AI大模型时代之下，包括制造业在内的千行百业，正以更加积极开放的心态拥抱新技术，加速智能化转型。联想集团、中联重科等企业在日前举行的“走进智能工厂——联想×中联重科擎智沙龙”活动上表示，大模型将推动制造业创造全新的应用场景和商业模式，应该以开放的姿态，积极拥抱大模型，迅速补齐短板，缩小与国外在技术创新和技术应用上的差距。

近日，中科云谷发布了首个基于人工智能的工业互联网平台，接入设备超过170万台（套）、工业APP累计1.2万余个，沉淀相关工业模型近万个。专业的运营体系与人工智能融合，使中联重科整个设备效率提升了20%到30%，商机转化率提升35%。

中科云谷技术中心副总经理宦瑞坤认为，新一代工业互联网平台优秀的场景化能力和成绩，离不开AI大模型和混合模型的支持。“中科云谷新一代平台结合工业链真实需求和业务场景，打造了一套AI大中小模型结合的混合模型。各类模型各司其职，实现深度的数据和AI混合应用，驱动企业智能化运营水平提升。”他说。

作为“双实企业”的典型代表，联想集团经历了全球信息化、数字化探索、数字底座升级、智能业务运营、智能驱动创新5个时期，目前已经打造了一个完整的信息化、数字化、智能化制造样本。全集团统一的数字底座改造之后，现代化的智能运维可以帮助实现运维成本每年节省四五千万元，同时减少50%的运维工作量。

以联想旗下的联宝科技为例，其每天生产的超过10万台电脑中，80%是数量小于5台的客制化订单，排产复杂度介于国际象棋和围棋的复杂度之间，通过智能化转型，现在每天排产时间从人工的6小时缩短至只需要90秒。

“联想也提出了大模型、小模型两种样本技术。”联想集团制造行业首席架构师秦晓东称，联想聚焦解决制造领域中样本数据少、模型训练难、场景适配慢等问题，依托联想边缘大脑Edge AI，自主研发了小样本终身学习技术。该技术在预训练行业模型的基础上，只需要少量样本，几个小时即可快速训练模型并投入相应场景任务，解决了工厂AI质检难题。目前，联想小样本终身学习已搭载在联想工控机、工作站、服务器等硬件产品中，并广泛落地应用在了包括新能源电池、轴承检测、无纺布检测、3C电子、药品、家电等产品的缺陷检测场景中。

在谈到小样本与大模型应用落地面临的挑战时，东方电机数字化与智能制造技术部副部长叶永江指出：“面对样本质量、工业场景落地及数据安全等问题，企业需要有针对性地解决问题。”

由于AI大模型应用导致算力需求每3至4个月就会翻番，大多数企业没有能力在算力上面做过多的投入。“要让产业链发生质的改变，需求集合全产业链的力量，甚至社会或政府的力量，提升算力规模，共同创建一个更好的适合行业生态的环境。”叶永江说。

“对于大模型的落地我们最担心的就是机器学习模型的精度无法完成满足工业场景的逻辑性、严谨性和因果性。”中联重科中科云谷人工智能总监童兴说，为满足这些条件，中科云谷首先推出了以知识为核心的模型推理架构，让模型在尽量提高精度的同时，在推理决策的时候加上领域知识与特定场景的限定条件。其次，在有限的条件内尽量扩充硬件，并充分利用云资源，在软硬的升级基础上，通过优化算法来最大化对这些资源的利用。

（文章来源：新华财经）