
供应链管理、智能工厂等,分享大模型落地的挑战与解决之道,同时结合制造企业对算力的需求,分享智能化转型最佳实践,探讨AI时代企业转型的最佳路线图,助力制造业构筑算力基石,为推动新型工业化注入新动能。
机器人技术等多个领域实现了突破性进展,标志着AI技术的发展走向了新范式。未来的AI原生应用,呼声最高的是AI Agent,它将使机器能够在多任务环境下自主学习并作出决策,以AutoGPT为代表的AI Agent有望变革组织结构、改变营销策略、转变产品设计理念。
同时他强调,当前大模型存在诸多不适用的场景,例如对可解释、实时性、确定性要求高的场景,动态性能高或是数据不易获取的场景,依然存在诸多挑战,CIO要理性认识大模型的能与不能,思考如何为AI时代的全面到来做好系统的准备,并通过技术增强与融合不断拓展应用范围。
智能制造和数智服务领域独角兽企业。思谋科技算法负责人陈鹏光认为,专业化和可控化是大模型落地过程中必须克服的两大挑战。虽然通用大模型在研究领域颇具前瞻性,但在高端制造业,垂类大模型更适合实际应用。思谋科技发布的IndustryGPT V1.0,是全球首个工业多模态大模型。
MaaS、Agent和Co-work是大模型领域的三个重要的发展趋势,陈鹏光分享了IndustryGPT在这些领域的实际应用。例如MaaS层面,已在对话机器人、文档系统和智慧工厂等领域得到实际应用;在Agent层面,IndustryGPT可与工业软件相结合,提升软件的便利性和市场竞争力;在未来还可与自动化设备相结合,提升制造效率,而IndustryGPT的专业性和可控性,是实现这些应用的关键。
据悉,思谋科技已将很多前沿技术开源,以便业界共享,这些技术能力将为大模型的工业化应用奠定基础。
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