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  • 2023-09-23 01:20
  • 来源: 中安在线
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  中安在线 中安新闻客户端讯 9月22日,2023世界制造业大会中国声谷大模型专场发布会上,羚羊工业互联网股份有限公司(下文简称“羚羊公司”)总裁徐甲甲正式发布羚羊工业大模型,现场“真机实测”五大核心能力——工业文本生成能力、工业知识问答能力、工业理解计算能力、工业代码生成能力和工业多模态能力,基于羚羊工业大模型打造的五大工业场景产品羚羊数字工匠、羚羊iMOM(大企业版)、羚羊iMOM(SaaS 2.0版)、羚羊智能企服助手、羚机一动同时亮相。

羚羊公司总裁徐甲甲发布羚羊工业大模型

  羚羊工业大模型是基于讯飞星火认知大模型(下文简称“讯飞星火”)的通用能力为核心技术底座,联合国家智能语音创新中心,结合工业场景实际需求打造,专门服务于工业领域的垂直大模型。

  徐甲甲认为,认知大模型的“智能涌现”将带来解决人类刚需命题的全新机遇,当认知大模型和工业场景结合,通用人工智能将成为推进工业智能化转型的“核心引擎”。“制造业中不同行业需求不一、同一行业规模不一、同一企业环节不一,这导致制造业数字化转型需求非常分散”,在他看来,通用人工智能要真正在工业场景落地,将面临三大挑战:第一是可靠性,工业领域对稳定性、准确性有更高要求,在非理想工作环境和应用场景下也需良好运作;第二是行业性,工业领域行业Know-How是工业生产的核心,但承载的机理模型开发、分享比较困难;第三是安全性,包括数据安全的问题,即避免数据被非法获取或篡改,以及模型安全的问题,即避免模型被恶意攻击或滥用。

  如何应对?徐甲甲提出了工业智能化转型的探索路径:羚羊工业大模型基于讯飞星火的底座能力,通过收集海量的工业知识进行无监督训练,再加上SFT的精调以及人工强化学习(RLHF)、工业的知识库,通过这四项要素更好地约束大模型产生幻觉的问题,从而更好地去指导大模型服务于生产制造业。

  发布现场对5大核心能力进行“真机实测”,向行业生态伙伴展示羚羊工业大模型从海量数据和大规模知识中持续进化,实现从提出、规划到解决问题的全流程闭环的能力,为工业场景带来立体多维的解决方案。

  工业文本生成

  一键生成工厂复杂报表

  发布会现场,羚羊公司副总裁、CTO张致江首先演示了一个典型的工业场景——撰写交接班报表。

  “今天加工生产G25前窗总成20件,产品全部合格;在生产过程中自动拧紧机设备出现故障,故障代码为W002,设备故障已修复;生产器具正常,记录人是张三,班组是前窗总成B班组。”张致江打开羚羊工业大模型,短短几秒钟简单陈述,一份逻辑清晰、内容完整的交接班日报表马上生成。

  交班之后,新来的生产线工人要对设备进行检查,确保设备正常运行不影响订单生产进度。当张致江对羚羊工业大模型Prompt“现在我要对数控车床号为t3的设备进行点检,请给我对应的点检方案”后,一份完整的点检目录单马上呈现,工人“按图索骥”检查完,只需口述几句话检查结果,就能够马上生成一份点检报告列表,列表上,机床照明灯、卡盘夹持力、机床液压压力几项异常检验结果也清晰呈现在“点检实施记录”栏上,方便工人精准跟进机器故障问题。

  在实际的工业场景中,除了可以生成生产交接班报告、设备点检记录外,羚羊工业大模型还可以生成生产准备记录、首件检验记录、生产完工报告等工业场景的不同类型文本。

  工业知识问答

  “首席知识官”如影随形

  认知大模型出现“一本正经地胡说八道”成为业界共同面对的挑战,在严谨的工业场景中,稳定准确的信息才可能为行业提供价值。怎么解决这个难题?羚羊工业大模型提供了“大模型+知识图谱”“大模型+知识库”的解决方案。

  对在船级社工作的“验船师”来讲,要在浩如烟海的数万篇上百亿文字的专业规范指南里面找到具体问题对应的规范来“对症下药”,完成船舶的检查,以保证船舶在大海里安全行驶,挑战极大。

  对此,传统的解决办法是,船级社通过构建一支有十几年丰富经验的专家团队作为验船师的后台“首席知识官”,为他们解答各种现场船检遇到的困难问题。现在,有了羚羊数字工匠,船检师只需简单Prompt提问“400吨的货船搜救定位装置应该如何配备”这样的实际船检场景问题,系统就能在纷繁复杂的船检知识库里精准找到文献回答,并且给出文献的明确来源。这背后靠的是“大模型+知识图谱”的能力,基于羚羊工业大模型核心底座能力研发的羚羊数字工匠应用就是解决这类工业场景问题的产品。

  “我提问的是关于400吨的货船的问题,而400吨这个表述在标准里是没有的,大模型会主动找到原来标准中‘300吨及以上、500吨及以下’货船的搜救设施配置,这就需要大模型具有极强的理解能力,这个实施路径也是传统的知识图谱技术所不具备的”,张致江解释道。

  在实际的工业场景中,羚羊工业大模型的工业知识问答能力可以针对设备维修查询、设备故障诊断、生产质检规程、安全生产规程、工业标准知识问答等特定工业场景中种类繁杂的问题进行精准回答。

  工业理解计算

  工业生产“按图索骥”

  在生产制造业企业,物料的齐套性检查是一项重要且非常细致的工作,需要花很多时间沟通采购、仓库、质检等不同部门,才能获得相应的物料数据。有了羚羊工业大模型的工业理解计算能力,作业员可以快速调取各部门的记录,马上生成一份物料齐套性检查结果报告。

  张致江在发布会上演示了这个过程,当他向系统提出“请帮我分析明天的生产计划物料是否齐套”,系统识别问题后,马上接入“齐套检查助手”,根据作业员设置的业务规则和业务系统数据,系统马上输出一份生产计划报告,提取出“计划编码备料单”的内容后,系统一步一步计算备料单中4个物料是否齐套,对不齐套的物料进行仓库定位查询和采购订单查询,最后输出一份包括“物料编码、备料数、领料数、库存数、采购订单数、是否齐套”等完整要素的检查结果报告。羚羊工业大模型的工业理解计算能力将作业员从原来的“文山表海”里面解放出来,帮助他们一步到位了解问题的症结所在,并聚焦解决重点问题。

  在实际的工业场景中,除了物料齐套检查外,工业理解计算能力还可以针对设备物料选型、订单延期推算、产品不良率统计分析、辅助产品研发等不同工业场景进行语义理解和计算。

  工业代码生成

  “0门槛”编写工业PLC代码

  代码能力是一个“硬碰硬”的能力,不存在任何主观评分标准,是认知大模型聪明程度非常重要的标志,讯飞星火被业界定义为“最聪明的国产大模型”,其中一个关键支撑要素就是具有领先业界的代码能力,科大讯飞已立下“Flag”,今年10月24日,讯飞星火要在代码的各维度能力上超越ChatGPT,2024年上半年对标GPT-4。

  那么,诞生于讯飞星火的羚羊工业大模型,工业代码生成能力将会为行业带来怎样的解决方案?

  张致江在发布会现场演示了工业场景中最常见的需求——PLC代码生成,“请生成Structured Control Language类型的PLC代码,完成以下功能……”,随即,他将生成的代码程序马上复制到PLC仿真软件,并烧录到PLC中,点击开关后,设备中的灯马上亮了起来。

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羚羊公司副总裁、CTO张致江正在演示羚羊工业大模型的代码生成能力

  张致江还演示了SQL代码生成能力,当他向系统提问“查询昨天总装线车间产生的工单数据并生成统计图”后,系统马上按指令生成图表,“只要一句话,就可以马上查到想要的数据,或者生成绘图代码调用BI软件生成图表”,张致江说,这对不懂得写代码的企业管理人员是非常好用的工具。

  工业代码生成能力在工业场景的应用,无疑为工业互联网在IT、OT、CT三方面的深度融合带来巨大机会,助力重构生产力与生产关系。它颠覆了以程序员为主去进行工业场景软件开发的传统作业模式,即便是代码能力不强、乃至不懂编代码的工程技术人员和业务专家,只要通过低代码或者零代码的方式,就可以根据业务需要进行工业场景的轻应用开发,大幅提升解决问题的效率,从而节约生产研发成本。

  在实际的工业场景中,除了可以进行PLC代码生成和SQL代码生成外,羚羊工业大模型还可以进行工业协议对接、生产设备操控、零代码工业应用开发等任务。

  工业多模态

  “千里眼”保障安全施工

  多模态能力可以说是通用人工智能赋能各行各业的刚需,在工业领域,多模态能力可以帮助实现丰富的场景识别,对中小企业来讲,“0门槛”就能实现多模态识别,可以帮助很多业务流程降本增效。

  “工业领域的图像分析需求很多,以往的做法是针对每个功能训练一个独立模型,这样的结果是,不同场景不能复用,即便同一场景如果更换了环境也不能复用,需要重新收集数据集进行训练,导致成本高、交付周期长,小微企业根本用不起”,张致江说,羚羊工业大模型具有通用的图像理解多模态能力,只要简单几个指令就可以更换场景或改变功能,“0成本”实现适配图像分析需求。

  张致江现场演示了两个典型的工业场景:色选机在出厂前需要进行外观质检,上传图片后,只需简单Prompt一下羚羊工业大模型“请检测图中的划痕”,系统马上对有划痕的部位打标签;在工地生产作业,不戴安全帽将带来巨大隐患,上传一张图片后,简单Prompt一下系统“请检测图中不戴安全帽的人”,系统马上对两个不戴安全帽的人员打标签,一目了然。

  在实际的工业场景中,羚羊工业大模型的多模态能力可以完成工业视觉质检、安全生产检测、产品图片生成、精益生产管理、辅助工业设计等任务。

  “‘大模型+工业’将全面释放工厂生产力,解放工匠想象力”,徐甲甲表示,期待和合作伙伴携手共建工业大模型繁荣生态,持续为不同类型企业安装“可持续进化”大脑提供丰富的解决方案,“我们非常有信心用羚羊工业大模型引领中国工业互联网发展的新趋势”。(通讯员 秦冉 记者 汪乔)

编辑: 杨杨
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