中國冶金報社
記者 呂林 報道
圖片由蘑菇物聯(lián)提供
隨著DeepSeek等通用大模型技術(shù)的突破，AI在設(shè)備預(yù)測性維護、能源優(yōu)化、質(zhì)量管控、生產(chǎn)制造等場景中已展現(xiàn)出顛覆性潛力，工業(yè)企業(yè)紛紛加速布局“AI+”戰(zhàn)略。然而，貼上“AI標(biāo)簽”的服務(wù)商和解決方案真假難辨。根據(jù)行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，77%的企業(yè)工程師并不知道如何判斷真假AI技術(shù)。為此，3月14日，蘑菇物聯(lián)舉行“3·15”打假AI暨靈知AI2.0——公輔能源垂直大模型發(fā)布活動，為工業(yè)企業(yè)維權(quán)，揭露工業(yè)假AI，發(fā)布工業(yè)真AI。
打假AI，先打自己
打假AI的第一棒，蘑菇物聯(lián)打到了自己身上。該公司創(chuàng)始人兼CEO沈國輝告訴在場的記者：“2021年，蘑菇物聯(lián)通過AI技術(shù)初步切入中央空調(diào)場景。在AI算法控制測試驗證前，首先應(yīng)用的是機理模型做控制，但有同事為了更快地把軟件賣給客戶，就自己把當(dāng)時還沒有發(fā)布的AI技術(shù)寫到了匯報PPT里，實際上還沒有寫明白，只有概念和一堆唬人的名詞，這是典型的假AI?！?/div>
沈國輝認(rèn)為，假AI對工業(yè)企業(yè)和行業(yè)會造成4個危害：一是浪費客戶的數(shù)智化預(yù)算。二是劣幣驅(qū)逐良幣，讓工業(yè)企業(yè)質(zhì)疑AI技術(shù)。三是阻礙真正的創(chuàng)新，若假AI都能賣出去，科技企業(yè)將很難投入研發(fā)做真AI。四是最終導(dǎo)致第四次科技革命在中國制造業(yè)的落地進程被延誤。
為了堅決避免出現(xiàn)類似的問題，蘑菇物聯(lián)采取了多項措施。例如，嚴(yán)禁員工操之過急地宣傳AI，以及在AI的應(yīng)用研發(fā)上繼續(xù)加大投入。在蘑菇物聯(lián)工業(yè)AI首席技術(shù)官周子葉博士的帶領(lǐng)下，該公司自主研發(fā)了工業(yè)公輔能源系統(tǒng)的AI垂直大模型——靈知AI，掌握超20多類高耗能通用設(shè)備的設(shè)備機理和專家知識庫，具備問答、診斷、預(yù)測、控制四大模型能力，入選國家工信部人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例。截至2024年底，蘑菇物聯(lián)經(jīng)過超2600個工廠公輔能源車間的實踐摸索，總結(jié)出AI在工業(yè)場景落地的AROE模型框架：異常檢測—根因分析—優(yōu)化決策—效果評估。AROE模型框定了AI在工業(yè)場景部署落地、創(chuàng)造價值的技術(shù)結(jié)構(gòu)。
如何判斷真假AI？
沈國輝揭露了假AI的四大典型特征：一是無自主學(xué)習(xí)能力，系統(tǒng)無法通過新數(shù)據(jù)優(yōu)化表現(xiàn)(如推薦結(jié)果長期不變)。二是無法將Al可視化，只停留在PPT階段，Al界面不可視，Al計算的過程不可視，客戶體驗不到。三是技術(shù)不透明，拒絕提供模型，架構(gòu)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息(常見于ToB服務(wù)商)。四是人工依賴度高，后臺需持續(xù)人工維護的規(guī)則庫或修正結(jié)果。
周子葉博士分享了工業(yè)企業(yè)需要的真AI應(yīng)該具備的四大技術(shù)特征：
一是云邊端技術(shù)架構(gòu)。任何AI都建構(gòu)在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能讓采集—分析—決策—控制數(shù)據(jù)流跑通的天然是云邊端技術(shù)架構(gòu)。在邊緣側(cè)進行實時數(shù)據(jù)采集和實時控制，在云端進行大規(guī)模計算及訓(xùn)練AI大模型。如果采用傳統(tǒng)的PLC、SCADA等技術(shù)，在技術(shù)架構(gòu)上無法支持AI的應(yīng)用。
二是垂直大模型與行業(yè)知識庫結(jié)合應(yīng)用。設(shè)備故障診斷、設(shè)備組合控制、設(shè)備參數(shù)控制等工業(yè)場景中的問題，需要通過特定的垂直模型結(jié)合行業(yè)知識庫去解決。只有通用大模型,或只有行業(yè)知識庫，都無法在工業(yè)場景發(fā)揮AI的價值。
三是豐富的工業(yè)設(shè)備通信協(xié)議庫。工業(yè)設(shè)備通信協(xié)議是采集設(shè)備數(shù)據(jù)和控制設(shè)備的“鑰匙”，先采集不同型號、不同種類的設(shè)備數(shù)據(jù)，以供AI分析計算。若掌握的協(xié)議有限，只能采集有限的設(shè)備數(shù)據(jù)，AI也難以發(fā)揮作用。
四是AI系統(tǒng)具備開放性。AI系統(tǒng)要具備開放性，一方面，通過開放的API接口與企業(yè)或其他第三方系統(tǒng)深度集成；另一方面，系統(tǒng)需能從單點優(yōu)化升級到全局協(xié)同優(yōu)化，從某個車間的優(yōu)化拓展到全工廠甚至跨工廠的協(xié)調(diào)優(yōu)化。
工業(yè)需要的真AI：可落地+可測量+可持續(xù)
蘑菇物聯(lián)相信，成熟、理智的工業(yè)企業(yè)不會為AI噱頭買單，只為價值買單。因此，真AI必須脫離“PPT AI”模式，做到AI可落地+創(chuàng)造可測量價值+可持續(xù)創(chuàng)造價值。
周子葉博士在會上發(fā)布了靈知AI2.0——中國唯一落地的公輔能源垂直大模型。
一是可落地的路徑：工業(yè)企業(yè)部署靈知AI垂直大模型有清晰的路徑選擇。先從易部署且ROI高的閉環(huán)場景（如公輔能源車間）切入，進而拓展到工廠的其他場景，如物流、質(zhì)檢、生產(chǎn)等，分階段把所有環(huán)節(jié)都接入到靈知AI垂直大模型，實現(xiàn)AI落地賦能工業(yè)，從而實現(xiàn)智能制造。
二是可測量的價值：靈知AI貫穿工業(yè)能源全流程，承諾具體節(jié)能率。靈知AI建模計算工廠的能源供給與需求數(shù)據(jù)變化，擬合工廠能源供給與需求兩條曲線，實現(xiàn)按需供能，切實消除冗余供能的痼疾，實現(xiàn)可測量的節(jié)能降碳。
三是可持續(xù)的價值：基于PDCA管理流程的公輔系統(tǒng)能源算法模型。靈知AI具備問答、診斷、預(yù)測、控制四大模型能力,基于PDCA管理流程，可持續(xù)優(yōu)化公輔能源系統(tǒng)的能耗水平，持續(xù)提高系統(tǒng)能效。
作為一家聚焦在公輔能源場景的工業(yè)AI科技公司，蘑菇物聯(lián)鄭重承諾：為企業(yè)提供工業(yè)真AI，同時發(fā)起兩個行動：一是蘑菇物聯(lián)靈知AI，不節(jié)能不收費。二是發(fā)起“讓客戶全程可視的公輔能源AI垂直大模型”共創(chuàng)計劃。
“蘑菇物聯(lián)讓AI不再是一個看不見摸不著的黑盒子，AI技術(shù)怎么預(yù)測故障、怎么控制設(shè)備，都要讓工業(yè)企業(yè)看得見摸得著?！鄙驀x最后強調(diào)道，“讓工業(yè)從業(yè)者放心用AI，用好AI！”
來源：中國冶金報-中國鋼鐵新聞網(wǎng)
編輯：張雨恬
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