巨頭爭(zhēng)先布局！工業(yè)GenAI的“軍備競(jìng)賽”悄然打響

　　作者：Sophia物聯(lián)網(wǎng)智庫(kù) 原創(chuàng)

　　長(zhǎng)期以來(lái)，制造業(yè)一直是人類進(jìn)步的支柱。從200多年前的第一次工業(yè)革命到近十年來(lái)的工業(yè)4.0，制造業(yè)從沒(méi)停下過(guò)創(chuàng)新的步伐，如今，爆火的生成式人工智能 (GenAI)又讓制造業(yè)面臨著前所未有的沖擊和變革。

　　將人工智能應(yīng)用于制造業(yè)并非什么“新鮮事”，但我們可以將諸如預(yù)測(cè)性維護(hù)、瑕疵檢測(cè)、能源分析、機(jī)器人自動(dòng)化之類的應(yīng)用稱為“傳統(tǒng)工業(yè)AI解決方案”；與之相比，“工業(yè)GenAI解決方案”的精髓則在于“生成”和其背后延伸的“理解”二字。

　　去年上半年，業(yè)內(nèi)人士對(duì)GenAI和制造業(yè)的結(jié)合還存在不少疑慮。智次方發(fā)布的《2023年中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)洞察暨生態(tài)圖譜報(bào)告》顯示，大家的疑慮通常來(lái)自于：①大多數(shù)生成式AI模型主要關(guān)注文本和圖像，只有非常少量的模型關(guān)注將傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，同時(shí)，工業(yè)場(chǎng)景中的很多數(shù)據(jù)是不可讀取的;②在數(shù)據(jù)之外，工業(yè)領(lǐng)域?qū)Π踩�、穩(wěn)定、可靠等指標(biāo)極其嚴(yán)苛的追求，這是生成式AI不能滿足的地方;③工業(yè)制造細(xì)分領(lǐng)域眾多，各領(lǐng)域在生產(chǎn)流程、工藝、生產(chǎn)線配置、原材料及產(chǎn)品類型上均具有較大差異，強(qiáng)調(diào)的是細(xì)分行業(yè)的機(jī)理融合和行業(yè)知識(shí)。因此，彼時(shí)有許多制造企業(yè)都對(duì)這項(xiàng)技術(shù)呈觀望態(tài)度。

　　但細(xì)究這些疑慮，會(huì)發(fā)現(xiàn)許多人或許把“工業(yè)GenAI”當(dāng)成了“傳統(tǒng)工業(yè)AI”的替代品或競(jìng)品。然而，隨著越來(lái)越多的工業(yè)/制造企業(yè)進(jìn)行深入實(shí)踐，事實(shí)證明，兩者應(yīng)該是互相輔助的關(guān)系，各自在擅長(zhǎng)的領(lǐng)域發(fā)揮價(jià)值。傳統(tǒng)工業(yè)AI可以提供更準(zhǔn)確的分析結(jié)果，那么工業(yè)GenAI則能在一些可以被“生成”或者需要進(jìn)行語(yǔ)義/圖像理解的環(huán)節(jié)大顯身手，比如編碼、數(shù)字孿生場(chǎng)景構(gòu)建、生成式設(shè)計(jì)、圖像檢測(cè)、視覺數(shù)據(jù)等……

　　來(lái)自知名調(diào)研機(jī)構(gòu)的咨詢師發(fā)布洞察預(yù)測(cè)——工業(yè)和制造領(lǐng)域的供應(yīng)商正在競(jìng)相開發(fā)基于 GenAI 的解決方案，有關(guān)工業(yè)GenAI的“軍備競(jìng)賽”已經(jīng)悄然打響。

　　利用GenAI 生成工程軟件代碼

　　傳統(tǒng)上工程師需要手動(dòng)對(duì)機(jī)器和邏輯控制器進(jìn)行編程，而GenAI解決方案可自動(dòng)生成代碼，減少工程量和時(shí)間成本，工程師只需審查和調(diào)整代碼。

　　在2023年的Automate展會(huì)上，Beckhoff（倍福自動(dòng)化）展示了TwinCAT聊天客戶端，旨在自動(dòng)執(zhí)行諸如創(chuàng)建或添加功能塊代碼之類的任務(wù)。它還可以用于代碼優(yōu)化、文檔編制和重組。

　　這個(gè)客戶端將在TwinCAT XAE(擴(kuò)展自動(dòng)化工程)中實(shí)現(xiàn)，通過(guò)連接到LLM(大型語(yǔ)言模型)的主機(jī)云來(lái)工作。例如，如果用戶使用的是Microsoft Azure，它將連接到OpenAI的ChatGPT。Beckhoff的TwinCAT聊天客戶端通過(guò)Visual Studio中的相應(yīng)聊天窗口為PLC開發(fā)環(huán)境提供了用戶界面。據(jù)Beckhoff介紹，LLM功能已經(jīng)通過(guò)TwinCAT特定內(nèi)容進(jìn)行了優(yōu)化。

　　在Automate展會(huì)上的一次演示中，Beckhoff的產(chǎn)品管理總監(jiān)Daymon Thompson展示了如何使用這項(xiàng)技術(shù)逐步指導(dǎo)編寫傳送帶系統(tǒng)的程序。他解釋了軟件如何逐步引導(dǎo)用戶完成LLM開發(fā)代碼所需的每個(gè)必要變量輸入。輸入這些變量后，在客戶端中選擇“自動(dòng)完成”將把變量數(shù)據(jù)發(fā)送到ChatGPT引擎，并在幾秒鐘內(nèi)返回完成的代碼。盡管LLM在開發(fā)代碼時(shí)可以非常精確，但Thompson也強(qiáng)調(diào)了用戶在實(shí)施之前徹底審查代碼的必要性。

　　當(dāng)然，如果用戶對(duì)ChatGPT返回的內(nèi)容滿意，就可以把程序圖標(biāo)拖放到自己的TwinCAT程序中，以創(chuàng)建一個(gè)用于運(yùn)行傳送帶的整個(gè)程序。顯然，TwinCAT聊天客戶端使編寫代碼變得更快速、更高效。

　　無(wú)獨(dú)有偶，在今年的CES上，老牌工業(yè)巨頭西門子將把用于構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用程序的服務(wù) Amazon Bedrock 集成到其開發(fā)平臺(tái) Mendix 中，從而使用戶能夠訪問(wèn)生成式人工智能功能來(lái)創(chuàng)建新軟件和升級(jí)現(xiàn)有軟件。

　　通過(guò)與AWS聯(lián)手，西門子Xcelerator生態(tài)的應(yīng)用開發(fā)者們能夠便捷訪問(wèn)生成式AI的強(qiáng)大能力。Bedrock提供穩(wěn)定可靠的大規(guī)模語(yǔ)言模型，開發(fā)者只需數(shù)次點(diǎn)擊，利用Mendix簡(jiǎn)單的圖形界面與拖放組件，即可快速構(gòu)建AI應(yīng)用原型或最小可行性產(chǎn)品。

　　西門子表示：“通過(guò)將亞馬遜Bedrock集成到我們的低代碼平臺(tái)中，我們正在賦予每個(gè)人創(chuàng)造客戶所需的應(yīng)用程序的能力，使他們更具競(jìng)爭(zhēng)力、彈性和可持續(xù)性，在沒(méi)有編程專業(yè)知識(shí)的情況下制作更智能的應(yīng)用程序可以加速創(chuàng)新，幫助公司解決技能勞動(dòng)力短缺問(wèn)題。”

　　利用GenAI生成數(shù)字孿生場(chǎng)景

　　除了生成代碼，生成圖像是GenAI 的另一項(xiàng)拿手好戲，而視頻生成類的軟件也在以一日千里的速度迅猛發(fā)展。猶記得龍年春節(jié)剛過(guò)之際，OpenAI發(fā)布的文生視頻大模型Sora便火爆了朋友圈。它僅僅根據(jù)提示詞，就能生成60秒的連貫視頻，幾條生動(dòng)逼真、畫面精美的短視頻，給相關(guān)行業(yè)帶來(lái)的震撼至今余溫未散。如果能將相關(guān)技術(shù)用于工業(yè)元宇宙的創(chuàng)建，那無(wú)疑將為工業(yè)未來(lái)帶來(lái)更多可能。

　　將元宇宙技術(shù)融入制造業(yè)能夠改變公司的生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)和管理方式。比如，公司可以使用VR和AR等沉浸式技術(shù)來(lái)增強(qiáng)員工培訓(xùn)、倉(cāng)庫(kù)流程、質(zhì)量控制甚至產(chǎn)品設(shè)計(jì);比如，借助數(shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)可以模擬產(chǎn)品、機(jī)器甚至整個(gè)工廠，讓新的生產(chǎn)技術(shù)和系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界實(shí)施之前，就能在虛擬世界中模擬測(cè)試和驗(yàn)證它們，從而降低出現(xiàn)代價(jià)高昂錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)。

　　然而，要實(shí)現(xiàn)工業(yè)元宇宙這樣一個(gè)龐大而復(fù)雜的虛擬世界，需要多種前沿技術(shù)的支持，還需要有無(wú)限多的虛擬場(chǎng)景，這正是GenAI 發(fā)揮用武之地的地方。

　　關(guān)于GenAI +工業(yè)元宇宙的實(shí)踐，西門子和英偉達(dá)邁出了關(guān)鍵一步。早在 2022 年，西門子就宣布與圖形增強(qiáng)和人工智能技術(shù)先行者英偉達(dá)拓展合作伙伴關(guān)系，共同打造工業(yè)元宇宙，探索人工智能驅(qū)動(dòng)數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景。今年3月19日，西門子宣布將進(jìn)一步深化與英偉達(dá)的合作，此次合作將英偉達(dá) Omniverse Cloud APIs 的沉浸式可視化功能引入西門子 Xcelerator，推動(dòng)以人工智能（AI）驅(qū)動(dòng)的數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用，持續(xù)構(gòu)建工業(yè)元宇宙。

　　據(jù)介紹，生成式 AI 將大幅加快對(duì)真實(shí)感渲染細(xì)節(jié)進(jìn)行設(shè)置和調(diào)整的速度，如物料定義、照明環(huán)境以及其它輔助性情景資產(chǎn)等。通過(guò)對(duì)工程數(shù)據(jù)進(jìn)行真實(shí)的情境化處理，以往需要花費(fèi)數(shù)天的任務(wù)現(xiàn)在可在短短數(shù)小時(shí)內(nèi)完成。除工程團(tuán)隊(duì)之外，銷售團(tuán)隊(duì)、營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)、決策者和客戶等相關(guān)方也可以通過(guò)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界產(chǎn)品外觀的洞察和理解獲得裨益，進(jìn)而更明智、更快速地制定決策。

　　可持續(xù)船舶制造市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者 HD 現(xiàn)代即采用這一新解決方案創(chuàng)建了實(shí)時(shí)、逼真的可視化技術(shù)。HD 現(xiàn)代致力于研發(fā)氨動(dòng)力和氫動(dòng)力船舶，其過(guò)程極其復(fù)雜，所需管理的船舶可能包含超過(guò) 700 萬(wàn)個(gè)離散零部件。西門子與英偉達(dá)的全新解決方案幫助 HD 現(xiàn)代采用交互方式，實(shí)現(xiàn)海量工程數(shù)據(jù)集的統(tǒng)一和可視化管理。

　　利用GenAI理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　在工業(yè)知識(shí)及經(jīng)驗(yàn)領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用也在不斷拓展。

　　傳統(tǒng)的制造業(yè)應(yīng)用范式主要依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和精確的算法模型，而現(xiàn)在，隨著生成式AI的崛起，制造業(yè)開始更加注重對(duì)高質(zhì)量文本、圖片、文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用。這不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，也為制造業(yè)提供了更多的應(yīng)用場(chǎng)景和可能性。

　　2023年11月，加拿大工業(yè)人工智能軟件公司Canvass AI(該公司被CB Insights認(rèn)可為推動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的頂尖技術(shù)公司之一)宣布了其工業(yè)人工智能軟件的下一次進(jìn)化，即Hyper Data Analysis™。通過(guò)創(chuàng)新地利用生成式人工智能，Canvass AI軟件能夠?qū)⑽谋竞突�于視覺的數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)融入到生產(chǎn)數(shù)據(jù)流中，以推進(jìn)傳統(tǒng)的基于時(shí)間序列的人工智能洞察。

　　“Canvass AI使人類和機(jī)器生成的數(shù)據(jù)都能進(jìn)行全面分析，Canvass AI解決方案與工業(yè)用例中的Hyper Data Analysis能力相結(jié)合，為制造商提供了優(yōu)化資產(chǎn)、流程以及工作流的新機(jī)會(huì)。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這種組合為基于人工智能的工業(yè)解決方案開啟了新的維度。”

　　Hyper Data Analysis對(duì)于涵蓋制造過(guò)程的大量非結(jié)構(gòu)化文本和視覺數(shù)據(jù)具有很多應(yīng)用，例如：

　　通過(guò)視覺檢查異常來(lái)識(shí)別成品的質(zhì)量或相關(guān)屬性;

　　可以使用AI將視覺檢查納入，以確定缺陷的可能原因;

　　可以將基于文本的維護(hù)日志轉(zhuǎn)化為有意義的數(shù)據(jù)，與過(guò)程數(shù)據(jù)結(jié)合，提前改善對(duì)非計(jì)劃維護(hù)事件的預(yù)測(cè);

　　可以將實(shí)驗(yàn)室筆記和“批次數(shù)據(jù)”與過(guò)程和設(shè)備數(shù)據(jù)集成，以提供更有意義的產(chǎn)品質(zhì)量見解，提供模擬實(shí)驗(yàn)室測(cè)量或?qū)崟r(shí)質(zhì)量預(yù)測(cè)。

　　Canvass AI首席執(zhí)行官Humera Malik表示：“我們正在利用通用人工智能的潛力不斷創(chuàng)新我們的工業(yè)問(wèn)題解決方法。我們的戰(zhàn)略不僅僅是將聊天機(jī)器人界面添加到我們的產(chǎn)品中。這一尖端能力是對(duì)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的深入挖掘，產(chǎn)生了深刻的見解，推動(dòng)了卓越的成果。這不僅僅是一小步;它是一次巨大的飛躍，擴(kuò)展了我們的客戶在解決復(fù)雜挑戰(zhàn)方面所能實(shí)現(xiàn)的邊界，推動(dòng)了工業(yè)領(lǐng)域可能性的邊界。”

　　寫在最后

　　2023年上半年，在接受智次方研究院調(diào)研的30余家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，超過(guò)70%是生成式AI技術(shù)的“觀望者”，在他們看來(lái)，該類技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地還很遙遠(yuǎn)，甚至可能是個(gè)“偽命題”;有接近30%是生成式AI技術(shù)的堅(jiān)定“支持者”，他們認(rèn)為雖然生成式AI在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用還不成熟，但其改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、推動(dòng)制造業(yè)未來(lái)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)已經(jīng)勢(shì)不可擋。如果今年再進(jìn)行類似的調(diào)研，恐怕數(shù)據(jù)會(huì)發(fā)生極大的變化，可以預(yù)見相當(dāng)一部分“觀望者”將變成“支持者”，因?yàn)樵絹?lái)越多的實(shí)踐和探索已經(jīng)證明了工業(yè)GenAI的潛力。

　　在未來(lái)，工業(yè)GenAI將繼續(xù)為工業(yè)領(lǐng)域帶來(lái)巨大的變革和創(chuàng)新，進(jìn)一步推動(dòng)工業(yè)智能化水平的提升，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，我們可以期待看到GenAI在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮更廣泛、更深遠(yuǎn)的作用，它將成為企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效率提升、質(zhì)量?jī)?yōu)化和資源利用最大化的重要工具，為工業(yè)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展和智能化轉(zhuǎn)型注入新的活力和動(dòng)力。