析能力，能夠處理海量的工業(yè)數(shù)據(jù)并從中提取有價值的信息。可以實現(xiàn)對工業(yè)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，能夠幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瓶頸和問題，為工業(yè)決策提供有力的數(shù)據(jù)支持。
其次，大模型可以應用于工業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，提高生產(chǎn)效率和質量。例如，在生產(chǎn)規(guī)劃方面，大模型可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，預測未來的生產(chǎn)需求和生產(chǎn)能力，從而制定更加科學的生產(chǎn)計劃。在流程監(jiān)測方面，大模型可以實時監(jiān)測生產(chǎn)過程中的各項指標，及時發(fā)現(xiàn)異常并進行處理，確保生產(chǎn)過程的穩(wěn)定和安全。在耗材計算方面，大模型可以精準計算各種耗材的消耗量和更換周期，降低生產(chǎn)成本。
再者，大模型具有跨行業(yè)、跨場景的通用智能程度，可以實現(xiàn)預訓練后的自主閉環(huán)優(yōu)化。這意味著大模型不僅可以在特定行業(yè)或場景中發(fā)揮作用，還可以在不同行業(yè)和場景之間進行遷移和應用，實現(xiàn)更廣泛的智能化改造。傳統(tǒng)的工業(yè)AI存在成本高、落地門檻高等問題，而大模型的通用性和智能性為工業(yè)AI的發(fā)展提供了新的可能。通過大模型的應用，工業(yè)AI可以更加高效地解決工業(yè)領域中的復雜問題，推動工業(yè)智能化的進程。
此外，大模型還可以應用于員工培訓、質量控制等方面，通過智能化的手段提高員工的工作效率和質量，降低人為因素的干擾。
因此，大模型在工業(yè)數(shù)字化轉型中發(fā)揮了重要作用，它帶來了生產(chǎn)效率的提升、工業(yè)智能化的加速以及工業(yè)與數(shù)智的深度融合等驚喜，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，大模型將為工業(yè)領域帶來更多的創(chuàng)新和價值。
