作者：Sophia物聯(lián)網(wǎng)智庫 原創(chuàng)

　　長期以來，制造業(yè)一直是人類進步的支柱。從200多年前的第一次工業(yè)革命到近十年來的工業(yè)4.0，制造業(yè)從沒停下過創(chuàng)新的步伐，如今，爆火的生成式人工智能 (GenAI)又讓制造業(yè)面臨著前所未有的沖擊和變革。

　　將人工智能應(yīng)用于制造業(yè)并非什么“新鮮事”，但我們可以將諸如預(yù)測性維護、瑕疵檢測、能源分析、機器人自動化之類的應(yīng)用稱為“傳統(tǒng)工業(yè)AI解決方案”；與之相比，“工業(yè)GenAI解決方案”的精髓則在于“生成”和其背后延伸的“理解”二字。

　　去年上半年，業(yè)內(nèi)人士對GenAI和制造業(yè)的結(jié)合還存在不少疑慮。智次方發(fā)布的《2023年中國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)洞察暨生態(tài)圖譜報告》顯示，大家的疑慮通常來自于：①大多數(shù)生成式AI模型主要關(guān)注文本和圖像，只有非常少量的模型關(guān)注將傳感器數(shù)據(jù)作為輸入，同時，工業(yè)場景中的很多數(shù)據(jù)是不可讀取的;②在數(shù)據(jù)之外，工業(yè)領(lǐng)域?qū)Π踩�、穩(wěn)定、可靠等指標極其嚴苛的追求，這是生成式AI不能滿足的地方;③工業(yè)制造細分領(lǐng)域眾多，各領(lǐng)域在生產(chǎn)流程、工藝、生產(chǎn)線配置、原材料及產(chǎn)品類型上均具有較大差異，強調(diào)的是細分行業(yè)的機理融合和行業(yè)知識。因此，彼時有許多制造企業(yè)都對這項技術(shù)呈觀望態(tài)度。

　　但細究這些疑慮，會發(fā)現(xiàn)許多人或許把“工業(yè)GenAI”當成了“傳統(tǒng)工業(yè)AI”的替代品或競品。然而，隨著越來越多的工業(yè)/制造企業(yè)進行深入實踐，事實證明，兩者應(yīng)該是互相輔助的關(guān)系，各自在擅長的領(lǐng)域發(fā)揮價值。傳統(tǒng)工業(yè)AI可以提供更準確的分析結(jié)果，那么工業(yè)GenAI則能在一些可以被“生成”或者需要進行語義/圖像理解的環(huán)節(jié)大顯身手，比如編碼、數(shù)字孿生場景構(gòu)建、生成式設(shè)計、圖像檢測、視覺數(shù)據(jù)等……

　　來自知名調(diào)研機構(gòu)的咨詢師發(fā)布洞察預(yù)測——工業(yè)和制造領(lǐng)域的供應(yīng)商正在競相開發(fā)基于 GenAI 的解決方案，有關(guān)工業(yè)GenAI的“軍備競賽”已經(jīng)悄然打響。

　　利用GenAI 生成工程軟件代碼

　　傳統(tǒng)上工程師需要手動對機器和邏輯控制器進行編程，而GenAI解決方案可自動生成代碼，減少工程量和時間成本，工程師只需審查和調(diào)整代碼。

　　在2023年的Automate展會上，Beckhoff（倍福自動化）展示了TwinCAT聊天客戶端，旨在自動執(zhí)行諸如創(chuàng)建或添加功能塊代碼之類的任務(wù)。它還可以用于代碼優(yōu)化、文檔編制和重組。

　　這個客戶端將在TwinCAT XAE(擴展自動化工程)中實現(xiàn)，通過連接到LLM(大型語言模型)的主機云來工作。例如，如果用戶使用的是Microsoft Azure，它將連接到OpenAI的ChatGPT。Beckhoff的TwinCAT聊天客戶端通過Visual Studio中的相應(yīng)聊天窗口為PLC開發(fā)環(huán)境提供了用戶界面。據(jù)Beckhoff介紹，LLM功能已經(jīng)通過TwinCAT特定內(nèi)容進行了優(yōu)化。

　　在Automate展會上的一次演示中，Beckhoff的產(chǎn)品管理總監(jiān)Daymon Thompson展示了如何使用這項技術(shù)逐步指導(dǎo)編寫傳送帶系統(tǒng)的程序。他解釋了軟件如何逐步引導(dǎo)用戶完成LLM開發(fā)代碼所需的每個必要變量輸入。輸入這些變量后，在客戶端中選擇“自動完成”將把變量數(shù)據(jù)發(fā)送到ChatGPT引擎，并在幾秒鐘內(nèi)返回完成的代碼。盡管LLM在開發(fā)代碼時可以非常精確，但Thompson也強調(diào)了用戶在實施之前徹底審查代碼的必要性。

　　當然，如果用戶對ChatGPT返回的內(nèi)容滿意，就可以把程序圖標拖放到自己的TwinCAT程序中，以創(chuàng)建一個用于運行傳送帶的整個程序。顯然，TwinCAT聊天客戶端使編寫代碼變得更快速、更高效。

　　無獨有偶，在今年的CES上，老牌工業(yè)巨頭西門子將把用于構(gòu)建生成式人工智能應(yīng)用程序的服務(wù) Amazon Bedrock 集成到其開發(fā)平臺 Mendix 中，從而使用戶能夠訪問生成式人工智能功能來創(chuàng)建新軟件和升級現(xiàn)有軟件。

　　通過與AWS聯(lián)手，西門子Xcelerator生態(tài)的應(yīng)用開發(fā)者們能夠便捷訪問生成式AI的強大能力。Bedrock提供穩(wěn)定可靠的大規(guī)模語言模型，開發(fā)者只需數(shù)次點擊，利用Mendix簡單的圖形界面與拖放組件，即可快速構(gòu)建AI應(yīng)用原型或最小可行性產(chǎn)品。

　　西門子表示：“通過將亞馬遜Bedrock集成到我們的低代碼平臺中，我們正在賦予每個人創(chuàng)造客戶所需的應(yīng)用程序的能力，使他們更具競爭力、彈性和可持續(xù)性，在沒有編程專業(yè)知識的情況下制作更智能的應(yīng)用程序可以加速創(chuàng)新，幫助公司解決技能勞動力短缺問題。”

　　利用GenAI生成數(shù)字孿生場景

　　除了生成代碼，生成圖像是GenAI 的另一項拿手好戲，而視頻生成類的軟件也在以一日千里的速度迅猛發(fā)展。猶記得龍年春節(jié)剛過之際，OpenAI發(fā)布的文生視頻大模型Sora便火爆了朋友圈。它僅僅根據(jù)提示詞，就能生成60秒的連貫視頻，幾條生動逼真、畫面精美的短視頻，給相關(guān)行業(yè)帶來的震撼至今余溫未散。如果能將相關(guān)技術(shù)用于工業(yè)元宇宙的創(chuàng)建，那無疑將為工業(yè)未來帶來更多可能。

　　將元宇宙技術(shù)融入制造業(yè)能夠改變公司的生產(chǎn)、運營和管理方式。比如，公司可以使用VR和AR等沉浸式技術(shù)來增強員工培訓(xùn)、倉庫流程、質(zhì)量控制甚至產(chǎn)品設(shè)計;比如，借助數(shù)字孿生技術(shù)，企業(yè)可以模擬產(chǎn)品、機器甚至整個工廠，讓新的生產(chǎn)技術(shù)和系統(tǒng)在現(xiàn)實世界實施之前，就能在虛擬世界中模擬測試和驗證它們，從而降低出現(xiàn)代價高昂錯誤的風險。

　　然而，要實現(xiàn)工業(yè)元宇宙這樣一個龐大而復(fù)雜的虛擬世界，需要多種前沿技術(shù)的支持，還需要有無限多的虛擬場景，這正是GenAI 發(fā)揮用武之地的地方。

　　關(guān)于GenAI +工業(yè)元宇宙的實踐，西門子和英偉達邁出了關(guān)鍵一步。早在 2022 年，西門子就宣布與圖形增強和人工智能技術(shù)先行者英偉達拓展合作伙伴關(guān)系，共同打造工業(yè)元宇宙，探索人工智能驅(qū)動數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用場景。今年3月19日，西門子宣布將進一步深化與英偉達的合作，此次合作將英偉達 Omniverse Cloud APIs 的沉浸式可視化功能引入西門子 Xcelerator，推動以人工智能（AI）驅(qū)動的數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用，持續(xù)構(gòu)建工業(yè)元宇宙。

　　據(jù)介紹，生成式 AI 將大幅加快對真實感渲染細節(jié)進行設(shè)置和調(diào)整的速度，如物料定義、照明環(huán)境以及其它輔助性情景資產(chǎn)等。通過對工程數(shù)據(jù)進行真實的情境化處理，以往需要花費數(shù)天的任務(wù)現(xiàn)在可在短短數(shù)小時內(nèi)完成。除工程團隊之外，銷售團隊、營銷團隊、決策者和客戶等相關(guān)方也可以通過對現(xiàn)實世界產(chǎn)品外觀的洞察和理解獲得裨益，進而更明智、更快速地制定決策。

　　可持續(xù)船舶制造市場的領(lǐng)導(dǎo)者 HD 現(xiàn)代即采用這一新解決方案創(chuàng)建了實時、逼真的可視化技術(shù)。HD 現(xiàn)代致力于研發(fā)氨動力和氫動力船舶，其過程極其復(fù)雜，所需管理的船舶可能包含超過 700 萬個離散零部件。西門子與英偉達的全新解決方案幫助 HD 現(xiàn)代采用交互方式，實現(xiàn)海量工程數(shù)據(jù)集的統(tǒng)一和可視化管理。

　　利用GenAI理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

　　在工業(yè)知識及經(jīng)驗領(lǐng)域，生成式AI的應(yīng)用也在不斷拓展。

　　傳統(tǒng)的制造業(yè)應(yīng)用范式主要依賴于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和精確的算法模型，而現(xiàn)在，隨著生成式AI的崛起，制造業(yè)開始更加注重對高質(zhì)量文本、圖片、文檔等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的應(yīng)用。這不僅提高了數(shù)據(jù)處理效率，也為制造業(yè)提供了更多的應(yīng)用場景和可能性。

　　2023年11月，加拿大工業(yè)人工智能軟件公司Canvass AI(該公司被CB Insights認可為推動制造業(yè)發(fā)展的頂尖技術(shù)公司之一)宣布了其工業(yè)人工智能軟件的下一次進化，即Hyper Data Analysis™。通過創(chuàng)新地利用生成式人工智能，Canvass AI軟件能夠?qū)⑽谋竞突�于視覺的數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)融入到生產(chǎn)數(shù)據(jù)流中，以推進傳統(tǒng)的基于時間序列的人工智能洞察。

　　“Canvass AI使人類和機器生成的數(shù)據(jù)都能進行全面分析，Canvass AI解決方案與工業(yè)用例中的Hyper Data Analysis能力相結(jié)合，為制造商提供了優(yōu)化資產(chǎn)、流程以及工作流的新機會。結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這種組合為基于人工智能的工業(yè)解決方案開啟了新的維度。”

　　Hyper Data Analysis對于涵蓋制造過程的大量非結(jié)構(gòu)化文本和視覺數(shù)據(jù)具有很多應(yīng)用，例如：

　　通過視覺檢查異常來識別成品的質(zhì)量或相關(guān)屬性;

　　可以使用AI將視覺檢查納入，以確定缺陷的可能原因;

　　可以將基于文本的維護日志轉(zhuǎn)化為有意義的數(shù)據(jù)，與過程數(shù)據(jù)結(jié)合，提前改善對非計劃維護事件的預(yù)測;

　　可以將實驗室筆記和“批次數(shù)據(jù)”與過程和設(shè)備數(shù)據(jù)集成，以提供更有意義的產(chǎn)品質(zhì)量見解，提供模擬實驗室測量或?qū)崟r質(zhì)量預(yù)測。

　　Canvass AI首席執(zhí)行官Humera Malik表示：“我們正在利用通用人工智能的潛力不斷創(chuàng)新我們的工業(yè)問題解決方法。我們的戰(zhàn)略不僅僅是將聊天機器人界面添加到我們的產(chǎn)品中。這一尖端能力是對數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的深入挖掘，產(chǎn)生了深刻的見解，推動了卓越的成果。這不僅僅是一小步;它是一次巨大的飛躍，擴展了我們的客戶在解決復(fù)雜挑戰(zhàn)方面所能實現(xiàn)的邊界，推動了工業(yè)領(lǐng)域可能性的邊界。”

　　寫在最后

　　2023年上半年，在接受智次方研究院調(diào)研的30余家工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)中，超過70%是生成式AI技術(shù)的“觀望者”，在他們看來，該類技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地還很遙遠，甚至可能是個“偽命題”;有接近30%是生成式AI技術(shù)的堅定“支持者”，他們認為雖然生成式AI在工業(yè)制造領(lǐng)域的應(yīng)用還不成熟，但其改變傳統(tǒng)生產(chǎn)方式、推動制造業(yè)未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢已經(jīng)勢不可擋。如果今年再進行類似的調(diào)研，恐怕數(shù)據(jù)會發(fā)生極大的變化，可以預(yù)見相當一部分“觀望者”將變成“支持者”，因為越來越多的實踐和探索已經(jīng)證明了工業(yè)GenAI的潛力。

　　在未來，工業(yè)GenAI將繼續(xù)為工業(yè)領(lǐng)域帶來巨大的變革和創(chuàng)新，進一步推動工業(yè)智能化水平的提升，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐。隨著技術(shù)的不斷進步和應(yīng)用場景的不斷拓展，我們可以期待看到GenAI在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮更廣泛、更深遠的作用，它將成為企業(yè)實現(xiàn)生產(chǎn)效率提升、質(zhì)量優(yōu)化和資源利用最大化的重要工具，為工業(yè)領(lǐng)域的可持續(xù)發(fā)展和智能化轉(zhuǎn)型注入新的活力和動力。