新型工业化引擎加速启动 大模型积极开辟应用场景

发布时间:2024-12-05 13:55:20 来源: sp20241205

人民网北京10月11日电 (记者栗翘楚)当下,各行各业都在加速拥抱大模型。近期,由工信智库联盟指导,百度发展研究中心联合中国信通院、中国新一代人工智能发展战略研究院、中国互联网络信息中心等多家智库就大模型应用情况进行调研。

“钢铁行业应用大模型的动力很强。”中天钢铁专家表示,研发周期长、生产成本高、协同效率低等是钢铁行业高质量发展面临的痛点难点,覆盖研产供销服各环节,需要发展新质生产力,重构生产管理,探索人工智能技术及大模型在钢铁行业的应用成为大势所趋。

借助大模型,将专家经验、工业机理转化为制造业的优势和数字竞争力已成为企业探索的方向。协鑫科技专家表示,希望建立企业自己的切片大模型,通过模型预测改善线速、切割工艺等参数,将良品率由目前的96%,提升至98%乃至更高。他表示,“企业的竞争力是低成本、高良品率。目前通过人力提升良品率的办法,已经到瓶颈了,后续期待通过大模型找到提升办法。”

大模型助力新型工业化的一个重要领域,是探索如何把老专家、老技师头脑里的知识和经验沉淀下来。中国制造业场景多、数据量大。特别是很多经验是掌握在老专家、老技师的头脑里,并没有转化为行业、企业的知识。如果利用通用大模型+行业增强的能力,让每个岗位、每个员工背后,都有一位虚拟资深专家,就会更高效、经济地满足企业海量的个性化需求,提升企业的整体竞争力。

中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家刘刚表示,“场景多是中国制造业的独特优势,加快应用来持续优化模型能力,可能会跑出一条中国特色的大模型发展路径。”

中国互联网络信息中心最新发布的《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示,截至目前,我国以大模型为代表的人工智能普及率达16.4%。从产业链环节来看,当前的大模型应用分布呈现“微笑曲线”特征,两端快、中间慢,即产业链两端的研发设计和运营服务等知识密集型、服务密集型环节落地相对较快,生产制造等中间环节相对较慢。从当前应用进展看,内容生成、智能交互、信息提炼是制造业与大模型结合的共性需求。

中国信息通信研究院政策与经济研究所原总工、人工智能与经济社会研究中心副主任何霞表示,“如何评估大模型应用价值需要关注,不仅仅是成功了才有价值,在过程中的探索同样有价值。国家项目,带有一些研发性质的,可以采用过程补贴;产业项目可以考虑后补贴的方式,进一步引导和激发传统企业应用大模型的意愿。”

在调研过程中,企业表示,对应用大模型的顾虑,最大的难点在于数据。一是数据质量,应用效果与前期数据的获取、标准化、积累强相关,需要时间、资金投入来积累,专业人才的数量也决定了高质量数据的采集、数据集的建设和应用效果;二是数据安全。数据是企业的核心资产,也是核心竞争力。大模型训练和应用过程中,如何保障生产环节关键数据的安全、核心数据不出域,这也是企业最大顾虑和考量因素。

解决数据质量问题,需要制造业企业和人工智能科技企业共同探索,加强在人才培养、数据采集、数据分析等多维度的合作。清华大学《大模型安全实践白皮书》指出,“云平台服务凭借其成熟的安全防御体系,能够支撑起广泛的服务需求”,当前云平台已能够在大模型全生命周期保障数据安全,保护企业敏感数据不出域、保护数据机密性和完整性。

业内专家表示,大模型要想更好地发挥产业赋能价值,需要在观念创新上的更大突破,客观看待大模型应用的效率和安全,破除“大模型私有化部署才安全”“优先选择开源大模型”等误区。随着数据隐私保护技术的应用,和企业数据治理体系的完善,“连接”并不意味着不安全,而是促进大模型从通用智能,转变为先进生产力,帮助产业转型升级。一味强调私有化、定制化,一方面会大幅增加企业的运维和服务成本;另一方面,“手工作坊”“施工队”的应用模式,会折损大模型应用的效率和质量,制约企业提质增效、发展新质生产力。

(责编:王震、高雷)