■編者按
山東錨定“人工智能+制造”賽道，走垂直領(lǐng)域大模型“專而精”的發(fā)展路線，垂域模型發(fā)展水平領(lǐng)跑全國。10月8日起大眾日報·大眾新聞推出“工業(yè)大省有‘模’力”欄目，記者深入垂域大模型企業(yè)采訪，圍繞技術(shù)優(yōu)勢、應(yīng)用場景、產(chǎn)業(yè)價值、生態(tài)格局等方面，展現(xiàn)山東垂域大模型的創(chuàng)新實踐，助力山東加快打造人工智能創(chuàng)新生態(tài)、產(chǎn)業(yè)集聚和示范應(yīng)用高地。敬請關(guān)注。
大模型走進制造車間，第一件事應(yīng)該先干什么？不是寫文案，也不是陪人聊天，而是一臺設(shè)備突然報警，它得知道該查哪幾個參數(shù)；一條產(chǎn)線開機率下降，它得順著工序往前找原因；一張幾十年前留下的工業(yè)圖紙，它最好還能看懂、還原，繼續(xù)拿來用。
這時候，考驗的已經(jīng)不是一個大模型“知道多少”，而是它到底能不能真正進入生產(chǎn)場景。
在創(chuàng)新奇智科技集團股份有限公司的“大模型制造車間”里，奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型正在啃的，就是這道題。它擁有750億參數(shù)，具備人機對話、文本生成、SQL代碼生成等能力，應(yīng)用覆蓋工廠管理、工業(yè)設(shè)計、智能制造實訓(xùn)等領(lǐng)域。在此之上，還搭建起工業(yè)本體智能體平臺、ChatRobot工業(yè)具身智能機器人、ChatCAD生成式AI工業(yè)設(shè)計軟件等應(yīng)用。IDC數(shù)據(jù)顯示，創(chuàng)新奇智列中國工業(yè)大模型應(yīng)用市場份額第1位。
第一關(guān)
先聽懂工廠的“話”
通用大模型為什么不能直接搬進工廠？因為每一家工廠，都有自己的“語言”。
設(shè)備數(shù)據(jù)、生產(chǎn)規(guī)則、工藝經(jīng)驗，大量信息只存在于企業(yè)內(nèi)部。一臺設(shè)備和另一臺設(shè)備是什么關(guān)系，一道工序出了變化會傳導(dǎo)到哪里，老師傅憑什么判斷一個異常，這些都不是僅靠互聯(lián)網(wǎng)語料就能學(xué)會的。
創(chuàng)新奇智科技集團股份有限公司產(chǎn)品總監(jiān)朱冰介紹，工業(yè)項目往往要和客戶一起定義問題、分析數(shù)據(jù)、整理流程，再把這些經(jīng)驗沉淀下來。通用模型很難直接獲得企業(yè)內(nèi)部的工具、數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)經(jīng)驗。
所以，奇智孔明做的第一件事，是讓大模型“認識這家工廠”，這其中一個重要辦法是構(gòu)造“本體”。
設(shè)備、工藝、規(guī)則、物料、訂單，原來散落在不同系統(tǒng)里，現(xiàn)在被重新組織成實體、屬性和關(guān)系。簡單說，就是先給AI把工廠的關(guān)系理清楚。
在“大模型制造車間”的現(xiàn)場演示中，朱冰利用系統(tǒng)，先去理解業(yè)務(wù)目標，再讀取企業(yè)數(shù)據(jù)，推斷不同數(shù)據(jù)之間可能存在的關(guān)系，逐步形成設(shè)備、故障、規(guī)則等構(gòu)成的本體。隨后，用戶只需要用自然語言提出需求，大模型就能進一步生成設(shè)備故障診斷的工作流。
第二關(guān)
不能只會猜，還得把依據(jù)擺出來
工業(yè)現(xiàn)場比手機里的聊天窗口更在意一件事，那就是可靠。
如果大模型說“可能是蒸汽壓力異常”，生產(chǎn)人員接下來一定會問：憑什么？采訪中展示的設(shè)備診斷案例里，系統(tǒng)會直接讀取現(xiàn)場實際數(shù)據(jù)。每一步查了什么、調(diào)用了什么、依據(jù)什么排除，都能夠回看。這就像老師傅排查故障。
確認原因后，系統(tǒng)會給出處置方案，現(xiàn)場人員審核確認后，再創(chuàng)建工單，進入下一步流程。
朱冰把工業(yè)大模型稱作后臺的“支柱和靈魂”——呈現(xiàn)在用戶面前的，可能是一個智能體、一套軟件，甚至一臺機器人，但背后真正負責(zé)理解問題、調(diào)度工具和匯總判斷的，仍然是大模型。
第三關(guān)
真正的能力要在生產(chǎn)線上長出來
玻纖生產(chǎn)，是奇智孔明進入真實生產(chǎn)流程的一個典型案例。從原料配比到窯爐熔化，再到漏板拉絲，幾道工序環(huán)環(huán)相扣。一次微小波動，都可能造成斷絲，進而影響開機率和產(chǎn)量。
在這里，奇智孔明并不是一個“模型”包打天下。
原料環(huán)節(jié)，機器學(xué)習(xí)小模型分析原料檢測數(shù)據(jù)、歷史配方和生產(chǎn)結(jié)果，預(yù)測配方質(zhì)量；窯爐環(huán)節(jié)，視覺小模型持續(xù)觀察中間產(chǎn)品狀態(tài)，再和實時IoT數(shù)據(jù)結(jié)合；拉絲環(huán)節(jié)，本體又把產(chǎn)線、通路、拉絲機、漏板、工藝參數(shù)和生產(chǎn)事件連接起來。
小模型負責(zé)感知和計算，大模型負責(zé)理解問題、調(diào)用工具，再將結(jié)果匯總起來。過去分散的一個個算法，變成一套能夠協(xié)同工作的系統(tǒng)。
“只有經(jīng)過真實生產(chǎn)數(shù)據(jù)的持續(xù)滋養(yǎng)，大模型才能真正理解不同的細分行業(yè)。”朱冰說。畢竟，模型能力不只是在機房里練出來的，更需要在車間里“磨”出來。
創(chuàng)新奇智把總部落在青島，一個重要原因就是山東工業(yè)門類豐富，與其“AI+制造”的方向高度契合。
在山東開放的工業(yè)場景里，大模型有機會不斷碰到真實問題，再把解決問題的能力繼續(xù)沉淀下來。接下來，大模型還要繼續(xù)往車間深處走。朱冰判斷，工業(yè)垂類大模型會逐漸從相對外圍的環(huán)節(jié)，進入更多生產(chǎn)執(zhí)行和工業(yè)設(shè)計等核心領(lǐng)域。
越往核心走，問題也越難。它不僅要懂知識，還要懂工藝；不僅要會分析，還要可靠、可追溯；不僅能給一個答案，還得能夠調(diào)用軟件、設(shè)備甚至機器人，把答案變成動作。
所以，當(dāng)大模型走進制造車間，真正的比賽才剛剛開始。
■專家點評
模型的能力要在車間里“磨”出來
□ 天使投資人、人工智能專家 郭濤
奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型的核心價值，在于把通用生成式AI能力錨定到制造業(yè)真實業(yè)務(wù)鏈路。它依托工業(yè)本體智能體串聯(lián)圖紙設(shè)計、產(chǎn)線運維、能源管控、數(shù)據(jù)分析等落地場景，依托底座支撐自然語言問答、SQL代碼生成、工業(yè)具身機器人、CAD設(shè)計工具等多類應(yīng)用，兼顧產(chǎn)業(yè)從業(yè)者實操需求與智能制造實訓(xùn)場景。
750億參數(shù)底座搭配垂直領(lǐng)域知識沉淀，使其能夠適配工程師、研發(fā)人員、產(chǎn)線管理人員等多元角色，將工業(yè)知識查詢、數(shù)據(jù)分析、方案推薦整合為統(tǒng)一智能入口，同時面向工科學(xué)生搭建知識應(yīng)用通道，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)端與教育端雙向覆蓋。
其發(fā)展意義在于探索工業(yè)大模型可以作為嵌入生產(chǎn)流程的智能工具體系，為垂類大模型緩解“演示化”“項目制”等難題，推進規(guī)模化復(fù)制提供一條可供參考的實踐路徑，推動AI能力下沉到制造業(yè)的設(shè)備管理、生產(chǎn)優(yōu)化等核心環(huán)節(jié)。
■記者手記
垂域大模型，要真懂行業(yè)
通用大模型追求的是知識的廣度，而工廠更在意另外一些東西：一個結(jié)論夠不夠準確，一次判斷有沒有依據(jù)，一個建議能不能真正執(zhí)行。
這里容不得太多“差不多”。也正是在這一點上，我們才能理解垂域大模型真正的價值。
所謂“垂”，不是給大模型貼上一個行業(yè)標簽，而是讓它真正進入這個行業(yè)的知識、數(shù)據(jù)、規(guī)則和流程之中。
山東發(fā)展垂域大模型，也有一層獨特優(yōu)勢。制造業(yè)門類多、產(chǎn)業(yè)鏈條長，意味著這里有足夠多的真實問題可以拿給大模型去做。模型在場景里學(xué)習(xí)，場景又被模型重新改造。
所以看一個垂域大模型，不妨少問一句“有多少參數(shù)”，而是多問一句：它到底懂不懂這個行業(yè)？