在王超看来,卡奥斯工业大模型一个指令“做到底”的能力,提升了大模型的工业精度,也让人工智能应用落地工业更加便捷、成本更低,将进一步助推工业智能的普惠应用。

4月16日,“行走先行区 看绿色低碳高质量发展”主题采访团走进海尔旗下的工业互联网平台卡奥斯COSMOPlat(下称“卡奥斯”)。

卡奥斯工业智能研究院技术总监王超说,大模型将是工业互联网新一轮发展的核心引擎。在制造业领域,未来大模型可以通过调度工厂内部的所有系统和数据,参与生产的各个环节,实现工艺优化、运输优化、设备运维、生产场景的节能降耗等功能。

工业互联网被视为工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施。卡奥斯沉淀了海尔近40年的制造经验,能为用户提供以大规模定制为核心的数字化转型解决方案。

通过对开源大模型进行微调训练,2023年9月,卡奥斯推出工业大模型COSMO-GPT(下称“卡奥斯工业大模型”)。卡奥斯工业大模型拥有562个工业数据集、300多万条高质量工业数据。与通用大模型不同,它能够读懂工业语言、理解工业工艺及机理、生成工业执行指令及执行工业机械控制,目前主要应用于智能柔性装配、生产工艺优化、工业企业智能中台三大方面。

在王超看来,卡奥斯工业大模型一个指令“做到底”的能力,提升了大模型的工业精度,也让人工智能应用落地工业更加便捷、成本更低,将进一步助推工业智能的普惠应用。

王超举例,过去生产线发生故障时,处理流程是人员接到设备报警信息后赶到现场,查找哪台设备发生了故障,然后制定维修方案,处理周期基本在4小时以上。海尔将卡奥斯工业大模型应用于工厂之后,它学习了整个生产线上各种设备的故障代码及相应的处理方案。当生产线再遇到问题时,卡奥斯工业大模型就能快速识别出来是哪条生产线、哪个设备出现了什么样的故障,以及故障应该如何维修。

“大模型可以快速把这些信息告诉工人,这样可以节省很多维修时间。”王超说。

目前,大模型在B端(企业用户端)尤其是在工业领域应用已成为行业共识。华为、百度、阿里巴巴等企业都在推动大模型与工业制造场景的结合。

但大模型在工业场景的深入应用并不容易。王超告诉记者,工业场景呈现碎片化特点,工业大模型往往需要针对特定场景开发出特殊功能。卡奥斯工业大模型正在通过适配各种场景,沉淀大模型的通用能力,这一过程可能需要3年到5年时间。

王超还提到,出于保障企业用户数据安全的考虑,卡奥斯工业大模型对外提供服务一般采用私有化部署,为此企业也需要承担一部分算力和服务器成本。

(经济观察报)

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