AI+是制造業(yè)的“選擇題”還是“必答題”？

作者／ IT時(shí)報(bào)記者 郝俊慧

編輯／ 郝俊慧 孫妍

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,，AI技術(shù)正逐步滲透并重塑傳統(tǒng)工業(yè)的血脈,。

2024年5·17世界電信和信息社會(huì)日的主題為“數(shù)字創(chuàng)新促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展”，對(duì)于一直“負(fù)重”前行的制造業(yè)而言,，可持續(xù)發(fā)展意味著要在優(yōu)化資源利用,、提升生產(chǎn)效率、減少環(huán)境污染,、增強(qiáng)環(huán)境適應(yīng)性以及促進(jìn)社會(huì)公平等等多個(gè)維度實(shí)現(xiàn)跨越式創(chuàng)新,，但動(dòng)力和引擎在哪里？

作為近兩年全球最熱的高頻詞——人工智能被認(rèn)為具有改變世界的潛力,。然而,，如何將AI從熱詞變?yōu)樯a(chǎn)力是擺在制造業(yè)企業(yè)眼前的現(xiàn)實(shí)“選擇題”，甚至選擇的路徑也有兩條：All in AI或AI in All。

2024年,，互聯(lián)網(wǎng)大廠依然“內(nèi)卷”,，“大模型產(chǎn)業(yè)化”代替“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”成為新的黑話；一大波創(chuàng)業(yè)公司則看到了商機(jī),，從百模大戰(zhàn)到萬模大戰(zhàn),，作為擁有全球最多行業(yè)的國家，中國有太多企業(yè)在未來10年內(nèi)會(huì)將智能化做成“必答題”,；而老牌企業(yè)軟件應(yīng)用廠商則氣定神閑,，深知再好的通用大模型，如果不懂產(chǎn)業(yè),，也無法落地……

面向可持續(xù)發(fā)展的未來,，“世界工廠”在擁抱AI時(shí)，是向左走,，還是向右走,？答案或許并不唯一。

創(chuàng)業(yè)公司 小馬過河為中小企業(yè)打造“AI助理”

最近一年,，清醒異構(gòu)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官余騰的行程單上,，慈溪、昆山等中國百強(qiáng)縣的名字頻頻出現(xiàn),。

大模型浪潮中,，AI被認(rèn)為是可“重塑”產(chǎn)業(yè)的新引擎，然而,，通用大模型同時(shí)存在專業(yè)性,、泛化性和經(jīng)濟(jì)性“不可能三角”問題，導(dǎo)致目前行業(yè)實(shí)際落地應(yīng)用進(jìn)程并不快,。

近日,，騰訊研究院正式發(fā)布的《向AI而行，共筑新質(zhì)生產(chǎn)力——行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告》顯示,，行業(yè)大模型應(yīng)用場(chǎng)景的快慢呈現(xiàn)“微笑曲線”特征,。在產(chǎn)業(yè)鏈高附加價(jià)值的兩端（研發(fā)、設(shè)計(jì)和營銷,、服務(wù)）,，大模型應(yīng)用落地較快。而在低附加價(jià)值的中部（生產(chǎn),、組裝等）,，大模型應(yīng)用進(jìn)程較慢。

“我和很多制造業(yè)企業(yè)老板溝通過,，他們都想搭上人工智能的快車,，但都不知道怎么做,。”余騰告訴《IT時(shí)報(bào)》記者，對(duì)于利潤率相對(duì)薄弱的制造業(yè)而言,，AI的價(jià)值必須非常顯性化,，而擁有大量“專精特新”企業(yè)的長三角，無疑是AI賦能產(chǎn)業(yè)的最佳實(shí)踐區(qū),。

這是一個(gè)非常典型的中國式樣本,。客戶公司很“年輕”,，沒有像傳統(tǒng)企業(yè)一樣背負(fù)較重的“包袱”,，是集技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品研發(fā),、高端制造于一體的高新技術(shù)企業(yè),，數(shù)字化程度較高，所屬行業(yè)屬于新興領(lǐng)域,，創(chuàng)始人對(duì)人工智能有非常濃厚的興趣,，愿意嘗試新技術(shù)。而清醒異構(gòu)是國內(nèi)大模型“清華系”中的一員,，一開始創(chuàng)業(yè)方向便是解決大模型技術(shù)和業(yè)務(wù)“兩張皮”問題,，為行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景提供人工智能解決方案，建構(gòu)企業(yè)專屬模型,，打造高可用性的智能服務(wù),，形成企業(yè)自己的AI Agent（人工智能代理）。

“一拍即合”之后,，清醒異構(gòu)將為客戶訓(xùn)練四個(gè)“助理”：AI融資助理,、AI代碼助理、AI工人助理和AI市場(chǎng)助理，在市場(chǎng)分析,、融資支持,、生產(chǎn)線效率提升等方面先行嘗試AI+。

“在前期測(cè)試中,，效果已經(jīng)十分明顯,。”余騰告訴記者,，初步成型的“AI市場(chǎng)助理”已經(jīng)可以幫助客戶市場(chǎng)人員對(duì)企業(yè)產(chǎn)品有更加深刻認(rèn)知,，尤其市場(chǎng)分析和商機(jī)挖掘方面的效果，客戶很是滿意,，接下來將重點(diǎn)訓(xùn)練“AI工人助理”,，可以將“老”產(chǎn)線工人的經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化，讓新工人迅速通過AI助理學(xué)會(huì)解決實(shí)際問題,。

被多模態(tài)大模型 改變的數(shù)據(jù)采集方式

與傳統(tǒng)企業(yè)信息化系統(tǒng)中的知識(shí)庫相比,，AI助理對(duì)于效率的提升不僅僅體現(xiàn)在自然語言的問答上，更多是輸入輸出時(shí)體現(xiàn)出更強(qiáng)的綜合能力和多模態(tài)能力,。

當(dāng)前,，制造業(yè)最頭疼的問題莫過于勞動(dòng)力緊缺，一方面是勞動(dòng)人口的整體比例下降,，另一方面則是新老工人的交替并不順暢,。

一位廣東某地家具工廠的“廠二代”曾告訴《IT時(shí)報(bào)》記者，第一代中國工廠普遍存在的問題是,，老板和工人都一起老了,，但沒有新鮮血液補(bǔ)入，即便有年輕人進(jìn)廠,，培訓(xùn)時(shí)間也很長,，往往還沒成為“熟練工”便離職了。

如今,，隨著多模態(tài)大模型的逐漸成熟,，當(dāng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時(shí)，最基層且最重要的數(shù)據(jù)采集階段,，可用的手段不再僅僅是訪談和填表格,，而是增加更加多元數(shù)據(jù)，比如圖片,、視頻,，甚至現(xiàn)場(chǎng)對(duì)熟練工人動(dòng)作的無感拍攝，而這些多模態(tài)數(shù)據(jù)也可以通過大模型進(jìn)行一定程度的描述和分解,，從而快速完整地將成熟工人的經(jīng)驗(yàn)數(shù)字化,，并形成經(jīng)驗(yàn)積淀下來,，成為企業(yè)“小模型”的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

同時(shí),，這些數(shù)據(jù)被精準(zhǔn)標(biāo)注后,，可用于對(duì)大模型進(jìn)行微調(diào)和反饋訓(xùn)練，最終以多模態(tài)的方式對(duì)新員工輸出,，新員工只需根據(jù)自己的問題“提問”,，便可以得到有針對(duì)性的精準(zhǔn)答案。

當(dāng)然,，從目前大模型落地的實(shí)際情況看，這只是最理想狀態(tài),，現(xiàn)有企業(yè)專屬模型的能力尚無法完全實(shí)現(xiàn),。

“最主要原因當(dāng)然還是作為底座的通用大模型能力有限?！庇囹v告訴記者,，企業(yè)級(jí)大模型大多建構(gòu)在開源大模型上，而開源大模型的參數(shù)級(jí)相對(duì)較小,，清醒異構(gòu)正在微調(diào)的開源大模型參數(shù)普遍在13B～30B之間,，“幻覺”仍然不可避免。

此外,，采集效率也很可能成為影響整個(gè)企業(yè)數(shù)字化升級(jí)的重要因素,。正如前文所言，最終理想狀態(tài)的數(shù)據(jù)采集是一種“無感體驗(yàn)”,，產(chǎn)線工人無需任何動(dòng)作,，只需用攝像頭自動(dòng)拍攝其工作流程即可形成有效數(shù)據(jù)，但如果達(dá)不到這種規(guī)范和流水線,、標(biāo)準(zhǔn)化方式,，容易出現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)升級(jí)而大模型能力還未升級(jí)的現(xiàn)象。目前清醒異構(gòu)大約每隔兩個(gè)月左右會(huì)為客戶做一次微調(diào)和升級(jí),，以避免出現(xiàn)“倒掛”現(xiàn)象,。

“AI會(huì)帶來很多生產(chǎn)和溝通方式的變化?！庇囹v認(rèn)為,，大模型出現(xiàn)對(duì)制造業(yè)最大的意義在于，可以創(chuàng)造出很多新需求,，解決了很多曾經(jīng)以為是無解的問題,，而隨著通用大模型的能力提升、更多具有普適性的AI應(yīng)用工具出現(xiàn),，人工智能對(duì)于工業(yè)的引擎拉動(dòng)性將加速躍遷,。

老牌解決方案廠商 穩(wěn)中求勝讓AI絲滑“內(nèi)嵌”

與“小步快跑”的清醒異構(gòu)不同,，全球最大企業(yè)應(yīng)用軟件廠商SAP選擇了另一條AI賦能產(chǎn)業(yè)的路徑——商業(yè)AI，將AI嵌入企業(yè)解決方案,。

5月10日舉行的SAP中國峰會(huì)上,，SAP全球執(zhí)行副總裁、大中華區(qū)總裁黃陳宏詳細(xì)闡釋了一個(gè)愿景——“成為全球第一的企業(yè)應(yīng)用和商業(yè)AI公司”,，這是自去年推出商業(yè)AI之后,，SAP首次明確的新未來。

對(duì)于服務(wù)全球94%五百強(qiáng)企業(yè)的老牌IT廠商而言,，當(dāng)AI浪潮席卷而來時(shí),，將這種新能力與企業(yè)已有的業(yè)務(wù)流程、運(yùn)營管理深度融合,，在企業(yè)已有的系統(tǒng)內(nèi)釋放AI的能力,，是SAP自然而然的選擇。

全球已有25000個(gè)AI客戶

目前,，SAP在全球有25000個(gè)客戶已經(jīng)進(jìn)入AI場(chǎng)景,。

以全球知名的半導(dǎo)體廠商AMD為例，商業(yè)AI將其訂單交付查詢的效率提升了十倍,。當(dāng)訂單出現(xiàn)延遲時(shí),，以往要倒查14個(gè)環(huán)節(jié)，才能真正找到不能準(zhǔn)時(shí)交付的原因,，至少需要20分鐘,，如今通過AI打通各個(gè)環(huán)節(jié)，不到1分鐘就能完成整個(gè)過程,。對(duì)于有著海量物流和分發(fā)任務(wù)的制造業(yè)企業(yè)而言,，AI提升了整個(gè)供應(yīng)鏈的效率。

“再強(qiáng)調(diào)一遍,，我們不做大模型,。”黃陳宏告訴記者，通過BTP業(yè)務(wù)技術(shù)云平臺(tái),，SAP搭建了AI的Foundation（基礎(chǔ)）,，大模型可以在這一層做適配、訓(xùn)練,、協(xié)同,，“我們對(duì)所有AI合作伙伴完全開放，形成一個(gè)AI生態(tài)底座,?！?/p>

在此之上，SAP在所有業(yè)務(wù)流程當(dāng)中都加入AI功能,，從云端ERP到供應(yīng)鏈管理,、人力資源管理,、支持管理、商業(yè)網(wǎng)絡(luò),、客戶關(guān)系管理,、業(yè)務(wù)平臺(tái)，都有AI嵌入式功能,，并通過商業(yè)AI的 “智能副駕”Joule打通所有業(yè)務(wù),，統(tǒng)一調(diào)度。從客戶層面來看,，Joule已經(jīng)絲滑內(nèi)嵌入原有的核心業(yè)務(wù)流程,，出現(xiàn)在企業(yè)數(shù)字化管理的各個(gè)環(huán)節(jié)中，只需對(duì)Joule提出需求,，便會(huì)由系統(tǒng)自動(dòng)給出結(jié)果,，真正有效實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)價(jià)值。

一家美國吉他廠商已經(jīng)是Joule的忠實(shí)“粉絲”,。在SAP展示的案例視頻中，當(dāng)這家吉他公司準(zhǔn)備進(jìn)軍瑞士市場(chǎng)時(shí),，老板可以直接詢問Joule關(guān)于該市場(chǎng)的平均收入和消費(fèi)洞察情況,，并由系統(tǒng)自動(dòng)推薦最適合的產(chǎn)品類型，進(jìn)而挑選適合的供應(yīng)商,。等到了實(shí)際開店環(huán)節(jié),，只要對(duì)Joule說，“幫我雇傭一個(gè)吉他店鋪經(jīng)理”,，就能在列表上自動(dòng)完成符合這一崗位員工的篩選……通過簡單的自然語言描述,，一個(gè)智能副駕打通了六個(gè)場(chǎng)景，貫穿了所有SAP業(yè)務(wù)流程,，對(duì)于以穩(wěn)健為主的大型企業(yè)而言,，這種內(nèi)嵌式AI顯然是變動(dòng)最小的“人工智能+”。

擁抱AI要打破數(shù)據(jù)孤島

不過,，目前已落地SAP商業(yè)AI的客戶都是國外企業(yè),，中國暫時(shí)還沒有企業(yè)正式應(yīng)用。

“一家企業(yè)想讓AI真正成為驅(qū)動(dòng)引擎是有門檻的,，第一,，要有完備的數(shù)字化核心體系；第二,，要能打通所有數(shù)據(jù)孤島,，將一個(gè)企業(yè)的所有數(shù)據(jù)用起來；三是上云,?！秉S陳宏坦承,，中國企業(yè)普遍在第二個(gè)環(huán)節(jié)有“短板”。

數(shù)據(jù),、算力,、算法被公認(rèn)為是影響大模型能力的三大要素，而經(jīng)過1年半的極速狂奔,，數(shù)據(jù)的重要性在三者間越來越凸顯,，尤其是當(dāng)大模型進(jìn)入產(chǎn)業(yè)化周期，在滿足企業(yè)對(duì)于“幻覺率”的低容忍度時(shí),，真實(shí)數(shù)據(jù)比算力更加有效,。

困擾于很多互聯(lián)網(wǎng)大廠的數(shù)據(jù)難題，反而是SAP的最大優(yōu)勢(shì),。目前,，全球有27000家客戶授權(quán)SAP用自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI訓(xùn)練，由于這些數(shù)據(jù)是真實(shí),、實(shí)時(shí),、準(zhǔn)確的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，其微調(diào)之后的行業(yè)大模型或企業(yè)大模型具備了更加專業(yè)的洞察和智能,，同時(shí)作為一家歐洲企業(yè),，SAP對(duì)用于AI大模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)安全性和私密性治理，執(zhí)行最高標(biāo)準(zhǔn),。

不過,，黃陳宏認(rèn)為中國第一家落地商業(yè)AI的制造業(yè)企業(yè)已“呼之欲出”，“它是全球最大的制造業(yè)公司之一,，我們從去年開始已經(jīng)在一起全面打造AI能力,，幫助企業(yè)找到正確策略，降本增效,，先做企業(yè)的AI智慧大腦,，再做智慧工廠，最后AI Everything,?！?/p>

《向AI而行，共筑新質(zhì)生產(chǎn)力——行業(yè)大模型調(diào)研報(bào)告》中指出,，大模型處理特定領(lǐng)域問題或任務(wù)的準(zhǔn)確性與效率,、大模型處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外新樣本的能力和大模型訓(xùn)練和應(yīng)用的投入產(chǎn)出比，很難同時(shí)得兼,。

如何解開這個(gè)“不可能三角”,，是一個(gè)需要CEO引導(dǎo)的企業(yè)戰(zhàn)略級(jí)工程。

記者觀察 加速AI引擎背后的“減碳數(shù)學(xué)題”

通過AI實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,，并不是一個(gè)可直觀的結(jié)果,。但當(dāng)生產(chǎn)效率與員工技能傳承的效率都被AI提升后,，制造業(yè)的可持續(xù)發(fā)展路徑被暗中激發(fā)出來。

事實(shí)上,，“減碳”并不僅僅是減少因產(chǎn)品而產(chǎn)生的碳,，更多是通過多維度措施，降低整體的資源消耗,。

聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(SDGs)中,，SDG 9（產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)新和基礎(chǔ)設(shè)施）,、SDG 8（體面工作和經(jīng)濟(jì)增長）以及SDG 12（負(fù)責(zé)任消費(fèi)和生產(chǎn)）都能夠通過AI賦能,，共同指向一個(gè)更加高效、包容和環(huán)境友好的制造業(yè)未來,。

比如,，AI助理通過快速學(xué)習(xí)和模擬熟練工人的經(jīng)驗(yàn)，可以減少了新員工培訓(xùn)周期,，間接降低了因長時(shí)間培訓(xùn)產(chǎn)生的資源消耗,，包括能源,、材料和人力成本,；或者,，面對(duì)勞動(dòng)力老齡化和技能傳承難題,，AI助理可以確保關(guān)鍵技能和經(jīng)驗(yàn)不隨人員流動(dòng)而流失,，保障了產(chǎn)業(yè)知識(shí)的連續(xù)性和創(chuàng)新能力,，為制造業(yè)的長期發(fā)展和人力資源的可持續(xù)管理打下基礎(chǔ),；再或者，通過供應(yīng)鏈的管理，加速了物料全球周轉(zhuǎn)的周期,，也能間接減少你的“碳成本”,。

國際電信聯(lián)盟表示,，在過去艱難的一年里,，人工智能等顛覆式的數(shù)字化解決方案帶來一線希望，為聯(lián)合國可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)（SDG）的進(jìn)展提速70%,。