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研華羅煥城受邀談“大模型時代數(shù)字化轉型的機遇與挑戰(zhàn)”

研華智能地球 ? 來源:研華智能地球 ? 2023-11-27 17:35 ? 次閱讀
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近日,第二屆SHIFT數(shù)字化轉型峰會成功舉辦

全球頂尖AI科學家

攜手20+董事長及50+企業(yè)決策者

沖破技術邊界,引領商業(yè)模式革新

本次峰會由SHIFT組委會主辦,新華網(wǎng)和第四范式協(xié)辦,福布斯、哈佛商業(yè)評論、問道徽商100人等多家商業(yè)主流媒體聯(lián)合直播。行業(yè)領袖共同探討數(shù)字化轉型相關的戰(zhàn)略管理、商業(yè)模式創(chuàng)新,以及大模型等新技術作為生產(chǎn)力對產(chǎn)業(yè)變革的重大影響。

研華(中國)總經(jīng)理羅煥城先生受邀與菲尼克斯電氣中國公司副總裁鄧曉巍、上海復星醫(yī)藥首席數(shù)據(jù)官林錦斌、工業(yè)4.0產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟創(chuàng)始人杜玉河一起共話“大模型時代數(shù)字化轉型的機遇與挑戰(zhàn)”。

高質量數(shù)據(jù)助力大模型發(fā)展

無論談大模型還是數(shù)字化,其實都離不開數(shù)據(jù)。高質量數(shù)據(jù)是支撐大模型的關鍵,只有高質量的數(shù)據(jù)才能更好地反映企業(yè)的實際情況,為企業(yè)決策提供有力支持。

在現(xiàn)實中,數(shù)據(jù)需要注意幾個問題:數(shù)據(jù)孤島、數(shù)據(jù)質量、數(shù)據(jù)可信、數(shù)據(jù)安全等。

研華羅煥城先生以最新大家都很關注的“歐盟碳關稅影響”舉例,無論是這兩年的ESG影響,還是歐盟碳關稅政策,都倒逼著企業(yè)必須將相關的數(shù)據(jù),特別是碳相關的所有數(shù)據(jù)進行收集,否則已經(jīng)要出口到歐盟將會面臨很大的問題。這個政策將會大大加速整個行業(yè)的數(shù)字化轉型。但其實在這個過程中,大家經(jīng)常會碰到“數(shù)據(jù)孤島”的問題,不同的設備、不同的系統(tǒng)、不同的區(qū)域之間數(shù)據(jù)無法打通、無法實現(xiàn)有效的上傳,所以無論大模型還是數(shù)字化,都要優(yōu)先解決“數(shù)據(jù)孤島”。

大模型的發(fā)展,也將會加快打破數(shù)據(jù)孤島。羅煥城認為,大模型如語言大模型,本身是基于自然語言的交互系統(tǒng),那接下來會陸續(xù)出現(xiàn)很多行業(yè)模型、各個子系統(tǒng)的模型,進而也加速整個大模型的發(fā)展。這將是一個網(wǎng)狀式的結構,而大模型就扮演著網(wǎng)狀中的領導位階,串聯(lián)起一個個的“孤島”。

躬身入局以“工業(yè)+大模型”開啟新嘗試

目前,研華已經(jīng)開始利用Chat GPT背后公司Open AI對語言和程序的理解能力,將其整合進自有的工業(yè)云平臺的解決方案中。具體來講,AI小助理可以實現(xiàn)設備控制:包括自然語言控制數(shù)據(jù)采集啟停、設備實時數(shù)據(jù)獲取等;指標分析:對設備相關指標進行匹配、查詢指標實時值、聚合值和歷史值等;實時分析腳本生成:腳本生成、腳本代碼修改、代碼解釋等;Dashboard看板小助手:報表異常指標查詢、郵件通知管理整理者等。借助語音和文本的自動轉換工具,工程師和管理者不需要在界面上進行操作。以后的場景可能是在AI賦能之下,IoT Edge將變成一臺會說話的邊緣盒子。

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除此之外,研華也正在積極嘗試和研究利用ChatGPT來協(xié)助企業(yè)內(nèi)部的管理及高效工作,包括產(chǎn)品部門,還包括IT、供應鏈、工廠、產(chǎn)品研發(fā)、行銷、財務、人力資源等部門。 當然,大模型在工業(yè)領域的發(fā)展,目前還處于非常早期,仍需要不斷地探索。而這個過程,需要大家一起“共同合作”,而不是“單打獨斗”。未來研華也希望能夠以“共創(chuàng)”的策略,構建更完整、更有活力的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系、與更多的伙伴一起共生共贏。同時,由于不同行業(yè)間的數(shù)據(jù)存在差異,只有深耕產(chǎn)業(yè),了解垂直領域的相關信息,才能更好地實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)驅動的智能決策輔助,加速行業(yè)數(shù)智化的過程。

展望未來擁抱無限可能

人工智能和大模型的發(fā)展為未來帶來了無限可能,為我們的想象開辟了新的空間。未來,更多的落地場景也將逐漸出現(xiàn)。 以工業(yè)制造為例,未來機器人在生產(chǎn)線上將承擔更多的任務,從簡單的重復勞動到復雜的工藝操作。AI能夠實時分析生產(chǎn)數(shù)據(jù),預測設備故障和維護需求,從而提高生產(chǎn)效率和降低維護成本。通過使用大模型,企業(yè)可以分析歷史和實時數(shù)據(jù)、預測市場趨勢和客戶需求,從而制定更加精準的生產(chǎn)計劃和供應鏈管理策略。

大型模型時代給數(shù)字化轉型帶來了許多挑戰(zhàn)和機遇,但企業(yè)需要更積極地去擁抱這些變化,去抓住這些機遇、去戰(zhàn)勝這些挑戰(zhàn)。研華作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的引領者,也希望能夠與更多的伙伴、客戶一起擁抱大模型,以創(chuàng)新之力,更好地賦能各產(chǎn)業(yè)數(shù)智化發(fā)展。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴

原文標題:當工業(yè)遇上大模型...... | 研華羅煥城受邀談“大模型時代數(shù)字化轉型的機遇與挑戰(zhàn)”

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