整体来看,从事工业大模型技术研发的已有不同产业主体。百度华为为主的科技大厂,可部署从模型到平台框架、算力设施、以及硬件等整套解决方案;海尔卡奥斯、美的等头部家电领域制造企业,构建依托自身场景的工业互联网平台、工业大模型;还有聚焦在工业制造赛道的 AI 创新成长型企业,擅长视觉文本 AI 算法,依靠自身沉淀构建行业大模型。
(问题是文中列举的这些企业与中国工业有半毛钱关系?)
中工互联科技集团董事长智振则告诉钛媒体,以大模型为代表的人工智能技术,作为第四次科技革命,会带来工业领域新的变化。但工业大模型应用不单纯是一个算法、算力、数据的问题,这只是 AI 范畴,在工业或任何领域带来价值,还需要其他方面经验的积累。
(还是有明白人的。整个工业没有人才的时候,光那个AI顶个球啊,要行业和大量数据积累,工业大模型想要成功难度非常大)
机器视觉顶会 NeurIPS 2023 的 Workshop 上就公布了一篇名为 CAD-LLMarge Language Model for CAD Generation(CAD-LLM:用于 CAD 生成的大型语言模型)的论文。
这篇论文中,作者写道:" 训练生成式 AI 模型用于 CAD,可显著增强设计工作流程。大模型嵌入的跨领域知识对于理解几何形状和执行复杂的设计推理有极大潜力。这项工作中,我们利用训练好的语言模型开发 CAD 生成模型,并将其应用于复杂工程草图。结果表明,模型可根据工程草图进行微调,并在各类 CAD 生成场景实现卓越性能。"
假设设计师考虑设计一款机器人,会有如下描述语言:机器人外观,两条灵活的手臂、带轮子的腿、方形身体和带有相机 " 眼睛 " 的圆顶头等特征。理想验证下,AI 模型驱动的 CAD,可以根据人类设计师描述的设计概念转化成原型。
(你说的这是设计师吗?这不成了美术生画画了吗?还是那句话,你但凡画过一张机械图纸)
据了解到,各大国际化车企已经在尝试汽车设计概念图阶段引入生成式 AI 能力,然后再集成到整个工作流。这将极大提高车企设计人员从概念图设计到最终成图和被批复的效率。这无疑能够击中客户最关心的问题之一:增效。
(能提高效率才怪呢,你想想看我用鼠标就可以很快的对草图进行修改,然后我现在就必须说话让AI去修改,你觉得这效率能高吗?为什么会有说话比鼠标和键盘效率更高的错觉?比如我现在用语音输入方式写文档时就发现一说话思路立马就没了,而且发音还走形。即使发音准确,也因为平舌音、翘舌音和音同字不同或者是专业术语导致软件打出错误组词。人是不能一边思考一边正确发音,但却可以一边思考一边打字)