AI在工業(yè)領(lǐng)域落地應(yīng)用還存在三大挑戰(zhàn)！ChatGPT的出現(xiàn)，是人工智能技術(shù)應(yīng)用取得質(zhì)的飛躍表現(xiàn)。其擁有著超越人的知識儲存量和思維，微軟CEO薩蒂亞·納德拉認為，對于知識型工作者來說，這完全等同于工業(yè)革命！

“相較于消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域AI呈現(xiàn)出的巨大潛力和價值，AI在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域落地相對比較緩慢。”忽米技術(shù)副總裁姜仁杰在接受工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)世界記者采訪時表示，消費互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域規(guī)模優(yōu)勢決定了AI模型在海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)中已具備較高精度的辨識能力，實現(xiàn)深度應(yīng)用并發(fā)揮巨大價值。但在工業(yè)領(lǐng)域落地，還存在著三個主要的挑戰(zhàn)：

一是數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，國內(nèi)工業(yè)企業(yè)的信息化和數(shù)字化能力相對較弱，大部分企業(yè)還停留在自動化到信息化的階段，數(shù)據(jù)資產(chǎn)化意識較差，以數(shù)據(jù)驅(qū)動為主的工業(yè)AI應(yīng)用沒有充足的數(shù)據(jù)“滋養(yǎng)”。

二是場景碎片化嚴(yán)重，中國涵蓋了所有的工業(yè)細分門類，決定了國內(nèi)工業(yè)領(lǐng)域個性化差異大，導(dǎo)致大部分企業(yè)對場景挖掘的動力不足，無法持續(xù)地推動AI與工業(yè)深度融合發(fā)展，致使工業(yè)AI在企業(yè)內(nèi)部的價值體現(xiàn)較低。

三是復(fù)雜機理存在短板，目前國內(nèi)在高端裝備研發(fā)存在卡脖子的問題。該問題暴露了國內(nèi)在復(fù)雜機理模型方面的基礎(chǔ)研究存在短板，而預(yù)測性維護等工業(yè)算法又強依賴機理，導(dǎo)致AI在部分高附加值的裝備預(yù)測性維護應(yīng)用場景中難以落地。

盡管工業(yè)AI在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用還面臨諸多挑戰(zhàn)，但沉淀和資產(chǎn)化海量工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù),并依托工業(yè)AI能夠挖掘出工藝優(yōu)化、良率提升等關(guān)鍵因子,已成為企業(yè)降本增效提質(zhì)的重要手段。目前以機器視覺為主的算法已經(jīng)在質(zhì)量檢測、物品分揀等場景有較為成熟應(yīng)用。比如通過專家系統(tǒng)進行設(shè)備故障推理和定位、推薦控制參數(shù)、進行產(chǎn)線工藝參數(shù)尋優(yōu)等。另外近期一個值得關(guān)注的消息是北京國際大數(shù)據(jù)交易平臺上線工業(yè)數(shù)據(jù)專區(qū)，面向企業(yè)提供數(shù)據(jù)登記、確權(quán)、評估、流通、交易、跨境等“一站式”相關(guān)服務(wù)。這對于缺乏樣本進行模型訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)的工業(yè)數(shù)字化企業(yè)是一個利好的開端。

針對最近爆火的ChatGPT，會在工業(yè)領(lǐng)域碰撞出什么不一樣火花？姜仁杰告訴記者，ChatGPT作為一種大規(guī)模語言處理AI模型，能夠以更為人類理解的方式來進行內(nèi)容生成。可以預(yù)見ChatGPT在上下文語義理解、需求分析等領(lǐng)域具有革命性的創(chuàng)新。

同時，ChatGPT也可以與工業(yè)領(lǐng)域知識結(jié)合，構(gòu)建工業(yè)領(lǐng)域在設(shè)計、生產(chǎn)、運營、倉儲等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能化行業(yè)專家?guī)欤⒅鸩酵收显\斷、根因分析、預(yù)測性維護等應(yīng)用場景縱深發(fā)展。另外，在工業(yè)輕量化應(yīng)用低代碼化甚至無代碼化場景中，可探索依托ChatGPT強大語義理解能力構(gòu)建智能化需求分析系統(tǒng)，實現(xiàn)工業(yè)應(yīng)用需求設(shè)計與工業(yè)應(yīng)用編碼實現(xiàn)的一站式轉(zhuǎn)換，充分發(fā)揮ChatGPT在語義語法理解和機器語言轉(zhuǎn)譯的能力。

據(jù)記者了解，忽米作為西部地區(qū)首個國家級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“雙跨”平臺，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)有著非常深入的實踐探索經(jīng)驗,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為工業(yè)企業(yè)提供數(shù)據(jù)采集、存儲、分析技術(shù)支撐。忽米依托歷經(jīng)五年打磨的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺技術(shù)底座，開始聚焦和深耕適應(yīng)自身和行業(yè)所需的平臺+場景+AI的端到端工業(yè)智能化解決方案。

姜仁杰告訴記者，忽米在工業(yè)AI已有相關(guān)的業(yè)務(wù)布局，主要體現(xiàn)在三個場景。

一是在產(chǎn)線裝備場景中，忽米通過機理+算法實現(xiàn)設(shè)備智能狀態(tài)監(jiān)測、故障智能診斷和壽命預(yù)測等技術(shù)手段實現(xiàn)設(shè)備的預(yù)測性維護，從而實現(xiàn)裝備運維智能化；

二是在車間生產(chǎn)場景中，忽米以智能排產(chǎn)為代表的產(chǎn)線智能化，通過融合訂單數(shù)據(jù)、原材料數(shù)據(jù)以及設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)等，借助運籌優(yōu)化等智能排產(chǎn)算法，實現(xiàn)生產(chǎn)過程智能化。

三是在公司運營場景中，忽米通過以工藝質(zhì)量和能源消耗為代表的運營智能化，通過AI算法結(jié)合產(chǎn)品質(zhì)量以及能耗數(shù)據(jù)等，尋優(yōu)關(guān)鍵控制參數(shù)，實現(xiàn)運營管理智能化。

“可以肯定的是未來AI技術(shù)將在工業(yè)制造業(yè)領(lǐng)域發(fā)揮越來越重要的作用。”姜仁杰最后也談到其對目前比較熱門的工業(yè)數(shù)字孿生的理解，他表示數(shù)字孿生真正核心在于三個模型構(gòu)建，
一是信息模型構(gòu)建，以標(biāo)識解析，物模型等技術(shù)為代表。
二是幾何模型，以AR、VR、3D渲染等技術(shù)為代表。
三是機理+AI算法模型，可以說AI算法模型才是工業(yè)數(shù)字孿生的核心，也是未來各家工業(yè)數(shù)字化企業(yè)的核心競爭點。