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随着ChatGPT、Midjourney的风靡,AIGC正在以令人惊叹的速度颠覆人们的认知。不过,相比在C端让用户以较低的门槛使用AI生成内容,B端被业界认为是AIGC的主要商业模式。在中国从制造大国迈向制造强国的道路上,一些在智能制造赛道上领跑的AI企业,也因此正摩拳擦掌加快投入布局,试图在AIGC开启的AI2.0时代中,再度占领竞争制高点。
国内最大的“AI+制造”解决方案供应玩家,港股上市公司创新奇智正是抢滩者之一。在日前举行的AI2.0时代战略布局暨2022年业绩沟通会上,创新奇智宣布推出以工业预训练大模型为核心的AIGC引擎“奇智孔明”(AInnoGC),旨在把AIGC的能力带到以制造业为主的垂类场景中,推动产品/行业解决方案创新。
创新奇智CEO徐辉与CTO张发恩接受了《证券日报》等媒体记者采访,详细阐释了公司在AI2.0时代的战略规划与落地路径。“我们给自己的定位是坚定去做运用大模型技术的行业应用的公司,我们希望去做行业的一面创新旗帜。”张发恩说道,“奇智孔明会更加面向B端的制造业,会更加关注服务能力,带来的经济上的能力。”
支持私有化部署的“制造业ChatGPT”
AIGC,即生成式AI,许多人已经在尝试用它来生成各种各样的文字或者图片内容,那么,是否可以用它来生成一个设备的机械结构设计,或者一个工厂物流的设计呢?
答案是可行,而这也是创新奇智正在试图做的事情。“AI2.0阶段我们要把生成式AI的能力带到产品和行业解决方案中,进一步满足客户的需求。”张发恩道。
奇智孔明能够生成高质量的垂直行业(或企业)的内容,这主要源于创新奇智高质量的工业预训练大模型。不同于ChatGPT这样的依托于公开互联网数据的通用预训练大模型,创新奇智工业预训练大模型是基于行业(或企业)内部的业务数据知识打造的。
对于制造业用户而言,一方面需要大模型具备洞察业务数据,能够理解业务主观需求的能力。譬如每天下午3点到5点间哪个工厂生产的某个产品最多,这样非常动态的需求靠传统的BI(商业智能)报表是无法解决的。
另一方面,由于企业的很多业务数据、物流数据、财务数据等都是非常核心的私域数据,“你很难想象华星光电或者是中石油会把数据拿给人家去训练”。这就必然要求大模型支持私有化部署。
据介绍,依托背后工业预训练大模型之上的四个关键的技术组件——Fine Tune Service、Prompt Service、Instruction Service以及Model Service,奇智孔明落地了解决上述核心痛点的能力,从而实现了让不同细分行业(或企业)都拥有基于私域数据的AI生成能力。
目前,奇智孔明着重应用于制造业、工业软件领域,有效解决行业中大客户的专属需求,例如交互式动态业务报表生成,智能产线设计等,打破垂类信息孤岛,提升生产力,实现更全面的数字化转型。
同时,创新奇智方面也表示,奇智孔明将结合旗下MMOC人工智能技术平台建设,提供模型服务以供AI开发者调用,进一步降低研发成本,提升AI解决方案性能的标准化,不断加大创新奇智聚焦在智能制造业的优势。
聚焦行业应用
抢滩三大“必然趋势”制高点
面对AI2.0浪潮,徐辉始终强调,创新奇智的战略定位非常明确:术业有专攻,就做大模型技术的行业应用。
在他看来,做平台的那一“横”固然重要——逻辑上未来中国也会诞生非常先进的大模型平台公司,但未来有更多的“纵”——把大模型技术在平台的基础上运用到各个行业更重要。正如发明了电和冷冻技术的人非常伟大,但赚到更多钱的是将电和冷冻技术应用到不同场景的人,譬如冰箱和冰柜,而比冰箱和冰柜还要赚钱的,是可口可乐,因为它改变了人类的生活方式。
而聚焦实体行业,把技术和行业场景相结合,是创新奇智与生俱来的DNA。
“我们一直强调技以致用,技术是用来用的,要帮客户创造价值的,技术不是用来秀的,再好的技术,如果客户不买单对客户没有用,只能在实验室里面束之高阁。”徐辉道,“技术能高效、务实地产品化、场景化、商业化、工程化,是我们这家公司的特点。”
在AI1.0时代,作为国内最大的“AI+制造”解决方案供应商,创新奇智已在包括钢铁冶金、面板半导体、3C高科技、工程建筑、汽车装备、能源电力、食品饮料&新材料、智造实训等8个制造业细分行业以及金融业有着深入布局和积累,打造出全价值链行业最佳实践。
以钢铁冶金细分行业为例,公司已经获得了众多优质灯塔客户的认可,不仅使产品、解决方案持续提升标准化并快速复制1*N,还通过积累实现了多种产品和解决方案的研发落地,持续完善了产品货架,为客户提供一揽子数字化解决方案。
徐辉透露,AI2.0时代,随着奇智孔明的问世,接下来公司也将率先在上述八大制造业细分行业和金融业中选择应用场景,实现AIGC功能和技术的落地。
前瞻未来,徐辉十分乐观。“中国会从制造大国迈向制造强国,这是一个必然趋势。从中央政府、地方政府到整个社会、到企业家本身都会坚定地用政策、用实实在在的真金白银去支持制造强国、质量强国、工业数字化,这也是一个必然的趋势。人工智能不能停留在实验室里,必须接地气去找场景,人工智能的数字化赋能这也是一个必然趋势。某种程度上天时地利人和,我们站在了三个必然趋势的制高点和延长线上。”
文章来源:腾讯新闻
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