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創(chuàng)澤機器人
CHUANGZE ROBOT
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創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型賦能制造業(yè)-一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

來源:創(chuàng)新奇智科技     編輯:創(chuàng)澤   時間:2024/7/10   主題:其他 [加盟]

創(chuàng)新奇智面向工業(yè)領(lǐng)域研發(fā)“奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型”,旨在通過強化在底層算法、模型閉環(huán)、平臺工程、場景落地等方面的能力,打造自主可控、行業(yè)領(lǐng)先的工業(yè)大模型技術(shù)和產(chǎn)品體系,為更多工業(yè)場景提供強大的技術(shù)支撐。大模型參數(shù)量級在750億以上,具備工業(yè)知識問答、數(shù)據(jù)分析、代碼生成、任務(wù)編排、海量知識管理、復雜邏輯推理、長流程任務(wù)編排、Agent智能體以及更多工業(yè)模態(tài)的生成能力。AInnoGC平臺由工業(yè)大模型、大模型服務(wù)引擎和ChatX系列生成式應(yīng)用構(gòu)成,具體包括ChatBI生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析/ChatDoc生成式企業(yè)私域知識問答/ChatRobot生成式工業(yè)機器人調(diào)度/ChatCAD生成式輔助工業(yè)設(shè)計/ChatVision生成式企業(yè)私域視覺洞察等多個大模型原生應(yīng)用,賦能解決方案升級創(chuàng)新,加速業(yè)務(wù)落地,助力新型工業(yè)化。

在利用工業(yè)小模型時,企業(yè)常常面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低、標注成本高、模型泛化能力有限、技術(shù)實施難度高等問題。創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型通過強大的數(shù)據(jù)處理能力、自我學習和優(yōu)化特性,以及高度的靈活性和可擴展性,可以有效地幫助企業(yè)解決在利用工業(yè)小模型時面臨的一系列難題和挑戰(zhàn)。我們結(jié)合多年企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型服務(wù)經(jīng)驗和積累的工業(yè)大數(shù)據(jù),在對開源免費大模型進行知識蒸餾的基礎(chǔ)上,設(shè)計了適合工業(yè)場景的大模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),然后通過預訓練、指令微調(diào)、人類反饋強化學習,獲得工業(yè)大模型AInno-75B,具有行業(yè)化、輕量化、多模態(tài)的特點,是一款更懂制造業(yè)的行業(yè)大模型。為讓大模型更容易落地,通過大模型服務(wù)引擎支撐生成式AI應(yīng)用,面向諸如工業(yè)機器人、企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析、企業(yè)私域知識庫等制造業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,打造ChatX工業(yè)大模型系列產(chǎn)品。

案例1:大模型支持的ChatBI生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析

基于奇智孔明工業(yè)大模型打造的ChatBI,是一款生成式企業(yè)私域數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。通過簡單對話即可理解管理者真實意圖,并實時生成生產(chǎn)數(shù)據(jù)報表、快速構(gòu)建數(shù)據(jù)看板,提高生產(chǎn)運營決策效率,提升生產(chǎn)效率。

創(chuàng)新奇智服務(wù)的某新材料企業(yè)工廠在實現(xiàn)了數(shù)字化和信息化后,客戶面對海量的生產(chǎn)數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)洞察的需求更加迫切。傳統(tǒng)的生產(chǎn)場景中,需要專人制造上百張動態(tài)報表來分析生產(chǎn)情況,但仍然很難涵蓋管理者的全部需求。創(chuàng)新奇智將基于AInnoGC工業(yè)大模型的ChatBI產(chǎn)品結(jié)合工業(yè)軟件為客戶打造智能生產(chǎn)制造數(shù)據(jù)分析方案,可以幫助用戶實時獲得海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深度洞察。比如客戶希望了解產(chǎn)線設(shè)備的開機率變化,只需通過對話來詢問:“2023年10月份101產(chǎn)線103爐位的開機率”,ChatBI就可以自動查詢并以圖表的方式反饋10月份該爐位每天的開機率及變化趨勢,在這個基礎(chǔ)上可以繼續(xù)追問,實現(xiàn)多輪對話。

當ChatBI生成了各種各樣客戶想要的報表后,只需要通過簡單的點擊、拖拽的操作,就快速制作出車間的生成數(shù)據(jù)看板,為企業(yè)的各級管理人員提供深度數(shù)據(jù)分析和洞察。ChatBI支持多種格式的數(shù)據(jù)源、支持SQL代碼的展示、利用主動召回技術(shù)給出更專業(yè)和精確的答案、以及高級別的數(shù)據(jù)安全保障, 讓用戶操作起來更加方便和安全。

案例 2:ChatDoc和ChatRobot支持的成都機器人創(chuàng)新中心

成都機器人創(chuàng)新中心是創(chuàng)新奇智與成都市成華區(qū)政府聯(lián)合打造的機器人產(chǎn)業(yè)公共服務(wù)平臺。依托“奇智孔明AInnoGC工業(yè)大模型”的復雜自然語言處理、高級數(shù)據(jù)分析和深度強化學習等先進AIGC技術(shù)和ChatDoc產(chǎn)品,我們成功開發(fā)并落地了一個能實時解答、深度理解且知識覆蓋廣泛的互動學習問答平臺,及一個自動化生成個性化且內(nèi)容豐富的機器人培訓課件系統(tǒng)。這些工具不僅極大提升了教學質(zhì)量和效率,還能根據(jù)學生反饋實時調(diào)整教材內(nèi)容,促進個性化學習和技能成長,有效促進了當?shù)氐貐^(qū)機器人行業(yè)的人才培養(yǎng)。同時我們也在積極落地ChatRobot在中心的應(yīng)用,輔助學生生成PLC控制程序,培訓學生機器人任務(wù)編排能力。

經(jīng)濟效益:

大模型支持的制造企業(yè)私域AIGC應(yīng)用有助于客戶提高生產(chǎn)力和效率。長期來看,模型的自我學習能力可以顯著減少人工更新和維護的需要,從而降低了總體運營成本,提供了更高的成本效益。

產(chǎn)業(yè)帶動效應(yīng):

創(chuàng)新奇智工業(yè)大模型助力解決工業(yè)場景多、數(shù)據(jù)少、智能化覆蓋程度低等技術(shù)難題,實現(xiàn)從通用AIGC到制造行業(yè)AIGC的遷移,促進最新AIGC技術(shù)和制造業(yè)數(shù)字化、智能化升級的結(jié)合,為企業(yè)帶來新的經(jīng)濟增長點的同時,對我國現(xiàn)有的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級和數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展帶來助推作用。

推動制造業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新:

工業(yè)大模型的出現(xiàn)使得一些全新的商業(yè)模式成為可能。例如,基于AI工業(yè)大模型的數(shù)據(jù)分析和預測能力,企業(yè)可以開展數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式。工業(yè)機器人與工業(yè)大模型的結(jié)合,工業(yè)機器人為“載體”,工業(yè)大模型為“靈魂“,預示著工業(yè)生產(chǎn)底層邏輯即將迎來一場深刻的變革。這種結(jié)合不僅將提升工業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量,還將推動工業(yè)智能化、自動化的進程,為工業(yè)發(fā)展帶來巨大的前景。

應(yīng)用推廣:

創(chuàng)新奇智通過技術(shù)組件化的策略,即將技術(shù)解決方案分解為可重復使用的組件,以及進一步的平臺化和產(chǎn)品化,可以減少項目交付時的定制化工作量,提高效率。未來,以工業(yè)大模型技術(shù)底座為支撐,公司將推出更多ChatX系列產(chǎn)品,加強在多模態(tài)技術(shù)融合,實現(xiàn)文本、數(shù)據(jù)、圖像、視頻、CAD和自動化技術(shù)的綜合應(yīng)用,以提升系統(tǒng)的整體性能和應(yīng)用的廣泛性。





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以每年新增150萬用戶數(shù)為基礎(chǔ),預估產(chǎn)品滲透率為20%,即可售出約30萬套產(chǎn)品 License及各項服務(wù)。社會效益方面,項目在就業(yè)、知識產(chǎn)權(quán)、服務(wù)創(chuàng)新等領(lǐng)域具有顯著的效益

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通過 LLM+RAG架構(gòu)嵌入外部保險知識庫數(shù)據(jù),助手能夠提供高度定制化的問答服務(wù);還擴展了多項功能,包括常見保險知識問答、保險產(chǎn)品信息檢索、保險數(shù)據(jù)計算器

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探討了AI技術(shù)在金融、制造、能源化工、傳媒、商貿(mào)零售、醫(yī)藥生物、交通運輸、教育、政務(wù)等多個行業(yè)的應(yīng)用情況;預測了AI技術(shù)未來的發(fā)展趨勢和潛在的商業(yè)機會

2024人工智能發(fā)展白皮書-中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二

中國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二,軟件開發(fā)貢獻僅次于美國,顯示出中國在全球人工智能領(lǐng)域的重要地位;。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本壓力和商業(yè)化落地的困難

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隨著理論突破速度開始放緩,深度學習技術(shù)進入升級優(yōu)化階段,驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務(wù)提升準確率,在政策的支持下,持續(xù)釋放技術(shù)紅利,促進醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善

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大模型訓練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)

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