大型語言模型將如何重新定義制造業(yè)？

· 制造業(yè)正在不斷努力利用最新的技術(shù)突破。大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，在制造業(yè)正獲得越來越多的關(guān)注。

· 其無與倫比的能力能剖析和協(xié)調(diào)錯綜復(fù)雜的信息，并和人類以自然語言對話互動。

· 為了充分發(fā)揮人工智能（AI）在制造業(yè)中的潛力，我們需要進一步的研究、討論和行業(yè)案例研究來尋找尚未開發(fā)的應(yīng)用。

制造業(yè)一直在努力利用最新的技術(shù)突破，不懈追求提高自動化程度、增強運營透明度并加快產(chǎn)品和技術(shù)開發(fā)。

生成式人工智能，特別是大型語言模型（LLMs），如ChatGPT，是目前在制造業(yè)內(nèi)嶄露頭角的范式轉(zhuǎn)變。生成式人工智能可以利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)來編造新的、獨特的數(shù)據(jù)集，而LLM則進一步發(fā)展了這一概念，提供了無與倫比的能力來剖析和協(xié)調(diào)錯綜復(fù)雜的信息，并和人類以自然語言對話互動。

除了優(yōu)化工作流程外，人工智能和LLM可以如何重新定義制造業(yè)？

制造業(yè)需要處理大量復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括傳感器讀數(shù)、圖像、視頻和遙測數(shù)據(jù)等。實時數(shù)據(jù)流和與上下文數(shù)據(jù)源的集成對于及時有效地響應(yīng)事件至關(guān)重要。

通過新的工具賦能從業(yè)人員，LLM能徹底改變這一行業(yè)。它們可以重新定義操作人員與系統(tǒng)和文件的交互方式，從而推動生產(chǎn)率、客戶滿意度和財務(wù)業(yè)績的指數(shù)級提升。

其中，有兩個經(jīng)常被忽視的領(lǐng)域至關(guān)重要：自然語言界面和產(chǎn)品設(shè)計與優(yōu)化。這些領(lǐng)域蘊藏著巨大的潛力，可為制造業(yè)帶來切實的影響和可觀的投資回報。

基于LLM的制造業(yè)自然語言界面：復(fù)雜系統(tǒng)的簡便訪問

人工智能，尤其是LLM及其自然語言界面，在徹底改變制造效率、工人參與度、產(chǎn)品質(zhì)量和采用率方面具有巨大潛力。

制造設(shè)施需要無縫的信息傳輸，而這通常是通過生產(chǎn)審核來實現(xiàn)的。生產(chǎn)審核旨在發(fā)現(xiàn)計劃與生產(chǎn)現(xiàn)場之間的差異，加強決策，提高運營效率、客戶滿意度和財務(wù)成果。而通過轉(zhuǎn)向有針對性的類人對話，企業(yè)可以專注于識別瓶頸、制定恢復(fù)計劃并減少復(fù)雜的數(shù)據(jù)提取時間。這可以簡化流程，從而提高運營績效和生產(chǎn)力。

LLM在這一轉(zhuǎn)變中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它使操作員能夠使用自然語言與數(shù)字孿生和控制塔等復(fù)雜系統(tǒng)進行交互。LLM也提高了語音交互的準確性，使其在嘈雜的環(huán)境中也能使用并重復(fù)。因此，LLM可以降低工人學(xué)習(xí)曲線并減少對大量數(shù)據(jù)分析或編碼培訓(xùn)的需求，提高生產(chǎn)效率。非技術(shù)人員也可以瀏覽復(fù)雜的系統(tǒng)，從而提高響應(yīng)速度和采用率。LLM重新定義了人機交互，為制造業(yè)帶來了實在的變革。

Aptiv公司首席產(chǎn)品官Sophia Velastegui成功地利用人工智能創(chuàng)新推動了多項全球業(yè)務(wù)的發(fā)展，她表示：“LLM可集成到用戶界面中，促進人機交互。未來還有可能徹底改變?nèi)藱C交互的方式，使其變得像說話一樣簡單。此外，LLM還能大大提高安全性，因為工人可以將更多精力放在工作上，而不是解讀復(fù)雜的指令。企業(yè)可以讓原有的操作員到其他崗位上進行創(chuàng)新，而不是從事重復(fù)性工作，從而從中獲益?！?/p>

因此，LLM作為一個重要的管道，通過自然語言界面加強操作員與機器之間的協(xié)作。通過這種方式，LLM實現(xiàn)了復(fù)雜系統(tǒng)的簡便化，推動了效率和生產(chǎn)力的顯著提升。

基于LLM的制造業(yè)產(chǎn)品設(shè)計：優(yōu)化創(chuàng)造力和協(xié)作，設(shè)計可持續(xù)解決方案

傳統(tǒng)上，產(chǎn)品設(shè)計師專注于產(chǎn)品概念和規(guī)格，而操作人員則負責(zé)生產(chǎn)任務(wù)。然而，LLM可以使設(shè)計過程更加知情和民主，將一線操作人員的見解納入決策過程中。這些操作人員擁有實際生產(chǎn)過程的理解能力，能夠提出有價值的見解。LLM則能幫助將他們的想法轉(zhuǎn)化為可操作的設(shè)計建議。

通過分析操作人員的見解，LLM能夠生成考慮到實際因素和限制的設(shè)計，從而形成現(xiàn)實有效的解決方案。這種合作方式能培養(yǎng)操作人員的主人翁意識和參與感。

由于制造設(shè)備和機器人系統(tǒng)中蘊含著豐富的信息，因此LLM可以在產(chǎn)品設(shè)計和優(yōu)化方面發(fā)揮重要作用，可以將這些知識與市場趨勢、科學(xué)文獻、不斷變化的ESG考慮因素和客戶偏好相結(jié)合。

由此產(chǎn)生的設(shè)計概念符合可持續(xù)發(fā)展和環(huán)境準則。LLM還可以提出替代方案，模擬性能情景，并推薦可持續(xù)材料和制造工藝。這種數(shù)據(jù)和專業(yè)知識的整合推動了設(shè)計創(chuàng)新，同時解決了環(huán)境問題并滿足了客戶需求。

人工智能運營基金（AI Operators Fund）的普通合伙人、人性化技術(shù)的積極倡導(dǎo)者Rana el Kaliouby博士表示：“這種集成一體的設(shè)計—制造方法可能會改變行業(yè)的游戲規(guī)則。LLM，尤其是能夠接受文本提示并生成圖像或設(shè)計效果圖的多模態(tài)LLM，能夠加速產(chǎn)品構(gòu)思，從而在制造業(yè)中實現(xiàn)更加有效、實用和以人為本的產(chǎn)品設(shè)計?！?/p>

釋放協(xié)作的力量：在人工智能增強制造業(yè)的實踐中維護多方利益

制造業(yè)與LLM相結(jié)合固然具有諸多優(yōu)勢。然而，解決知識產(chǎn)權(quán)、所有權(quán)和商業(yè)秘密問題也很關(guān)鍵，這樣才能保護所有利益相關(guān)者的利益。在采用LLM的過程中，應(yīng)制定明確的指導(dǎo)方針、政策和框架，以確保與現(xiàn)行法律和企業(yè)治理保持一致。

世界經(jīng)濟論壇人工智能負責(zé)人李響強調(diào)說：“雖然人工智能為產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造價值提供了巨大機遇，但也要考慮多方面的風(fēng)險和挑戰(zhàn)。清楚地了解LLM的構(gòu)成，包括安全防護、測試和評估、風(fēng)險以及數(shù)據(jù)來源，是確保其符合現(xiàn)行法律和企業(yè)治理的關(guān)鍵。此外，對終端用戶進行適當(dāng)培訓(xùn)也是促進負責(zé)任地、知情地使用人工智能生成式應(yīng)用的關(guān)鍵所在?！?/p>

美國先進制造中心首席執(zhí)行官Cynthia Hutchinson則強調(diào)了該中心在促進工業(yè)界、政府和學(xué)術(shù)界之間的合作并在人工智能增強制造業(yè)的實踐當(dāng)中維護多方利益方面的作用。她說：“重要的是要在先進制造業(yè)中建立一個包容的生態(tài)系統(tǒng)，確保所有利益相關(guān)者都有發(fā)言權(quán)，并在知識交流、創(chuàng)新、應(yīng)對挑戰(zhàn)和推動經(jīng)濟增長方面建立信任。利用各部門的專業(yè)知識和資源，釋放人工智能和LLM（如ChatGPT）的全部潛力，為更可持續(xù)的未來做出貢獻。這其中的潛力無疑是巨大的?！?/p>

提高制造業(yè)對人工智能的認識并促進其應(yīng)用，對于制造業(yè)的持續(xù)增長和成功至關(guān)重要。為了充分發(fā)揮人工智能在制造業(yè)中的潛力，我們需要進一步的研究、討論和行業(yè)案例研究，來尋找尚未開發(fā)的應(yīng)用。

本文作者：

Rashmi Rao，美國先進制造業(yè)中心研究員、rcubed|ventures負責(zé)人

本文原載于世界經(jīng)濟論壇Agenda博客

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