智東西（公眾號：zhidxcom）
作者 | 程茜
編輯 | 漠影
“AIGC+制造”能擦出什么火花？
4月13日，國內“AI+制造”解決方案供應頭部玩家創(chuàng)新奇智發(fā)布“奇智孔明”AIGC引擎（AInnoGC）。
該產品是制造業(yè)垂直場景的AIGC工程算法引擎，依托于創(chuàng)新奇智自研MMOC人工智能技術平臺，以工業(yè)預訓練大模型為核心。奇智孔明擁有五大能力，分別是內容生成、智能問答、多輪對話、推理能力、代碼生成，能夠滿足制造行業(yè)企業(yè)的個性化需求。
創(chuàng)新奇智CTO張發(fā)恩透露，創(chuàng)新奇智發(fā)布的“奇智孔明AInnoGC”生成式AI引擎的核心是我們正在建設的工業(yè)預訓練大模型，因為是面向垂直行業(yè)的企業(yè)級應用，他們不會盲目地追求參數數量，而且大模型相關的技術發(fā)展很快，模型的大小不等于模型的能力，模型的大小也不等于訓練模型需要的算力，“因此我們會更加關注我們的服務能力和收入效益，更加務實地去做這件事情”。
誠然，對于通用行業(yè)大模型而言，大量的參數、語料是提高其生成效果的關鍵，但對于垂直場景來說，其邏輯并不完全相同。以制造業(yè)為例，企業(yè)對于生成內容的專業(yè)性、可用性、定制化等要求更為嚴苛，因此單純的堆疊參數可能并不能做出更好用的產品。
當下，全球AI產業(yè)已經迎來新的市場機遇期，并創(chuàng)造出一個新世界。大模型作為底層發(fā)動機，正在讓各行各業(yè)產生變革。
但與此同時，一定程度上通用大模型無法滿足垂直場景需求的痛點浮出水面。因此，垂直領域的人工智能將與通用人工智能發(fā)展相輔相成。
一、制造業(yè)定制AIGC產品，五大能力加速企業(yè)轉型
從大模型的發(fā)展來看，算力、參數的暴力堆疊已經成為一大趨勢，通用人工智能時代的到來已經成為必然。但對于更聚焦、更垂直的行業(yè)應用，通用型大模型往往無法精準覆蓋到用戶需求。
在制造業(yè)尤其如此，這一行業(yè)覆蓋范圍之廣是其它行業(yè)不可比擬的，并且作為技術密集型產業(yè)，該行業(yè)企業(yè)對于智能化、自動化的要求更為急迫?；诖?，在生成式AI熱潮加速狂奔的當下，深耕AI+制造解決方案的創(chuàng)新奇智開啟了從AI 1.0到AI 2.0的進階之路。
不同于To C屬性明顯的通用大模型，創(chuàng)新奇智更強調To B，使用制造業(yè)中的內部數據去訓練工業(yè)預訓練大模型，在企業(yè)數字化轉型需求迫在眉睫的當下，將生成式AI引入制造業(yè)。
從功能來看，AInnoGC擁有五大能力，分別是內容生成、智能問答、多輪對話、推理能力和代碼生成。
讓AInnoGC扮演一位修車師傅，當詢問“一輛奔馳GLS剎車有異響，可能是什么原因？”剛開始它會給出4個原因及對應解決方案。
當追問“能再說一些其它故障原因嗎？”，AInnoGC能準確避開前面已經涉及的原因，用新的原因及對應解決方案回答。
此外，在回答故障原因時，AInnoGC也十分謹慎地要求用戶“先進行剎車系統(tǒng)檢查”，并“讓專業(yè)的售后服務人員處理此事”。
同時，AInnoGC還展現(xiàn)了強大的制定計劃能力，當詢問“編寫一份為期三天的汽車工廠培訓計劃”時，它的回答是：
它的計劃中不僅覆蓋了培訓內容，并且在最后一天安排了培訓總結。
在代碼能力方面，AInnoGC可以用“SQL和Python分別生成2022年某車間生產產品總量”：
做報表時，詢問“幫我統(tǒng)計一下某工廠2022年全年每個月員工的平均出勤率和離職率，生成一個表格”，AInnoGC的回答是：
AInnoGC在多模態(tài)生成上也毫不遜色，例如讓它“生成1張晶圓缺陷圖片”：
垂直場景下的預訓練語料加持，使得AInnoGC在解決制造業(yè)客戶真正痛點、需求層面正在迸發(fā)出強大的生命力，同時此舉也能讓更多制造業(yè)玩家感受到AIGC產業(yè)發(fā)展的紅利。
二、五大技術優(yōu)勢，打開“AIGC+制造”的潘多拉魔盒
從應用的角度看，制造業(yè)具有特殊的業(yè)務屬性以及私有化部署需求。十分直觀的一個屬性就是，各個公司的業(yè)務數據、物流數據、管理數據、財務數據都是商業(yè)機密。張發(fā)恩說：“這些資源都是企業(yè)非常核心的私域數據，無法公開喂給大模型?！?/p>
這充分體現(xiàn)了垂直行業(yè)模型在當下存在的必要性與急迫性。
回到企業(yè)角度，制造業(yè)智能化、自動化轉型趨勢正在加速，從AI 1.0的計算機感知、預測、決策能力正在進化到生成能力。
以一個企業(yè)中的細分需求為例，作為技術密集型行業(yè)，制造業(yè)企業(yè)對于工作人員的專業(yè)技能要求很高，但剛剛畢業(yè)的大學生往往缺失這一部分能力。因此，如何讓新入職員工快速上手、掌握“實戰(zhàn)”技能，通常會需要企業(yè)付出人力、時間來為他們的自動化編程和信息處理能力進行培訓。
隨著生成式AI的出現(xiàn)與應用，這種情況已經發(fā)生改變，張發(fā)恩補充道：“很多問題都可以通過AInnoGC解決。”比如學生發(fā)現(xiàn)程序問題，但找不到程序bug時，這正是AInnoGC的潛力，也是生成式AI與制造業(yè)的碰撞。
這背后正是創(chuàng)新奇智在AI領域進行全棧技術布局的優(yōu)勢所在。
創(chuàng)新奇智執(zhí)行董事、CEO徐輝將他們的技術商業(yè)化模式比作了“樂高積木”，基于MMOC平臺以及這之上的技術資產，創(chuàng)新奇智就通過“搭積木”的模塊化方法不斷完善制造業(yè)AI產品及解決方案。
落腳到“AIGC+制造”，創(chuàng)新奇智針從制造業(yè)的核心痛點出發(fā)，打造出更垂直的生成式AI產品。
首先也是這一行業(yè)最為關鍵的一大需求——企業(yè)的私有化部署，創(chuàng)新奇智自研了適用工業(yè)場景應用需求的基礎大模型，支持Zero/Few-Shot In-Context Learning。
其次，不同于C端用戶的嘗鮮、體驗，B端場景下的客戶更注重生成內容的專業(yè)性、準確度，以及對于問題的快速響應。針對于此，創(chuàng)新奇智通過對接、高效處理企業(yè)自有數據，并實現(xiàn)高性能微調，打造出了企業(yè)“千企千面”的專有大模型。張發(fā)恩補充說，客戶的數據是私有的、合法的，將其訓練到給客戶專門部署的模型，既能保證其數據安全，又能讓模型充分理解客戶私域信息中的知識。
第三，大模型是一個不斷進化、成長的產品。為了加速其迭代、優(yōu)化，創(chuàng)新奇智為企業(yè)提供了完善的企業(yè)級Prompt（提示）工程支持，能夠讓AInnoGC在與企業(yè)客戶合作是生成更好或者更符合用戶需求的結果。
此外，MaaS（模型即服務）已經成為當下AI賽道玩家的共識，對于垂直制造業(yè)場景的客戶同樣如此。因此，創(chuàng)新奇智為客戶釋放了大模型算法和工程化能力，通過豐富的API/SDK和MaaS服務，幫助客戶加速生成式AI應用的開發(fā)進程。
最后，落腳到實際的應用中，制造業(yè)不僅需要文字語言的處理，在工廠等場景下生成報表、產線設計等需求更為頻繁，因此，AInnoGC支持工業(yè)缺陷樣本生成、交互式報表生成、交互式故障診斷、產線設計生成等 文本/視覺/多模態(tài)內容生成。
在此基礎上，創(chuàng)新奇智為用戶提供了純軟件和軟硬結合的兩大類解決方案。目前，創(chuàng)新奇智為新能源汽車工廠打造了智能化制造質量管理平臺，基于ManuVision機器視覺智能平臺，能夠將客戶的數據信息集中起來，形成一個工廠的“智慧大腦”，讓企業(yè)真正實現(xiàn)降本增效。
除此以外，創(chuàng)新奇智已經布局了制造業(yè)的9個細分領域，并實現(xiàn)了高速增長，這既說明了制造業(yè)與人工智能相結合的潛力廣泛，更說明了創(chuàng)新奇智對前沿技術的前瞻性，能真正將生成式AI與制造業(yè)相結合，釋放其優(yōu)勢，做到降本增效。
三、五年磨一劍，“AIGC+制造”釋放強大生命力
而這一切都要得益于創(chuàng)新奇智多年積累與對行業(yè)趨勢的精準判斷。生成式AI的熱潮來勢洶洶，去年11月30日ChatGPT的發(fā)布，將其推上了風口浪尖，但能快速切入風口，并深入垂直領域并不是短短幾個月就能實現(xiàn)的。
就在3月31日，創(chuàng)新奇智公布了2022年業(yè)績報告，該公司去年全年營收達15.58億元，同比增長80.9%，其“AI+制造”的營收達9.48億元，同比增長111.2%。
2018年，創(chuàng)新奇智剛剛成立就將目光緊緊聚焦到“AI+制造”，徐輝說：“我們將人工智能賦能商業(yè)價值作為公司使命，并一直堅定地做To B也就是企業(yè)服務，尤其是AI+制造?！?span id="rlx7tvn" class="s4">這在今天已經得到了充分印證。
當下，ChatGPT的出現(xiàn)證明了AI在內容生成領域的巨大潛力，因此，在這波產業(yè)浪潮下，創(chuàng)新奇智看到了制造業(yè)對于生成式AI技術的潛在需求，并快速將目光從“AI+制造”進一步聚焦到“AIGC+制造”。其殺手锏就在于MMOC技術平臺，這一平臺具備計算機視覺、機器學習和AIGC能力，AInnoGC正是這一平臺目前的集大成者產品。
從其技術平臺拆解來看，創(chuàng)新奇智擁有ManuVision機器視覺智能平臺、MatrixVision邊緣視頻智能平臺、Orion分布式機器學習平臺、Cloud云平臺，形成了“云+邊+端”的一體化協(xié)同能力。
其中，OC平臺（Orion on Cloud）是底座，作為AI模型的生產和管理平臺，能夠降低企業(yè)AI開發(fā)的門檻和成本。在此基礎上構建的AInnoGC工程算法引擎，能最大程度釋放制造業(yè)企業(yè)與生成式AI相集成的新能力。
▲創(chuàng)新奇智人工智能技術棧
不可否認的是，AI 2.0時代到來的號角已經吹響，但張發(fā)恩認為，從制造業(yè)的實際情況來看，一些企業(yè)的智能化、自動化水平還遠遠不夠，因此AI 1.0在短期內仍將成為為企業(yè)創(chuàng)造價值的“主力軍”，不過AI 2.0的顛覆性也并不遙遠，“一年半后可能就會成為AI 2.0的天下”。
因此，當下已經成為創(chuàng)新奇智入局AI 2.0時代的絕佳時機。依托于公司自身的技術護城河，在生成式AI浪潮快速席卷的同時，該公司能抓住“天時地利人和”，找到其與制造業(yè)的平衡點。未來，AI技術將在制造業(yè)更多細分場景迸發(fā)出強大的生命力。
值得注意的是，盡管當下通用人工智能的熱度高漲，更有人稱今年已是通用人工智能時代元年，但新技術的價值需要落地到行業(yè)應用中才能真正體現(xiàn)出來，尤其以制造這類需求更為個性化的行業(yè)，因此，一段時間內，通用人工智能與垂直場景定制化模型將并駕齊驅。
結語：從垂直場景切入，加速制造業(yè)創(chuàng)新場景誕生
今年或許將成為通用人工智能時代來臨元年，但落腳到應用落地層面，目前垂直場景已經形成了相對固定的產業(yè)鏈條，其更注重本行業(yè)的易用、可用性，因此，在通用模型之外，還需要垂直場景的定制化模型。
尤其在制造業(yè)，一方面是企業(yè)數字化轉型的迫切，另一方面則是企業(yè)在私有化部署及特定需求方面的痛點，在此背景下，創(chuàng)新奇智作為國內“AI+制造”的頭部玩家，已經深諳AI與制造業(yè)的契合點。
未來，制造業(yè)在AI技術的賦能下將產生更多創(chuàng)新場景，我們拭目以待！
