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中国制造业人工智能行业应用发展图谱报告2023(附下载)

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摘要:报告显示,制造业是一个非常注重安全、可靠和稳定的行业,因此对于人工智能模型的可靠性提出了更高的要求。特别是在生产制造流程中,可靠性尤为重要。这就需要人工智能模型,包括大模型,具备更高的可靠性和稳定性,以保证生产制造流程的正常运转。

从大模型驱动的AI应用方面来看,应用成本需要大幅度降低。目前,定制化千亿参数通用大模型的成本难以被客户接受。算力成本仍然高居不下,训练卡价格仍在上升。未来考虑到未来LLM不断升级,训练推理成本或将持续上行。为此,垂类大模型能够达到参数量、效果、成本和场景的匹配,模型蒸馏压缩、采用MoE架构小样本微调等技术路径也能够有效降低成本,加速落地。

与其他行业不同,工业场景相对来说数据样本量较小,AI训练相对困难。工业数字挛生可以通过仿真的形式生成大量数据,帮助AI模型深度优化。制造企业也需要强化自身数据积累与沉淀,以提升AI应用现实可行性。

报告认为,未来工业级场景需求升级,带动计算机视觉、工业知识图谱、工业数字李生、群体智能等关键技术向多元化场景纵深发展;大模型为工业智能注入认知理解能力,将柔性融入制造流程,成为工厂智能中枢;AI与工业大数据双向驱动将全面释放价值,成为智能制造升级关键推动力;生成式AI的应用将为工业知识沉淀和传承提供有力支持。

报告节选内容如下

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