卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚：大模型背后的数据与算力挑战｜新质生产力·AI Partner大会

当下的人类正站在AI时代的开端，社会中的每一个人都在被强大的AI技术赋能。聚焦AI领域的“赋能者”与“被赋能者”，36氪“新质生产力·AI Partner大会”以“我被AI赋能了”为主题，汇聚国内AI领域重量级嘉宾，一起共探AI行业新图景。

5月24日，36氪“新质生产力·AI Partner大会”于北京环球贸易中心正式拉开帷幕。大会聚焦AI场景与应用端，分为“AI能为我们做什么”和“我被AI赋能了”两大篇章。现场汇聚来自卡奥斯、蚂蚁集团、联想、OPPO、百度、英特尔等企业的AI领域先锋者，以“赋能者”与“被赋能者”的不同视角，共同探讨AI技术如何“爆改”千行百业。

接下来我们邀请到的是卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚先生，为我们带来他的主题演讲。

现场拍摄

其次我们通过大模型能够实现工艺参数经验沉淀，每两周会举办一次人机大赛，组织整个集团一百多位注塑员和工业大模型进行PK，通过这个方式就把老师傅脑袋里的经验沉淀下来，进一步转变为大模型的能力，我们叫经验数据化，数据再进一步智能化，去年做这个比赛大模型排在中等偏后的位置，今年3月份已经排在第一名，把整个集团所有注塑相关经验逐步沉淀到大模型里面，解决我们工业企业在经验传承上的问题。今年春节期间*****也到我们工厂做了实地采访。

第二个设备智能维修智能体，设备维修对于工厂来说也是一个大的痛点，体现两个方面，第一个方面，我们平均下来每一次设备故障的维修设计在三个小时左右；第二个痛点，对于设备维修有经验的工人，培训周期通常在三年，三年过后很多比较成熟的维修师傅，很容易流失了，我们把大模型应用进去很好的解决工厂里面的两个痛点，工厂给我们提供了十年以来所有维修记录，把这些维修记录实时图谱化，图谱化再和大模型结合，形成知识智能体的一套解决方案，比如说坏了，给大模型发送一个信号，大模型会自动推理化，一步步排查，有一些步骤可以自己读取、自己判断，比如从PLC、控制系统读取故障码，有一些他自己无法判断，就跟人做交互，人再给他反馈，最终形成故障归因，根据归因再向故障部门推送如何进行解决问题，在工厂里面很好解决维修的经验传承问题。

第三个案例，我们给一家汽车厂商做的需求交互智能体，汽车定制深度越来越深，比如一台汽车可能有数百上千个定制选项，对于客户来说，他很难做匹配自己需求精确的选择，我们就把大模型和汽车定制结合在一起，大模型通过跟人的多轮对话，不断帮助人聚焦需求，识别人的意图，最终帮他推荐一个符合他需求的配值，并且生成汽车模型，客户根据汽车模型再进一步进行微调，这套系统在汽车厂商上线以后，官网访问率提升15%。

下一个案例是我们做的服装辅助设计系统，卡奥斯有一个服装工业互联网平台，上面有大宗小型服装企业，有一个痛点，很多设计师经常面临灵感枯竭的问题，把大模型和服装设计结合在一起，提供基于大模型服装设计的能力，可以通过自然语言，直接让系统帮他生成一个服装款式，并且可以上传自己企业内符合自己风格或者具备自己特有模特的图片，基于这些图片帮他做模型微调，会让模型越来越懂这家企业。

以上简单跟大家介绍一下在工业领域几个典型的应用场景，现在把工业大模型相关能力包括软件整体打包成大模型一体机，客户拿到一体机开箱即用，迅速使用大模型的能力，这是目前基于大模型做的深层次探索，今天人形机器人很火，像特斯拉，马斯克做的机器人也在进入特斯拉的工厂。真正在工业领域，把机器人应用进去，需要解决精度的问题，节拍的问题，我们是把大模型和机械臂结合在一起，给这个系统提供CAD图，装配工艺，再转化为手眼协同的控制指令，最终完成复杂系统的装配，这个我们做了冰箱模型的案例，这里面的部分技术成果已经应用到海尔集团的技术工厂，这是我们对未来的判断。

未来，在AI驱动下，工厂会变成工业智能体。我这张图画的是章鱼体，章鱼的特点，不仅有大脑，每一个爪子上面会有一个小脑，未来在工厂一定是大模型搭配很多工具、专家模型一起协同进一步加速制造业向智能化的转型。