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AI大模型推動智能制造系統 工業應用邁入“激動時時刻刻”
證券日報新聞記者 吳瞬
“大家最初覺得這是互聯網技術十年未遇的好機會，可是心里有些認為這是幾百年難遇的、相近發明電的科技革命一樣的機會。”5月18日，在騰訊2023年股東大會上，騰訊游戲董事長兼CEO騰訊傳出這般感嘆。
“大家都知道，人類已經歷三次工業革命，每一次工業革命都帶來了高新科技里的新機遇，還對經濟活動、生活習慣形成了深刻的影響。”小象智能機器人老總、技術總監（CTO）伍祁林說，如今正處在第四次工業革命，以云計算技術、物聯網技術、大數據技術、智能機器人等為代表，已經促進經濟活動、生活方式轉型，特別是在最近人工智能技術（AI）大模型的崛起與快速發展，更為促進了智能機器人，特別是人型機器人的發展的浪潮。
現階段，AI技術性正在逐漸深層置入我國加工制造業和高端制造業的各個階段。工業應用從事人員大呼迎來“激動時時刻刻”。
梅卡曼德智能機器人創辦人邵天蘭一樣針對AI大模型在工業生產中的應用很興奮。“如今大模型給了一個特別好構思，生活中有千億級別計算復雜度，根據跨模態的各種各樣訓練樣本，當你把核心能力做完后，大模型就可產生一個更高級別的水平。”他強調，“這個能力可替代許多技術工程師才能實現工作，把這個能力組合在一起，對于我們來說還有機會把機器人技術性再推上去一個數量級，也是我們所看到的的一個極大機遇。擁有大模型以后，市場將有可能是已有的10倍乃至100倍，這就是我們如今很興奮的一件事情。”
人形機器人服務咨詢翻番
“大模型促進了全部人工智能產業的一個全法國新浪潮。當下各個領域都是在探尋跟大模型融合。”訊飛科技云服務平臺業務群CTO劉可為在近日一場“訊飛科技AI TechDay”現場中指出，智能機器人做為人工智能技術最關鍵也最綜合性的一個運用媒介，它跟大模型間的這類融合也必定會讓我們自己的生產主力造成極為重要的促進作用。
“從他們平臺上的數據中可以看見，近幾個月我們整個智能機器人的獲取量提高88%，人形機器人服務咨詢量提高125%。更加值得慶幸的是，之前機器人應用很有可能更多的是都集中在一些業務領域，而如今我們可以看見，機器人應用出現在了工業生產、加工制造業、農牧業乃至物流企業，逐漸有一種向整個行業全鏈條滲入的喜人狀況。”劉可為說。
記者在現場看到，依托AI技術以及訊飛科技“智能機器人超腦服務平臺”，一臺履帶智能機器人能夠快速搭建運動導航欄水平：在一系列探尋中地圖搭建后，該智能機器人能夠真正實現一個從A點到B點導航欄每日任務，與此同時也擁有實時定位表明和導航欄避讓水平。
以上實例只是一個開始。實際上，AI早就在工業化生產行業建立運用。前不久，新聞記者在一家德國企業的深圳分公司見到，這家公司的激光焊接機已經開始運用技術性進行一些高端數控機床生產制造。例如對于電動機里的銅心線激光焊難題，該企業一位試驗室責任人則表示，“大家一般是用機器視覺技術來判斷，一些間隔過大銅心線通過人工智能技術分辨會以后再電焊焊接，但是也會一一標識，中后期由人力干預；而針對一些較為大但在還行接納范疇空隙時，設備視覺識別系統到獨特情況之后，會自動調節焊接參數，包含電焊焊接運動軌跡、輸出功率等，總而言之盡可能地讓設備智能化面對各種工作狀況進行電焊焊接。”
“這一款機器設備就用到了機器視覺技術和人工智能，早期通過一系列導進生產圖片，再通過人力去標識恰當的那一部分，在一定數量累計后，AI實體模型就可以自己總結規律知道這些就是你最想要的東西，它會將全部不可控因素都濾掉，與此同時它還能協助開展焊后質量檢驗。”以上試驗室負責人說。
訊飛科技方面也是向記者介紹了一項AI創變工業化生產的案例。為協助鋼鐵企業企業戰略轉型，搭建智能化生產線，河北省遷安市的首鋼集團遷安鋼材有限公司應用科大訊飛聲學材料成像儀對煉鐵廠12路打箱立管真空泵展開了可視化泄露速掃，將以往要10個小時以上的檢查時長立即減少為90min，并在廠內檢測出22個氣體泄露點，讓冶煉廠里的氣體泄露部位“一目了然”。若假定本廠每一年生產量約100萬噸左右，本次維修可以為工廠節省300萬～500萬度電（總計約90萬余元）。
提高工業生產自動化程度
在4月的第六屆數字中國建設峰會上，阿里董事長兼CEO、阿里云智能集團公司CEO張建軍表露：阿里服務器技術工程師已經試驗將千問大模型連接工業機械手，在釘釘打卡提示框鍵入一句人類的語言，就可以遠程控制指引機器人工作。
這也就意味著，AI大模型的出現為工業機械手帶來更多的很有可能。據阿里服務器技術工程師詳細介紹，大模型在機器人系統與應用環節都可發揮了重要作用。在機器人系統環節，技術工程師可以通過千問大模型自動生成代碼命令進行機器人的功能的開發和調節，甚至還可以為智能機器人造就一些全新升級作用，比如智能機器人可以對爬取、挪動等核心能力開展任意組成編輯，從而進行更為復雜每日任務；在生產運營時，千問大模型為智能機器人出任務帶來了邏輯推理決策的過程水平，一線工人僅需推送一段文字，千問就能明白其用意開展每日任務邏輯推理，并即時翻譯成設備可以接受的編碼，指引設備出任務，合理提高生產效率。
伍祁林表明，在工業制造層面一直有一個困擾，則在機器人編程及其加工工藝調節上，程序編寫時間比較長，部署成本較高，但AI大模型有希望處理這一難題。
“例如在噴漆工藝上，大家未來能否通過一些模型推理以后，上傳客戶主要參數，他就一鍵生成一組能控制智能機器人運動軌跡及其操縱工藝技術，在這一前提下再進行一些調整或機械化調節，使整個程序編寫、運用變得更加簡易、迅速。下面，能夠緊緊圍繞全部加工工藝提高、加工工藝程序編寫進一步跟AI實體模型做深度結合。”
時代伯樂執行合伙人王曉玲接受證券日報采訪時強調，AI大模型在工業應用中的一個重要運用階段，是依靠大量的工業數據提高全部工控自動化的水準。“舉個簡易事例，他在工業生產技術領域，在機器視覺技術行業就能有很大幫助，由于機器視覺技術往日受制于全部算率及其算法有程度，沒法真正地完成獨立判斷一個一個物體個人行為，更多的是依據設定的控制指令行為。假如AI大模型連接機器視覺技術，他就可以有效地進行一些混亂的爬取，把它放到合適的地方，這是一個比較常見的應用實例。”
王曉玲表明，依靠總體數據信息算力的提高，AI大模型還可以在無人工廠執行根據學習規控制系統（PNC）方案。例如依據庫存量人類的歷史銷售訂單、生產制造排表及其庫存商品，能夠很準確地辨別何時要下單，何時要生產制造，替代往日依據人為因素工作經驗做生產規劃，讓整個生產率有極大提高。
轉型悄悄地開演
近些年，伴隨著AI技術的不斷進步與應用，工業化生產和高端制造業行業也逐漸慢慢完成數字化轉型。更多的企業期待通過引進這一技術來降低成本，提升產品質量。
現行政策中對人工智能技術及其AI大模型的高度重視也不斷上升。4月28日，中央政治局會議提及：要注重通用人工智能發展趨勢，構建創新生態系統；5月5日，第二十屆中央財經委舉辦初次大會，大會提及，新一代信息技術等戰略性新興產業是引導未來社會經濟發展關鍵能量，要把握好人工智能和新技術革命的浪潮。
但羅馬帝國終究不是一天就能修建的。盡管AI大模型有希望刮起新一輪科技革命，但這是一個循序漸進的全過程，并不是一蹴而就。
“AI大模型真真正正運用到工業化生產、高端智能制造行業速度會很快，營銷推廣起來很有可能會出現像初期智能手機普及化一樣快速。”王曉玲表明，但生活中有2個短板要解決，第一個是算率，這類大規模算率能夠以最低成本費根據云空間處理。難以的一點是數據采集，但是目前工業應用整體上的數字化水平不太高，大量必須人為因素鍵入。生產運作的數據可視化及數字化預估必須五到十年。
王曉玲覺得，對傳統制造產業來講，爬取這些信息還需要許多的傳感器小型網絡服務器，整理后重上傳入云空間，這是一個極大升級。但這就需要加工制造業花費大量資產才能達到，需要長時間的收益積淀，及其私募股權融資或發售適用之后才會逐漸運用。
應對越來越復雜的工業化生產和高端制造業，AI大模型還要攻破一個又一個具體困難。梅卡曼德智能機器人頂尖發展趨勢官韓卓說：“我還在過去幾年大約走訪了200個加工廠，大家特點就是始終在工地里邊。在AI+制造業行業，人人都說它是一個萬億級銷售市場，但站在一個開發人員視角，我們都覺得如果它更像一萬個數億級銷售市場，由于這里邊存在許多的非標準運用。”
“許多國外工業機械手企業進入我國市場就會發現水土不服情況，因為在西方國家管理方法、生產制造全是規范化的，可是國內市場不論是監管或是加工廠都有大量非標準要求。”韓卓說，“如今我們可以做到的便是應對各種各樣非標準、細碎運用，都可以用規范化的方式解決。”
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