“我們最開(kāi)始以為這是大模互聯(lián)網(wǎng)十年不遇的機(jī)會(huì)，但是型引越想越覺(jué)得這是幾百年不遇的、類(lèi)似發(fā)明電的領(lǐng)智工業(yè)革命一樣的機(jī)遇。”5月18日，產(chǎn)工在騰訊2023年股東大會(huì)上，業(yè)領(lǐng)域迎騰訊董事會(huì)主席兼CEO馬化騰發(fā)出如此感慨。興奮時(shí)刻
“眾所周知，大模我們?nèi)祟?lèi)已經(jīng)歷三次工業(yè)革命，型引每一次工業(yè)革命都帶來(lái)了科技上的領(lǐng)智新發(fā)展，也對(duì)社會(huì)生產(chǎn)、產(chǎn)工生活方式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的業(yè)領(lǐng)域迎影響。”大象機(jī)器人董事長(zhǎng)、興奮時(shí)刻首席技術(shù)官(CTO)伍祁林說(shuō)，大模現(xiàn)在正處于第四次工業(yè)革命，型引以云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人等為代表，正在推動(dòng)社會(huì)生產(chǎn)、生活方式的變革，尤其近期人工智能(AI)大模型的興起與迅速發(fā)展，更加推動(dòng)了機(jī)器人，尤其是人形機(jī)器人的發(fā)展浪潮。
目前，AI技術(shù)正在逐步深度嵌入中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)和高端制造的各個(gè)環(huán)節(jié)。工業(yè)領(lǐng)域從業(yè)人士直呼迎來(lái)了“興奮時(shí)刻”。
梅卡曼德機(jī)器人創(chuàng)始人邵天蘭同樣對(duì)于AI大模型在工業(yè)上的應(yīng)用非常興奮。“現(xiàn)在大模型給了一個(gè)非常好的思路，它有千億級(jí)別參數(shù)量，通過(guò)跨模態(tài)的各種各樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，當(dāng)把基礎(chǔ)能力做好后，大模型就能產(chǎn)生一個(gè)更高級(jí)的能力。”他指出，“這種能力可以代替很多工程師才能完成的工作，把這種能力組合起來(lái)，我們認(rèn)為有機(jī)會(huì)把機(jī)器人的技術(shù)再推上一個(gè)量級(jí)，這也是我們現(xiàn)在看到的一個(gè)巨大機(jī)會(huì)。有了大模型之后，市場(chǎng)將可能是現(xiàn)有的10倍甚至100倍，這是我們現(xiàn)在非常興奮的一件事情。”
仿生機(jī)器人業(yè)務(wù)咨詢翻倍
“大模型推動(dòng)了整個(gè)人工智能產(chǎn)業(yè)的一個(gè)全新浪潮。如今各行各業(yè)都在探索跟大模型的結(jié)合。”科大訊飛云平臺(tái)業(yè)務(wù)群CTO劉可為在近期一場(chǎng)“科大訊飛AI TechDay”活動(dòng)現(xiàn)場(chǎng)上表示，機(jī)器人作為人工智能最核心和最綜合的一個(gè)應(yīng)用載體，它和大模型之間的這種結(jié)合也必然會(huì)對(duì)我們的生產(chǎn)力產(chǎn)生重要的推動(dòng)作用。
“從我們平臺(tái)的數(shù)據(jù)上能夠看到，近半年我們整個(gè)服務(wù)機(jī)器人的調(diào)用量增長(zhǎng)88%，仿生機(jī)器人業(yè)務(wù)咨詢量增長(zhǎng)125%。更為可喜的是，以前機(jī)器人應(yīng)用可能更多是集中在一些服務(wù)領(lǐng)域，而現(xiàn)在我們能夠看到，機(jī)器人應(yīng)用出現(xiàn)在工業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)甚至物流行業(yè)，開(kāi)始有一種向全行業(yè)全領(lǐng)域滲透的可喜現(xiàn)象。”劉可為說(shuō)。
記者在現(xiàn)場(chǎng)看到，依托于AI技術(shù)和科大訊飛“機(jī)器人超腦平臺(tái)”，一臺(tái)履帶式機(jī)器人可以快速構(gòu)建運(yùn)動(dòng)和導(dǎo)航能力：在一系列探索和地圖構(gòu)建后，該機(jī)器人可以輕松實(shí)現(xiàn)一個(gè)從A點(diǎn)到B點(diǎn)的導(dǎo)航任務(wù)，同時(shí)還擁有實(shí)時(shí)位置顯示和導(dǎo)航避障能力。
上述案例只是一個(gè)開(kāi)端。事實(shí)上，AI早已在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)應(yīng)用。近日，記者在一家德國(guó)企業(yè)的深圳分公司看到，該公司的激光焊接設(shè)備已開(kāi)始利用技術(shù)進(jìn)行一些高端設(shè)備制造。比如針對(duì)電機(jī)中的銅線激光焊接問(wèn)題，該公司一位實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人就表示，“我們主要用機(jī)器視覺(jué)去判斷，一些間距過(guò)大的銅線經(jīng)過(guò)人工智能判斷會(huì)先不焊接，但也會(huì)一一標(biāo)記，后期由人工介入;而針對(duì)一些比較大但在尚可接受范圍的縫隙時(shí)，機(jī)器視覺(jué)識(shí)別到特殊狀態(tài)以后，會(huì)自動(dòng)調(diào)整焊接參數(shù)，包括焊接軌跡、功率等等，總之盡量地讓設(shè)備智能化應(yīng)對(duì)各種工況完成焊接。”
“這一款設(shè)備就用到了機(jī)器視覺(jué)和人工智能，前期通過(guò)大量導(dǎo)入生產(chǎn)圖片，然后通過(guò)人工去標(biāo)記正確的那一部分，在一定數(shù)量累積后，AI模型就能自己找出規(guī)律知道哪些是你真正想要的，它會(huì)把所有干擾因素都過(guò)濾掉，同時(shí)它還可以輔助進(jìn)行焊后質(zhì)量檢測(cè)。”上述實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人說(shuō)。
科大訊飛方面也向記者介紹了一項(xiàng)AI賦能工業(yè)生產(chǎn)的案例。為輔助鋼鐵行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)線，河北省遷安市的首鋼遷安鋼鐵有限責(zé)任公司使用訊飛聲學(xué)成像儀對(duì)燒結(jié)廠12路封箱支管真空進(jìn)行了可視化的泄漏速掃，將過(guò)去需要10小時(shí)以上的巡視時(shí)間直接縮短為90分鐘，并在廠內(nèi)檢測(cè)到22個(gè)氣體泄漏點(diǎn)，讓鋼鐵廠中的氣體泄漏位置“一目了然”。若假設(shè)該廠每年產(chǎn)量約100萬(wàn)噸，此次檢修可為廠子節(jié)約300萬(wàn)～500萬(wàn)度電(合計(jì)約90萬(wàn)元)。
提升工業(yè)自動(dòng)化水平
在4月的第六屆數(shù)字中國(guó)建設(shè)峰會(huì)上，阿里巴巴董事會(huì)主席兼CEO、阿里云智能集團(tuán)CEO張勇透露：阿里云工程師正在實(shí)驗(yàn)將千問(wèn)大模型接入工業(yè)機(jī)器人，在釘釘對(duì)話框輸入一句人類(lèi)語(yǔ)言，即可遠(yuǎn)程指揮機(jī)器人工作。
這也意味著，AI大模型的誕生為工業(yè)機(jī)器人帶來(lái)新的可能。據(jù)阿里云工程師介紹，大模型在機(jī)器人開(kāi)發(fā)和應(yīng)用階段均可發(fā)揮重要作用。在機(jī)器人開(kāi)發(fā)階段，工程師可通過(guò)千問(wèn)大模型自動(dòng)生成代碼指令完成機(jī)器人功能的開(kāi)發(fā)與調(diào)試，甚至還能為機(jī)器人創(chuàng)造一些全新功能，例如機(jī)器人可對(duì)抓取、移動(dòng)等基礎(chǔ)能力進(jìn)行任意的組合編排，進(jìn)而完成更復(fù)雜的任務(wù);在生產(chǎn)運(yùn)行時(shí)，千問(wèn)大模型為機(jī)器人執(zhí)行任務(wù)提供了推理決策的能力，一線工人只需發(fā)送一段文字，千問(wèn)就能理解其意圖進(jìn)行任務(wù)推理，并自動(dòng)翻譯成機(jī)器可以理解的代碼，指揮機(jī)器執(zhí)行任務(wù)，有效提升生產(chǎn)效率。
伍祁林表示，在工業(yè)生產(chǎn)方面一直有一個(gè)痛點(diǎn)，即在機(jī)器人編程以及工藝調(diào)試上，編程時(shí)間較長(zhǎng)，部署成本偏高，但AI大模型有望解決這一難題。
“比如在涂裝工藝上，我們將來(lái)是否可以通過(guò)一些模型訓(xùn)練之后，錄入用戶參數(shù)，它就自動(dòng)生成一組能夠控制機(jī)器人軌跡以及控制工藝設(shè)備，在這一基礎(chǔ)上再進(jìn)行一些微調(diào)或機(jī)械化的調(diào)試，讓整個(gè)編程、應(yīng)用變得更為簡(jiǎn)單、快速。接下來(lái)，可以圍繞整個(gè)工藝提升、工藝編程進(jìn)一步跟AI模型做深度結(jié)合。”
時(shí)代伯樂(lè)執(zhí)行合伙人王曉玲在接受證券時(shí)報(bào)記者采訪時(shí)指出，AI大模型在工業(yè)領(lǐng)域中的一個(gè)重要應(yīng)用環(huán)節(jié)，是借助海量的工業(yè)數(shù)據(jù)提升整個(gè)工業(yè)自動(dòng)化的水平。“舉個(gè)簡(jiǎn)單例子，它在工業(yè)制造領(lǐng)域，首先在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域就可以有很大的幫助，因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)過(guò)往受限于整個(gè)算力以及算法的有限度，沒(méi)辦法真正意義上實(shí)現(xiàn)自主判斷一個(gè)物體的行為，更多是根據(jù)既定的操作指令行動(dòng)。如果AI大模型接入機(jī)器視覺(jué)，它就能夠高效地完成一些無(wú)序的抓取，把它放在合適的位置，這是一個(gè)比較典型的運(yùn)用案例。”
王曉玲表示，借助整體數(shù)據(jù)算力的提升，AI大模型還可在無(wú)人工廠實(shí)施基于學(xué)習(xí)的規(guī)控系統(tǒng)(PNC)計(jì)劃。比如根據(jù)庫(kù)存歷史的客戶訂單、生產(chǎn)排期以及存貨，可以非常精準(zhǔn)地判別什么時(shí)候要下訂單，什么時(shí)候要生產(chǎn)，取代過(guò)往根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)來(lái)做生產(chǎn)計(jì)劃，使整個(gè)生產(chǎn)效率有巨大提升。
變革悄然上演
近年來(lái)，隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，工業(yè)生產(chǎn)和高端制造領(lǐng)域也開(kāi)始逐漸實(shí)現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。越來(lái)越多的企業(yè)希望通過(guò)引入這一技術(shù)來(lái)降本增效，提高產(chǎn)品質(zhì)量。
政策上對(duì)人工智能以及AI大模型的重視也不斷攀升。4月28日，中央政治局會(huì)議提到：要重視通用人工智能發(fā)展，營(yíng)造創(chuàng)新生態(tài);5月5日，第二十屆中央財(cái)經(jīng)委召開(kāi)首次會(huì)議，會(huì)議提到，新一代信息技術(shù)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是引導(dǎo)未來(lái)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要力量，要把握人工智能等新科技革命浪潮。
但羅馬畢竟不是一天就能建成的。雖然AI大模型有望掀起新一輪工業(yè)革命，但這是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程，并非一蹴而就。
“AI大模型真正應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)、高端智能制造領(lǐng)域的速度是會(huì)很快的，推廣開(kāi)來(lái)可能會(huì)呈現(xiàn)像早期智能機(jī)普及一樣迅速。”王曉玲表示，但它有兩個(gè)瓶頸需要解決，第一個(gè)是算力，這種大規(guī)模的算力要能以較低成本通過(guò)云端解決。更難的一點(diǎn)是數(shù)據(jù)收集，因?yàn)槟壳肮I(yè)領(lǐng)域整體的數(shù)據(jù)化程度不高，更多需要人為輸入。生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的可視化及數(shù)據(jù)化預(yù)計(jì)需要五到十年。
王曉玲認(rèn)為，對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)而言，抓取這些數(shù)據(jù)還要很多的傳感器和微型服務(wù)器，梳理后再上傳到云端，這是個(gè)巨大的升級(jí)。但這需要制造業(yè)企業(yè)投入大量資本才能實(shí)現(xiàn)，需要長(zhǎng)期的利潤(rùn)積累，以及私募股權(quán)融資或上市支持后才會(huì)逐步應(yīng)用。
面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)和高端制造，AI大模型還需要攻克一個(gè)又一個(gè)具體的難關(guān)。梅卡曼德機(jī)器人首席發(fā)展官韓卓說(shuō)：“我在過(guò)去兩年大概拜訪了200個(gè)工廠，我們的特點(diǎn)就是永遠(yuǎn)在工廠里面。在AI+制造業(yè)的領(lǐng)域，大家都說(shuō)它是一個(gè)萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)，但站在一個(gè)開(kāi)發(fā)者角度，我們覺(jué)得它可能更像是一萬(wàn)個(gè)億級(jí)市場(chǎng)，因?yàn)檫@里面存在大量的非標(biāo)應(yīng)用。”
“很多海外工業(yè)機(jī)器人公司進(jìn)到中國(guó)市場(chǎng)會(huì)發(fā)現(xiàn)水土不服，這是因?yàn)樵谖鞣焦芾怼⑸a(chǎn)都是標(biāo)準(zhǔn)化的，但是在中國(guó)市場(chǎng)無(wú)論是管理還是工廠都有大量的非標(biāo)需求。”韓卓說(shuō)，“現(xiàn)在我們能夠做到的就是面對(duì)各種各樣的非標(biāo)、細(xì)碎的應(yīng)用，都能用標(biāo)準(zhǔn)化的方式解決。”
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