青岛召开的这场产业大会传出强信号！ 

青岛召开的这场产业大会传出强信号！ 


大国竞争不光在芯片和半导体产业链上。
上周，在青岛召开的2023世界工业互联网产业大会上透露出新风向，工业互联网正在高速进化中，随着ChatGPT带火生成式AI，工业竞争进入工业互联网和的大模型融合的高阶状态。在这场新的全球竞争中，国内龙头企业正积极布局工业大模型，山东军团表现活跃。
那么，大模型应用到工业制造，会掀起怎样的变革？谁将是最懂工业的大模型？
1.“门槛”有多高？
上周，在青岛召开的2023世界工业互联网产业大会上，不光发布了一批AI大模型创新应用案例，连续5年位居工信部“双跨”平台榜首的卡奥斯，推出了工业大模型COSMO-GPT。
加快落地应用和价值实现，成为AI大模型、工业大模型发展的关键方向。
与一些通用大模型现场演示写诗作画，走娱乐风不同，工业大模型的现场演示充满了“赛博朋克风”——
“完成设备的组装！”
在卡奥斯工业智能研究院实验室，研发人员一声指令，生产线上的两条机械臂迅速利用3D扫描技术精确定位零部件，根据零部件的型号自动匹配装配工艺，有条不紊地完成设备的柔性组装。
这两条机械臂在接入COSMO-GPT后，有了理解力，更有了决策力。
机械臂变得这么聪明，人还能在车间找到存在感吗？
卡奥斯工业智能研究院执行院长秦承刚对记者说，“未来工业，人的参与度越来越少，在大模型驱动下逐步向工业智能体演变，各种工业要素之间高度协同、高度自治，工业将进入数据与智能双轮驱动的新阶段。”
卡奥斯透露，COSMO-GPT以开源通用大模型为基础，拥有百亿以上参数。功能覆盖工艺生成、智能问答、文本生成、图文识别、控制代码生成、数据库查询、辅助决策、运筹规划等。
在智能装配这个场景，COSMO-GPT的应用能使工艺设计效率提高至少30%，换产调试效率提高不低于50%。
在智能制造方面，COSMO-GPT提供的企业工艺自动成链、工艺推荐、数据异常监控等能力，能让工艺链梳理耗时缩短40天。
基于COSMO-GPT，卡奥斯形成了企业内部的智能中台，再集成到卡奥斯BaaS数字工业操作系统中，这个智能“大脑”可以知你所需，答你所问。
见识过ChatGPT的各种“胡说八道”后，COSMO-GPT答题准确率有多高？
卡奥斯方面称，COSMO-GPT面对复杂工业任务，通过模型调度技术，实施大小模型结合，大幅提升了大模型的准确度。
这意味着COSMO-GPT知道你到底想问什么，仅仅进化到这一步，就得干很多苦活脏活累活。
今年6月，中国工业互联网研究院选取了工业领域的八大行业，针对人工智能大模型在中文工业领域的知识问答能力进行系统性评测。
结果显示，得分最高的六个大模型，在电子设备制造这个大类得分最高，但即便是学霸GPT4，得分也只有76.8分。
这个成绩干工业的活儿，连“门槛”都摸不到。
要成为“最懂工业的大模型”，你能不能更懂工业语言？能不能理解工艺？能不能有更多行业知识？能不能准确发出指令？
秦承刚说，工业场景要求极高的精度和效率，不能出一点错，工业大模型要实时采集数据，实时做出决策，这就需要技术创新来解决精度和效率问题。
2.新的思考方式和工具
工业大模型在工业领域会掀起一场怎样的变革？
在这次产业大会上，制造界关注的一个话题是，车间老师傅的经验，如何变成算法、编码，固化到软件，成为工业大模型的智慧？
工业领域“一米宽，百米深”，所有的行业知识深埋在各个细分领域，铸造、焊接、冲压、锻造、切削、热处理……制造现场涉及大量的工艺各有诀窍，以前都靠车间老师傅“传帮带”。
比如注塑机很费电，这与操作工人输入的工艺参数有关。经验丰富的老工人能用最少的能耗，把良品率做到最高。
秦承刚说，这些经验沉淀在老师傅的大脑里，要设计“工具”，介入到工作场景中采集数据。研发人员把大模型终端和工作场景相连，抓取工人输入的参数，分析比对操作数据和操作效果的关联度，再经过工程知识“淬火”后，老工人的经验就变成一个成熟可用的工业软件，装进大模型里，在数字工厂传播，年轻工人在使用COSMO-GPT后，便可以获取老师傅的经验。比如，卡奥斯将COSMO-GPT应用到注塑机领域，可以将企业的注塑机整体能耗降低10%左右。
这是一个全新的工业知识扩散体系，就像青岛市人工智能产业协会会长陈维强在这次产业大会说的，以GPT为代表的大模型提供了新的思考方式和工具，正在打开一扇新的大门。
通用大模型靠俏皮的人机对话和超越人类想象力的图片，轻松活成“网红”；工业大模型的面临的挑战更大，目的是要控制机器。
秦承刚说，现在，研发人员正尝试用工业语言训练大模型，让它能读懂工业语言，这些“工业语言”不仅是CAD模型，还有各种设备产生的数据。
现在的大模型主要以语音大模型为主，通过人机对话交流。未来，工业大模型不光长“耳朵”，更要“眼睛”，能“看”到周围变化，实时反馈产线、生产环境等各个因素变化，实时做出决策。
从这个维度看，工业大模型是跟机器对话，跟其他模型、其他智能体对话。有了这样的对话能力，机器之间、模型之间、智能体之间才能进行自主协同，才能进化到工业智能体。
3.进入产业导入期
公开报道显示，截至今年7月，国内企业累计发布130个大模型，其中79个为10亿参数规模以上的大模型。
在这场“百模大战”中，从百度、阿里、华为、科大讯飞，再到企查查、天眼查这样的数据公司推出商查大模型，新的大模型还在不断地发布。
在山东，海尔“花开两朵”，一个是Home-GPT，针对的是智能家居领域；一个是COSMO-GPT，针对工业制造领域。
今年9月，总部位于青岛的人工智能企业创新奇智发布了工业大模型奇智孔明AInno-15B。
创新奇智副总裁高凌燕在这次产业大会上说，国内大模型正在从技术迸发期进入产业导入期。
作为国内“AI+制造”第一股，创新奇智的制造业客户有200多家，创新奇智结合多年服务企业智能化转型的经验和积累的工业大数据，研发了这款大模型，共纳入150多亿参数。
高凌燕告诉记者，目前奇智孔明已应用于食品饮料和制造业实训上，在分析饮料生产线时可以问，上个月生产效率最低的出现在哪个环节，什么原因造成的？奇智孔明可以迅速给出答案。
高凌燕说，工业大模型门槛很高，谁离实体企业最近，谁才离成功更进一步，需要根据用户反馈不停优化迭代，研发投入成本很大。
2022年，创新奇智营收15.58亿元，研发支出4.16亿元，研发投入比高达27%。创新奇智2023年中报显示，今年上半年研发支出已达2.23亿。
4.国家政策提速
“百模大战”中，通用大模型都想和行业深度结合，吃到红利，但训练大模型必需的行业数据从哪来？
“这些数据和行业知识沉淀在每一家企业中，是最宝贵的数据资产。”在秦承刚看来，研发工业大模型，排在首位的挑战就是数据源问题。
北京天融信网络安全技术有限公司高级副总裁刘辉在这次产业大会上说，过去生产系统相对封闭，数字化转型后各个业务系统打通，未来还要与外面平台企业互联，这意味着企业最核心的系统、数字资产、数据流从内部流向可控的边界之外。
对于数据安全的担忧，让很多企业家对“触网”打个问号。
COSMO-GPT大模型，“喂”了2PB的工业数据，它们来自于海尔的122个制造基地。
秦承刚透露，卡奥斯未来想通过与青岛工业互联网企业综合服务平台，探索企业间数据的互联互通，政企数据的融合。
在推动数据的互联互通上，国家政策明显提速。
2020年4月国家发文，正式将数据定义为新型生产要素；2022年12月，国家发布数据二十条，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理四方面搭建我国数据基础制度体系；今年8月，财政部发文，明确数据资产入表将于明年1月1日起实施。
秦承刚认为，在宏观政策设计上，还要提高实操性，促使政策尽快落地执行，比如数据如何定价，数据分类分级，尤其是一些特定行业特定场景，需要形成相应的国家标准。
5.山东机遇
IDC中国区副总裁、首席分析师武连峰在此次产业大会上说，未来将是工业互联网和工业大模型深度融合的时代。工业互联网将人、物、流程、应用链接起来，产生优质的工业数据，是训练大模型的“优质粮仓”。
这意味着，工业大模型的产业落地期，在数据互联互通上占据关键位置的工业互联网平台厂商，要扮演关键角色。
采访时，秦承刚强调，COSMO-GPT已经有了具体的应用和落地场景，并在解决一些工业场景中的高难度问题。
卡奥斯在工业大模型的应用上迈出实质性进展，这与其背靠海尔30多年工业积累，赋能7座“灯塔工厂”，连续5年居工信部“双跨”平台榜首，主导建设工业大脑国家新一代人工智能开放创新平台这些资源优势和实力密切关联。
不过，秦承刚表示，大模型在工业领域的探索还处在早期阶段。在这场探索中，链主企业不可或缺。
山东是全国第2个工业互联网示范区，国家级智能制造示范工厂数量在全国遥遥领先。截至去年10月，山东产业数字化指数80.3，居全国首位，这为工业大模型的开发和应用提供了广阔场景。
今年7月，山东能源携手华为发布了盘古矿山大模型，这个大模型就是华为的算法，加上山东能源的应用场景和海量的生产数据训练出来的。
8月，赛轮轮胎橡链云工业互联网平台联合青岛科技大学推出橡胶轮胎行业全球首个大语言模型，能够与客户进行交互，提供专业知识问答。
在大模型引发的新一轮产业变革中，新的“卖铲人”正在抢占细分领域里的机会。
这次产业大会上，以萨技术副总裁姚巍提到，以萨打造了一款能够快速适配复杂业务需求的工具以萨天工工具箱。
今年4月在上海举行的AWE展上，记者看到，除了海尔、海信、格力电器、长虹美菱这些传统家电企业外，华为、科大讯飞等科技公司也亮相AWE“卖铲”，助力家电厂商开发智慧家庭大模型。
大模型开发热导致算力成为紧俏资源，8月24日，浪潮信息发布了一款专门为大模型业务提供AI算力部署的软件，加入“卖铲人”行列。
全球工业竞争，因为GPT的横空出世进入一个新阶段，中国在这个新的竞争阶段胜算几何？
在秦承刚看来，作为世界工厂，中国有丰富的应用场景，这是开发工业大模型的最大优势；中国的AI技术人才储备并不弱，劣势是在GPU芯片与工业软件等基础层面处于被卡脖子状态，如果充分发挥优势，中国企业在工业大模型领域将大有可为。