在工業數位化時代，我們需要怎麼樣的ChatGPT？
近日，ChatGPT熱度高居不下，強大的人機互動能力令人咋舌，在國內更是掀起一股討論熱潮。一時間，這場由ChatGPT引起的科技颶風，使得全球最頂尖科技力量聚光燈照向人工智慧（AI），中外科技巨頭之間的博弈較量也拉開帷幕。
谷歌的Bard、百度的文心一言（ERNIE Bot）推出同類產品作為ChatGPT的競爭對手。不管是谷歌、Meta、蘋果等一眾矽谷科技巨頭，還是國內百度、阿里巴巴、科大訊飛、網易、京東等網際網路大廠，都在近日不約而同反覆提及“人工智慧”“生成式AI”或表示早已經有相關的產品和技術積累。
炙手可熱的ChatGPT讓不少試玩的技術黨驚歎其聰慧異常的同時，再次引發了人們對AI的無限想象與熱情。特別是近年來，人工智慧與千行百業加速融合，其價值在很多場景得到釋放，這也讓人不禁猜想，如果將ChatGPT應用到國民經濟主導產業工業領域會碰撞出什麼樣的火花？
來自ChatGPT的線上回覆
月活破億，爆火的ChatGPT，讓不少身處工業圈的人好奇ChatGPT會對自己所在的工業領域應用給出怎樣的答案。
問：在工業中，ChatGPT有哪些應用場景？
ChatGPT：可應用場景很多。
例如：
1、跨行業科普：ChatGPT可以解答各種科技、工業等相關問題，將複雜的技術知識快速簡化為易於理解的形式，從而幫助專業領域外的人員瞭解該領域；
2、工程技術支援：ChatGPT可以幫助工程師更快地找到程式碼示例和技術解決方案，以加速開發程序。例如根據工程師提供的需求生成程式碼，或提供程式碼修改建議，並在編寫過程中提示最佳實踐和常見錯誤；
3、知識更新：ChatGPT可以幫助工業公司的員工快速地學習和更新技術知識，例如根據工程師提供的需求，提供最新的技術資料和研究進展；
4、資料分析：ChatGPT可以利用大量資料進行分析，幫助工業公司更好地識別模式和趨勢，並基於此進行決策。
除此之外，ChatGPT還有很多其他的應用場景，比如幫助工業公司完成語言翻譯、生成檔案、語音合成、線上客服，提供先驗知識/經驗參考等。
對於ChatGPT給出的這幾個答案，有業內人士透過問答形式求證ChatGPT答案的真實性，得出的結果是，ChatGPT的涉獵面和知識面確實比我們想象的要廣很多，部分回答對於實際工作確實很有借鑑意義的，但它的弱點也很明顯，就是深度不夠，具體的應用案例無法詳細展開，不能給出非常直觀的指導。
一位體驗過ChatGPT的程式設計師告訴記者，ChatGPT確實可以提供需求的程式碼示例和技術解決方案，雖然給出的程式碼有錯誤，但確實能給我提供一些幫助和新思路，也激發了我從ChatGPT回答中找Bug的樂趣。
此外，針對最近大家熱議的ChatGPT是否會搶了某些行業打人工的飯碗，對於這一問題，也有網友詢問了ChatGPT，未來自動化技術和人工智慧技術會徹底替代人工嗎?ChatGPT也給出答案：不會。
既然先進的人工智慧技術無法完全替代人工，那麼，在數位化智慧化時代，工業工程師在技能轉型面臨哪些挑戰呢？
工業網際網路是助力製造業高品質發展的重要抓手，也是應對工業發展挑戰、推動轉型升級的重要戰略的關鍵引擎。我們什麼時候能夠實現工業網際網路、工業4.0？ChatGPT給出答案確實符合現階段工業網際網路的發展現狀。
透過以上測試問答，ChatGPT雖然給出優質的答案、提供高效獲取資訊的方式，擁有強大的語言組織能力，為使用者帶來超出預期的互動體驗，但他不能完全替代人類，尤其是在工業複雜模型和高精度資料分析的要求下，ChatGPT的侷限性就顯現的一覽無遺。
To B領域或先取得突破性應用
“在國內，類似ChatGPT人工智慧在商業領域中，To B領域或將先於To C領域獲得突破性的應用。”北京師範大學新聞傳播學院教授、中國傳媒經濟與管理專業委員會理事長喻國明在接受媒體採訪時表示。
從科技巨頭的業務動向，我們也能窺得一二，微軟在OpenAI追加百億美元投資，將ChatGPT延伸到自家最難啃的2B業務中。京東集團副總裁、IEEE Fellow何曉冬近期也表示，AI未來肯定要走產業路線，京東一直在ChatAI和AIGC賽道上推進，但更聚焦2B行業，近期將有進一步突破包括在這一賽道上推出下一代產品。
其實面向2B端，人工智慧是工業網際網路發展的重要抓手，兩者有著天然的結合度，To B領域最具有創新性應用或許將會在工業網際網路領域誕生。
針對人工智慧技術在工業領域具體能做些什麼，ChatGPT給出七條應用場景。
問：AI技術能在工業領域能提供什麼？
ChatGPT：AI技術可以在工業領域提供許多好處。
包括：
1、預測性維護。AI可以用來預測裝置何時可能發生故障，從而實現主動維護，減少停機時間。
2、品質控制。AI可用於檢查和測試產品的缺陷，提高產品品質並降低成本。
3、過程最佳化。AI可用於最佳化工業流程，如排程和資源分配，以提高效率和降低成本。
4、機器人技術。AI可用於控制和自動化工業機器人，這可以提高效率，減少對人力的需求。
5、能源效率。AI可用於最佳化能源使用，例如，管理和控制資源的使用，以節省能源。
6、自動駕駛車輛。AI可用於控制和導航自主車輛，如無人機和自動駕駛汽車，它們可用於檢查、運輸和測繪等任務。
7、預測分析。AI可用於分析工業流程中的資料，並預測未來的行為，以便更好地做出決策。
我們知道，工業領域很多場景的工業機理複雜、資料分析能力要求較高，而以深度學習和知識圖譜為代表的人工智慧技術，可以從根本上提高系統建模和處理複雜性、不確定性、常識性問題的能力，顯著提升了工業大資料分析能力與效率，進一步擴大了工業網際網路可解工業問題邊界的深度和廣度，而人工智慧也成為重新定義工業網際網路產品邏輯的抓手。
比如，百度智慧雲開物透過對某鋼鐵企業的熱軋產線中10萬多個樣本資料和相關的品質知識進行學習與提煉後，推出了從模型服務到終端平臺的軟硬一體化熱軋鋼鐵表面缺陷品質檢測方案，瑕疵識別準確率達到99%以上，在同樣的檢測環境下，準確率比國外同類系統提升了300%。
隨著產業轉型的逐步深入，“AI+工業網際網路”應用模式呈現出兩個特徵：第一，以大量資料採集為算料基礎，以機器學習或深度學習演算法為核心，透過建立人工智慧模型解決特定的診斷、預測等問題。第二，以使用者需求為導向，實現全產業鏈覆蓋，為企業提供生產控制最佳化、供應鏈最佳化、物流排程最佳化、市場銷售預測等方面的決策輔助支撐。
目前，以深度學習、知識圖譜、自然語言處理為代表的人工智慧技術正處於多方創新和突破的時期，透過與工業領域知識融合的不斷加深，AI技術正逐漸加速向工業網際網路滲透，在工業企業“研產供銷管”業務鏈條下形成眾多落地應用。
工業ChatGPT猜想
“至少在從事技術工作的30年裡，這是我從沒見過的技術擴散（人工智慧），我也不認為這種擴散曾發生在工業革命時期。”微軟CEO納德拉表示，也許這一次（ChatGPT），對於知識型工作者來說，這就完全等於工業革命。
前文雖然提到，ChatGPT在工業領域應用還存在很多侷限性，但未來，在工業領域，一個聊天對話方塊，能否以最快速度最高效率解決工業難題？其背後的人工智慧技術，是否會徹底改變人們獲取資訊的方式，引發一場效率革命？
“使用工業ChatGPT，裝置保養無需再學習保養手冊、品質評估也無需閱讀大量報表、工廠小白也不需要再詢問老師傅生產經驗。”一位業內專家表示，我們在複雜工業場景如果基於ChatGPT技術，能否創造出一個真正工業AI助手，讓AI回答這些問題。而工人只要將需求提交給AI中心，一個對話方塊就可以解決所有問題。比如，現場的保養工人去問這個AI系統，這個裝置需不需要保養；工廠管理人員，幫我寫一份提高精益生產的報告等。
他表示，如果可行的話，工業ChatGPT或許將改變現有的工作模式，特別是在資訊化、數位化建設比較成熟的製造業企業，工人無需再每天在各種系統間進行切換，檢視不同資料資訊進行各種操作。
他表示，工業ChatGPT如果要真正應用到工業場景中，還需要進行深度模型改造和持續最佳化，提供更加專業的工業知識，讓AI生成的答案與問題相關性更強、更準確，給提問者有效幫助，這樣才能讓AI在專業的領域發揮出最佳的優勢。但他也表示，如果應用與工業領域的ChatGPT模型被放置於工業大資料進行足夠多的訓練資料和模型配置，也許真可以幫助工業場景進行資料價值挖掘，實現一個聊天對話方塊解決工業問題的猜想，在工業領域應用也大有可為。
想法雖好，但要結合現實來看。“博而不精，是ChatGPT現階段給我的總體感受。”記者採訪到一位身處工業一線的工人也表示，工業壁壘較高，場景需求紛繁複雜，海量工業資料價值挖掘難度大，現階段ChatGPT提供的某些程式碼都是不準確的，要想真正接入到工業場景使用還為時過早。
業內觀點認為，ChatGPT要想接入工業，工業模型的配置很重要，因為這將影響模型的準確性和效率。工業模型如何訓練、如何配置才更合理，如何獲得更多樣化的真實資料給模型充分的滋養，相信ChatGPT在工業還有一段路要走。
文章來源：工業網際網路世界
文章連結：https://mp.weixin.qq.com/s/3rS9nODuXx-ZL8XYbkHxGg
※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※※
更多精彩內容，按讚我的臉書製造Plus，領取製造業數位轉型資料包哦！ 😃
