“老師傅”半輩子的經(jīng)驗(yàn) 正以大模型的方式代代相傳

　　作者 | 白楊

　　編輯 | 以安

　　熟悉制造業(yè)的人大多知道，在離散制造業(yè)，無(wú)論是從產(chǎn)品形態(tài)、產(chǎn)品種類還是加工過(guò)程來(lái)看，都更加復(fù)雜和多變。

　　相對(duì)于連續(xù)制造，離散制造的產(chǎn)品往往由多個(gè)零件經(jīng)過(guò)一系列并不連續(xù)的工序加工，最終裝配而成，具備生產(chǎn)周期較長(zhǎng)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)復(fù)雜、工藝路線和設(shè)備配置靈活、零部件種類繁多等特征。

　　這些特征決定了，對(duì)離散制造企業(yè)而言，更為關(guān)鍵的是資源要素的合理配置，是生產(chǎn)運(yùn)行過(guò)程管理。

　　而在過(guò)去多年，在研發(fā)設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營(yíng)管理、運(yùn)維服務(wù)等多個(gè)環(huán)節(jié)，各類工業(yè)軟件承擔(dān)著對(duì)資源進(jìn)行統(tǒng)籌管理和調(diào)配的作用，成了推動(dòng)離散制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的重要工具。

　　如今，隨著大模型持續(xù)升溫，并加速落地各行各業(yè)，離散制造業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型面臨著新的課題：比如究竟該如何用大模型、用好大模型，以及如何進(jìn)一步通過(guò)AI能力來(lái)持續(xù)降本增效。

　　武漢益�？萍脊煞萦邢薰�司(以下稱：益模科技)的實(shí)踐是一個(gè)典型的樣本。這家公司是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的工業(yè)軟件及柔性自動(dòng)化智能制造技術(shù)提供商，專注于智能制造系統(tǒng)解決方案18年。

　　在以前的傳統(tǒng)模式下，其解決方案在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中存在著諸多痛點(diǎn)：

　　比如因?yàn)榭蛻舻纳�產(chǎn)流程長(zhǎng)、工藝復(fù)雜、環(huán)節(jié)多，所以為了滿足客戶復(fù)雜多樣的應(yīng)用場(chǎng)景需求，工業(yè)軟件的系統(tǒng)功能繁多、操作復(fù)雜，這樣雖然滿足了客戶的需求，但也導(dǎo)致了高昂的學(xué)習(xí)成本;或者是系統(tǒng)的規(guī)則較為隱蔽，客戶一般難以深入理解系統(tǒng)的運(yùn)行邏輯;不同的客戶存在著差異化的需求，而產(chǎn)品難以采用統(tǒng)一的交互頁(yè)面，無(wú)法滿足不同的需求等等。

　　不過(guò)，這些傳統(tǒng)模式下的應(yīng)用難點(diǎn)在百度文心大模型出現(xiàn)后，都能輕松解決。對(duì)于這一點(diǎn)，益�？萍忌钣懈杏|。通過(guò)與百度文心大模型連接，在AI的深度融合下，益模產(chǎn)品客戶應(yīng)用門(mén)檻大大降低，服務(wù)效率大幅提升。

　　“簡(jiǎn)單的操作可以直接通過(guò)AI提問(wèn)的方式執(zhí)行，復(fù)雜一點(diǎn)的操作，我們通過(guò)提出要求，借助AI引導(dǎo)的模式，也可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)操作。”在“文心中國(guó)行”武漢場(chǎng)活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)，益模科技副總經(jīng)理胡建平如此說(shuō)道。

　　圖/飛槳官網(wǎng)

　　值得注意的是，當(dāng)前，大模型進(jìn)一步大幅降低產(chǎn)業(yè)中使用AI技術(shù)的門(mén)檻和成本，益模科技通過(guò)大模型改造工業(yè)軟件的故事，只是冰山一角。

　　在這背后，是隨著數(shù)實(shí)融合加速步入深水區(qū)，傳統(tǒng)制造業(yè)向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切性凸顯出來(lái)，大模型成了這個(gè)時(shí)代推動(dòng)傳統(tǒng)制造業(yè)從“制造”到“智造”轉(zhuǎn)向的關(guān)鍵推手，一直走在大模型最前沿的百度，已經(jīng)率先走在了產(chǎn)業(yè)探索與實(shí)踐的前列。

　　1、從工匠智慧到智能制造升級(jí)，文心大模型加快產(chǎn)業(yè)落地

　　今年上半年，隨著大模型越來(lái)越熱，這一領(lǐng)域中的玩家，也加快了大模型的產(chǎn)業(yè)落地進(jìn)程。

　　其中，百度是最具代表性的一家，它是率先推出大模型產(chǎn)品的廠商之一，也是最先探索將產(chǎn)品落地的AI企業(yè)之一。

　　9月1日，文心中國(guó)行走進(jìn)武漢，在這里可以看到，大模型時(shí)代下，企業(yè)如何更高效地實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

　　真正值得關(guān)注及討論的，是那些已經(jīng)被大模型改造過(guò)的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐案例，它是一個(gè)我們觀察這個(gè)時(shí)代大模型如何改造制造業(yè)的最佳切口。

　　先來(lái)看第一個(gè)案例。

　　如我們上文中提到，益�？萍荚诮尤胛男拇竽Ｐ秃�，在終端的客戶操作層面，實(shí)現(xiàn)了通過(guò)“AI提問(wèn)”或“AI引導(dǎo)”就能走完流程的效果。

　　在這背后，實(shí)則益模科技推出了系統(tǒng)智能助手“益模AI助手”——基于文心大模型強(qiáng)大的理解能力和響應(yīng)速度，目前這一AI助手能夠在1秒內(nèi)響應(yīng)客戶關(guān)于制造行業(yè)的各類知識(shí)提問(wèn)。

　　益�？萍蓟�于此提出了“AI老師傅”的概念。“我們所有的工作，不管是新人還是新廠，就像有一個(gè)老師傅時(shí)時(shí)刻刻提醒你，這個(gè)地方我應(yīng)該做成什么樣，這個(gè)地方原來(lái)出過(guò)什么樣的問(wèn)題。”胡建平如此表示。

　　也就是說(shuō)，益�？萍紝⒋饲八�有生產(chǎn)制造全場(chǎng)景中積淀下來(lái)的知識(shí)、經(jīng)驗(yàn)、問(wèn)題全部都“喂”給了大模型，再通過(guò)智能助手供客戶調(diào)用。

　　這種交互式的查詢方式之下，企業(yè)實(shí)際上不需要再擔(dān)心在某些環(huán)節(jié)上新人培訓(xùn)周期過(guò)長(zhǎng)、甚至犯錯(cuò)等問(wèn)題，因?yàn)樗麄冎恍枰�與AI進(jìn)行交互并提出需求，AI便會(huì)識(shí)別意圖，自動(dòng)執(zhí)行相應(yīng)操作。

　　值得注意的是，益模科技基于文心大模型完成數(shù)字化工廠全場(chǎng)景的“AI+”的改造過(guò)程，就是一個(gè)典型的通用大模型結(jié)合專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)，最終賦能產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)的典型例子。

　　在引入文心大模型時(shí)，益模科技發(fā)現(xiàn)，僅僅依賴預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)庫(kù)，是無(wú)法實(shí)現(xiàn)改良制造和加工等領(lǐng)域的，因此，益模針對(duì)制造過(guò)程中的各個(gè)業(yè)務(wù)單元構(gòu)建出了針對(duì)性的通用知識(shí)庫(kù)，來(lái)解決客戶生產(chǎn)制造中的常規(guī)性知識(shí)問(wèn)題，同時(shí)也構(gòu)建了企業(yè)專有的知識(shí)庫(kù)，相當(dāng)于幫助企業(yè)將“老師傅”的知識(shí)遷移到私有AI知識(shí)庫(kù)中。

　　而正是基于百度的大模型底座，再將行業(yè)的知識(shí)庫(kù)在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了一定的構(gòu)建，最終益�？萍疾糯罱ㄆ鹆薃I的問(wèn)答系統(tǒng)。

　　再來(lái)看另一個(gè)案例。

　　武漢象點(diǎn)科技是一家提供AI視覺(jué)檢測(cè)的技術(shù)公司，為3C、新能源制造、激光加工、光通信、醫(yī)療耗材等眾多行業(yè)提供視覺(jué)檢測(cè)解決方案。

　　在AI視覺(jué)缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，長(zhǎng)期以來(lái)面臨著三重落地難題：

　　由于缺陷標(biāo)注迭代快和AI算法“黑箱”調(diào)試難導(dǎo)致的算法可解釋問(wèn)題、由于缺陷數(shù)據(jù)少和行業(yè)數(shù)據(jù)難積累導(dǎo)致的小樣本數(shù)據(jù)難題、以及由于場(chǎng)景遷移成本高和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差異大導(dǎo)致的方案多樣性問(wèn)題。

　　針對(duì)上述問(wèn)題，象點(diǎn)科技基于飛槳深度學(xué)習(xí)開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)，開(kāi)發(fā)出了PixAI，一款智能工業(yè)視覺(jué)平臺(tái)軟件。這一軟件集模型訓(xùn)練和方案搭建為一體，通過(guò)完全圖形化的界面，無(wú)須編寫(xiě)代碼即可生成復(fù)雜的工業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)方案，用來(lái)解決復(fù)雜外觀的瑕疵檢測(cè)難題。

　　與此同時(shí)，PixAI還提供了流程搭建、圖像仿真、智能標(biāo)注、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等多種工業(yè)級(jí)AI工具鏈。

　　舉個(gè)例子，在工業(yè)制造流程常見(jiàn)的焊接工藝中，特別是對(duì)于一些細(xì)小的基礎(chǔ)焊接，常常會(huì)表現(xiàn)出多種不同的缺陷模式，比如虛焊、連焊等，而且不同的材質(zhì)和產(chǎn)品下，缺陷的表現(xiàn)形式也會(huì)多種多樣。

　　象點(diǎn)科技利用飛槳PaddleSeg的能力，基于PixAI，可以適配7種焊接類型和12種缺陷類型，最終達(dá)成了缺陷識(shí)別能力提高15%、單缺陷圖片數(shù)量降低30%的技術(shù)效果，對(duì)激光錫焊、熔斷焊、熱壓焊等焊接缺陷的綜合檢出率達(dá)到了99.99%。

　　不難發(fā)現(xiàn)，不同于益�？萍�，象點(diǎn)科技走的是另一條路徑：

　　益模科技更多是通過(guò)文心大模型/文心一言的應(yīng)用，來(lái)完成其數(shù)字化工廠全場(chǎng)景的“AI+”改造，而象點(diǎn)科技則是基于飛槳，通過(guò)創(chuàng)新、創(chuàng)造AI應(yīng)用，來(lái)幫助下游的工業(yè)企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

　　值得注意的是，飛槳和文心大模型，正是百度深入產(chǎn)業(yè)的兩個(gè)核心抓手。

　　2、百度深入產(chǎn)業(yè)的兩個(gè)抓手：文心大模型+飛槳

　　當(dāng)大模型賽道頭部玩家率先將“戰(zhàn)事”引向產(chǎn)業(yè)落地場(chǎng)景，當(dāng)前，百度是走在最前列的一家企業(yè)。

　　一個(gè)值得關(guān)注的細(xì)節(jié)是，文心中國(guó)行·武漢站的活動(dòng)中，百度飛槳(武漢)人工智能產(chǎn)業(yè)賦能中心宣布簽約落地。據(jù)官方介紹，接下來(lái)，百度 “文心中國(guó)行”活動(dòng)將連續(xù)走進(jìn)全國(guó)多個(gè)AI重點(diǎn)城市，為各地產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)提供技術(shù)支持。

　　這意味著，百度已經(jīng)率先在探索大模型領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)實(shí)踐路徑——幫助區(qū)域企業(yè)與產(chǎn)業(yè)集群率先用好大模型、加速產(chǎn)業(yè)升級(jí)，再以此為突破口不斷擴(kuò)大輻射范圍。

　　這背后，是扎實(shí)的技術(shù)積淀。

　　人工智能時(shí)代，IT技術(shù)棧發(fā)生了新的變化，分為“芯片層、框架層、模型層、應(yīng)用層”這四層，百度早在2010年起就開(kāi)始全面布局人工智能，是全球?yàn)閿?shù)不多地、進(jìn)行全棧布局的人工智能公司。

　　目前，從昆侖芯片到飛槳深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，到文心大模型，再到上層應(yīng)用，百度在這四層技術(shù)棧的每一層，都積累下了關(guān)鍵的自研技術(shù)，而且能夠?qū)崿F(xiàn)層與層反饋，端到端優(yōu)化。

　　而在這四層架構(gòu)中，框架層和模型層有著較強(qiáng)的協(xié)同優(yōu)化潛力，共同起著夯實(shí)產(chǎn)業(yè)智能化基座的作用。

　　具體來(lái)看，飛槳和文心，一個(gè)是框架平臺(tái)，一個(gè)是大模型，雙方的協(xié)同優(yōu)化體現(xiàn)在，飛槳?jiǎng)屿o統(tǒng)一的開(kāi)發(fā)范式以及自適應(yīng)的分布式架構(gòu)，可以實(shí)現(xiàn)大模型的靈活開(kāi)發(fā)和高效訓(xùn)練;而在推理部署方面，飛槳支持大模型高效推理，并提供服務(wù)化部署能力，包括計(jì)算融合、軟硬協(xié)同的稀疏量化、模型壓縮等等。

　　在飛槳的支撐下，文心大模型自2019年發(fā)布以來(lái)，已經(jīng)從最初的自然語(yǔ)言理解大模型，發(fā)展成了跨語(yǔ)言、跨模態(tài)、跨任務(wù)、跨行業(yè)的能力完備的大模型平臺(tái)。而也正是飛槳和文心大模型的聯(lián)合優(yōu)化，為文心一言提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支撐。

　　在8月16日舉辦的“WAVE SUMMIT深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者大會(huì)2023”上，百度首席技術(shù)官、深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用國(guó)家工程研究中心主任王海峰指出，當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的通用性越來(lái)越強(qiáng)、深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化特征越來(lái)越顯著，而預(yù)訓(xùn)練模型的興起，使得人工智能應(yīng)用的深度和廣度進(jìn)一步拓展。

　　基于此，他判斷，人工智能已經(jīng)進(jìn)入工業(yè)大生產(chǎn)階段。

　　他同時(shí)首次對(duì)外表示，大語(yǔ)言模型具備了理解、生成、邏輯、記憶等人工智能的核心基礎(chǔ)能力，為通用人工智能帶來(lái)曙光。

　　而隨著以大語(yǔ)言模型為代表的人工智能持續(xù)深入千行百業(yè)，技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用落地也會(huì)形成良性循環(huán)，推動(dòng)大語(yǔ)言模型在理解、生成、邏輯、記憶等能力上的持續(xù)提升，進(jìn)一步拓展產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的廣度和深度。

　　在這一基礎(chǔ)上回過(guò)頭看我們上文中提到的益�？萍己拖簏c(diǎn)科技，便不難發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是益�？萍冀柚�大模型培養(yǎng)出“AI老師傅”，還是象點(diǎn)科技基于飛槳開(kāi)發(fā)出PixAI這一軟件平臺(tái)，本質(zhì)上，依托的正是“飛槳+文心大模型”這一智能化基座。

　　目前，飛槳在中國(guó)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)市場(chǎng)綜合份額排在第一。截至今年8月，飛槳平臺(tái)上已經(jīng)凝聚了800萬(wàn)開(kāi)發(fā)者，服務(wù)22萬(wàn)家企事業(yè)單位，基于飛槳?jiǎng)?chuàng)建了80萬(wàn)個(gè)模型。

　　圖/百度官方微信公眾號(hào)

　　而文心大模型也已經(jīng)形成了“基礎(chǔ)+任務(wù)+行業(yè)”的三級(jí)模型體系：

　　基礎(chǔ)大模型聚焦技術(shù)方向的技術(shù)挑戰(zhàn)、通用型、泛化性探索;任務(wù)大模型深入理解任務(wù)特性，構(gòu)建預(yù)訓(xùn)練算法、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，打造緊貼任務(wù)的模型能力;行業(yè)大模型則是深度融合行業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)特性，構(gòu)建更適配行業(yè)的模型底座。

　　其中，基礎(chǔ)大模型支撐任務(wù)與行業(yè)大模型建設(shè)，任務(wù)和行業(yè)大模型則結(jié)合真實(shí)場(chǎng)景與數(shù)據(jù)，反哺基礎(chǔ)大模型優(yōu)化。

　　3、大模型的能力邊界，取決于技術(shù)的深度和生態(tài)的豐富性

　　除了持續(xù)推進(jìn)大模型在B端產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的落地之外，文心一言的全面開(kāi)放，也是百度在大模型賽道布局中的關(guān)鍵一環(huán)。

　　8月31日，百度文心一言宣布向全社會(huì)全面開(kāi)放，成為第一批通過(guò)審批備案，面向全社會(huì)的大模型之一。

　　官方數(shù)據(jù)顯示，開(kāi)放首日，即從8月31日0點(diǎn)至24點(diǎn)，短短24小時(shí)內(nèi)，文心一言共計(jì)回復(fù)網(wǎng)友超過(guò)3342萬(wàn)個(gè)問(wèn)題。

　　與此同時(shí)，當(dāng)日，文心一言App出現(xiàn)在多家應(yīng)用商店熱榜中，還登上了蘋(píng)果商店免費(fèi)榜榜首，成為首個(gè)登頂?shù)闹形腁I原生應(yīng)用。

　　百度也介紹，百度旗下各類用戶側(cè)產(chǎn)品正在利用大模型進(jìn)行重構(gòu)，百度搜索、百家號(hào)、百度文庫(kù)、百度輸入法等產(chǎn)品正在研發(fā)并陸續(xù)推出相關(guān)AI功能，未來(lái)還將推出NEW APP等產(chǎn)品。

　　百度創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官李彥宏表示，當(dāng)文心一言向數(shù)以億計(jì)互聯(lián)網(wǎng)用戶大規(guī)模開(kāi)放服務(wù)后，能夠獲得大量真實(shí)世界中的人工反饋，這將進(jìn)一步改進(jìn)基礎(chǔ)模型，并以更快的速度迭代文心一言，創(chuàng)造更好的用戶體驗(yàn)。

　　也就是說(shuō)，體驗(yàn)文心一言的人越多、體驗(yàn)的頻次越高，文心一言在理解、生成、邏輯、記憶上的能力，理論上就會(huì)越強(qiáng)，也會(huì)越來(lái)越接近成為現(xiàn)實(shí)中的生產(chǎn)力工具。

　　無(wú)論是文心一言“開(kāi)放即登頂”，還是在B端產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景的落地上，可以肯定的一點(diǎn)是，當(dāng)前，百度在大模型領(lǐng)域，已經(jīng)站穩(wěn)了第一梯隊(duì)，并且仍然在不斷探索大模型的能力邊界。

　　在這背后，是百度長(zhǎng)期以來(lái)的壓強(qiáng)式技術(shù)投入，以及其在AI生態(tài)上的持續(xù)布局。

　　一方面，自2010年至今，百度累計(jì)研發(fā)投入超1400億元，核心研發(fā)投入多個(gè)季度占營(yíng)收比重超過(guò)20%，這讓它積累了厚積薄發(fā)的技術(shù)底氣。

　　另一方面，飛槳作為最底層的操作系統(tǒng)，其所驅(qū)動(dòng)的AI技術(shù)生態(tài)，也將持續(xù)成為百度大模型生態(tài)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)動(dòng)能。

　　圖/百度官方微信公眾號(hào)

　　早在2021年，飛槳就宣布總投入15億元資金和資源，全面開(kāi)啟“大航海”計(jì)劃，包括啟航、護(hù)航、領(lǐng)航三大生態(tài)航道。后來(lái)，這一計(jì)劃一再升級(jí)，陸續(xù)新增了面向多個(gè)領(lǐng)域的“共創(chuàng)計(jì)劃”，再到大模型熱潮來(lái)臨時(shí)，飛槳又適時(shí)推出了文心大模型“星河”共創(chuàng)計(jì)劃，提供生態(tài)和產(chǎn)業(yè)資源，與廣大開(kāi)發(fā)者共同推動(dòng)AI應(yīng)用創(chuàng)新。

　　目前，飛槳AI Studio(星河社區(qū))已經(jīng)是中國(guó)最大的AI開(kāi)發(fā)者社區(qū)，這一社區(qū)集開(kāi)放數(shù)據(jù)、開(kāi)源算法、算力資源三位一體，目前已經(jīng)全新推出大模型社區(qū)，正快速集聚大模型開(kāi)發(fā)者和應(yīng)用用戶。

　　官方數(shù)據(jù)顯示，截至今年8月，飛槳AI Studio已經(jīng)凝聚了609萬(wàn)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目。

　　而除了繁榮的社區(qū)生態(tài)之外，飛槳目前也已經(jīng)搭建起了較為完備的科研生態(tài)、企業(yè)生態(tài)、教育生態(tài)、硬件生態(tài)等。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，飛槳作為底層的供給系統(tǒng)，在具備了以上幾大生態(tài)后，實(shí)質(zhì)上能夠?qū)�產(chǎn)學(xué)研用不同角色高效銜接起來(lái)，一方面助力高效科研和教學(xué)、培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)所需的創(chuàng)新實(shí)踐型人才，通過(guò)社區(qū)形成互學(xué)互助、開(kāi)源貢獻(xiàn)，攜手企業(yè)建設(shè)行業(yè)智能化方案、推動(dòng)AI大規(guī)模應(yīng)用，進(jìn)而形成生態(tài)系統(tǒng)的正循環(huán)和體系化。

　　最后，種一棵樹(shù)最好的時(shí)間是十年前，其次是現(xiàn)在。對(duì)百度而言，無(wú)論是早在十年前就押注AI，還是如今加速推動(dòng)大模型的產(chǎn)業(yè)落地，都在說(shuō)明，在AI這件事上，百度已經(jīng)站穩(wěn)了腳跟，接下來(lái)，就是靜待開(kāi)花結(jié)果。