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11月15日消息，自今年初ChatGPT在全球火爆后，引發(fā)“生成式AI”的概念和影響力席卷全球科技領(lǐng)域。生成式AI的影響也波及到制造業(yè)數(shù)字化領(lǐng)域。
IDC發(fā)布的《制造業(yè)現(xiàn)狀及制造業(yè)企業(yè)對生成式AI的應(yīng)用》研究報告顯示，來自制造業(yè)的受訪者認(rèn)為，未來18個月內(nèi)生成式AI可產(chǎn)生最大影響的前三大領(lǐng)域分別是制造(生產(chǎn))、產(chǎn)品開發(fā)與設(shè)計、銷售和供應(yīng)鏈。
亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡
“生成式AI正在重塑制造行業(yè)”，亞馬遜云科技大中華區(qū)戰(zhàn)略業(yè)務(wù)發(fā)展部總經(jīng)理顧凡表示，來自制造業(yè)的企業(yè)正在將目光從人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)向生成式AI技術(shù)，以期獲得更加令人興奮的成果。
今年4月中旬，亞馬遜云科技推出多款生成式AI產(chǎn)品和服務(wù)，包括Amazon Bedrock(一項全新全托管服務(wù)，它允許用戶通過API訪問亞馬遜云科技和第三方基礎(chǔ)模型提供商的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型)、Amazon Titan基礎(chǔ)模型，并向個人開發(fā)者免費(fèi)開放AI編程工具Amazon CodeWhisperer。
生成式AI賦能制造業(yè)的三大優(yōu)先落地場景
對于生成式AI正如何重塑制造行業(yè)，亞馬遜云科技中國團(tuán)隊的實(shí)踐給出了目前生成式AI賦能制造行業(yè)價值鏈中的優(yōu)先場景序列圖，將當(dāng)前生成式AI能力對制造業(yè)某一環(huán)節(jié)或場景的重塑影響強(qiáng)弱進(jìn)行了劃分。
在這張圖中，可以清晰看到“生產(chǎn)產(chǎn)品圖創(chuàng)意、生成營銷圖創(chuàng)意、知識管理”三大場景已經(jīng)成為生成式AI對制造行業(yè)影響很強(qiáng)的領(lǐng)域。
顧凡強(qiáng)調(diào)，“在這三大場景，生成式AI已經(jīng)有很多成功落地的應(yīng)用，并給企業(yè)帶來可衡量的效益。”
首先，“生產(chǎn)產(chǎn)品圖創(chuàng)意”可以歸入工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域。傳統(tǒng)工業(yè)的概念設(shè)計一般由人工手繪，需要應(yīng)對設(shè)計周期較長、設(shè)計師的業(yè)務(wù)承載能力與快速增長的業(yè)務(wù)需求之間的挑戰(zhàn)；設(shè)計質(zhì)量波動，產(chǎn)出質(zhì)量因人員水準(zhǔn)有差異、設(shè)計品質(zhì)受人員流動影響等。上述因素綜合導(dǎo)致了概念設(shè)計階段人力成本耗費(fèi)高、概念產(chǎn)出效率低、概念通過率低等問題。
現(xiàn)在，亞馬遜云科技與合作伙伴共同開發(fā)生成式AI解決方案，例如，與合作伙伴計算美學(xué)(Nolibox)聯(lián)合打造文生圖，圖生圖等方案，進(jìn)行快速概念原型和營銷素材設(shè)計，可以一次性生成多張改良方案圖，方便客戶從中挑選最優(yōu)方案。而海爾創(chuàng)新設(shè)計中心與計算美學(xué)Nolibox合作，基于亞馬遜云科技的服務(wù)，打造了全國首個 AIGC 工業(yè)設(shè)計解決方案，大幅縮短設(shè)計周期，并降低概念設(shè)計成本。整體概念設(shè)計提速了83%，集成渲染效率提升了約90%。
第二，“生成營銷圖創(chuàng)意”正是制造企業(yè)市場營銷的重要環(huán)節(jié)之一。現(xiàn)在，利用文生圖、圖生圖等方案做市場營銷材料，通過描述產(chǎn)品賣點(diǎn)，根據(jù)圖庫自動生成針對此產(chǎn)品，并適用于不同傳播渠道、線上線下的一整套市場營銷材料。
第三個領(lǐng)域，制造企業(yè)的“知識管理”，是典型的工業(yè)企業(yè)職能支持業(yè)務(wù)之一。當(dāng)前有80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(文檔、幫助網(wǎng)站支持文檔等)。由于數(shù)據(jù)不斷激增，且通常較為分散，企業(yè)員工利用關(guān)鍵詞進(jìn)行內(nèi)部文檔的搜尋時，常面臨內(nèi)容不準(zhǔn)確，關(guān)鍵信息難以查詢等難點(diǎn)。亞馬遜云科技利用生成式AI技術(shù)構(gòu)建企業(yè)級智能知識庫，集合搜索引擎和大語言模型，能夠助力企業(yè)員工在知識庫中快速找到最為精準(zhǔn)和實(shí)效性的內(nèi)容，有效提升生產(chǎn)與辦公效率。
顧凡舉例稱，在亞馬遜云科技的幫助下，西門子中國3個月即完成了基于自有模型的智能知識庫暨智能會話機(jī)器人小禹的靈活構(gòu)建。它具備自然語言處理、知識庫檢索、通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練大語言模型等核心關(guān)鍵能力，極大地提升了內(nèi)部員工信息的獲取效率，上線首周有超過4,000名員工使用，超過12,000個問題被解答。且此方案有效減少了人工成本，超過90%的問題可以由聊天機(jī)器人直接提供答案。
制造業(yè)領(lǐng)域 大模型與小模型共存仍是一大趨勢
不容否認(rèn)的是，構(gòu)建生成式AI具有許多的挑戰(zhàn)和門檻。不過，顧凡強(qiáng)調(diào)，對于To B制造業(yè)來說，大模型領(lǐng)域最重要的是需要找準(zhǔn)核心業(yè)務(wù)應(yīng)用場景，解決業(yè)務(wù)難題，提升效率，降本增效。
“大模型本身其實(shí)只是一個工具，把不同工具應(yīng)用到最合適的場景里進(jìn)行組合，找到最優(yōu)解才是最佳的解決方案。對于制造業(yè)客戶來說，大模型應(yīng)用核心需要注意的是，找到模型準(zhǔn)確度和推理成本之間的平衡點(diǎn)。”
在制造行業(yè)，需要從實(shí)際應(yīng)用與解決方案出發(fā)，目前來看，在一定時間內(nèi)，大模型與小模型共存仍是一個大趨勢。
在小模型解決方案方面，亞馬遜云科技做的例如工業(yè)視覺檢測的場景，以及供應(yīng)鏈基于人工智能的模型做到貨時間預(yù)測等，這些場景都是基于小模型構(gòu)造的。在大模型解決方案方面，西門子智能知識庫案例，以及海爾創(chuàng)新設(shè)計中心的案例，是基于大模型構(gòu)建的。所以可以預(yù)見，在一段時間內(nèi)大模型、小模型一定會共存。
“生成式AI正在加速制造業(yè)的創(chuàng)新與變革。生成式AI將為中國制造企業(yè)進(jìn)一步賦能，提供’顛覆性’創(chuàng)新與變革。亞馬遜云科技致力于推動生成式AI重塑制造業(yè)的增長路徑，通過降低構(gòu)建生成式AI應(yīng)用關(guān)鍵路徑中的門檻，充分滲透進(jìn)制造業(yè)價值鏈場景，與合作伙伴一道提供行業(yè)領(lǐng)先的端到端技術(shù)解決方案，在工業(yè)設(shè)計、營銷創(chuàng)意、知識庫等場景開發(fā)定制化解決方案，讓制造企業(yè)充分發(fā)揮生成式AI的潛力。”顧凡強(qiáng)調(diào)。
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