C114新闻8月6日（YA YI）人工智能技术的快速发展，如何真正将出色的模型整合到工业场景中，并从“认可”到“决策”成为智能改进制造业的重要建议。 7月28日，在2025年世界人工智能会议上举行的“新全球工业秩序的新工业秩序智能塑料论坛”上“ AI Big Model Engordea Upgic作为AI大型模型，饰有Rath。”工业领域当前，工业AI模型的应用正在加速核心生产链接中的渗透率。播出到你向你展示了我的总增长率今年的Ndlustrial AI模型超过30％。但是，工业场景的复杂性决定了人工智能的各种能力。不仅有必要理解语言，而且还需要整合几种技术，例如视觉识别，专用模型和多模式融合。破解“不可能的三角形”：大型和小型模型之间的合作是实现正确路径的唯一方法。 Huang Qi指出，对于工业土地而言，这是典型的“不可能的三角形”。很难实现实时建模，参数量表和模型功能。真正的时间响应通常需要模型功能的成本，并且大型模型容易出现诸如增加延迟和计算过度消耗之类的问题。根据这一现实，黄Q坚信，调整模型，孙子和小型是建立“工业大脑”的唯一方法。小型模型（包括机制建模和基于数据的模型）在具有高精度要求，快速响应速度和有限的计算机功率的情况下，提供不可替代的好处。大型模型非常适合治疗非结构化知识，模式一致性和复杂的推断。更重要的是，工业决策需要建立一个模式的因果链。多种来源的信息，例如文本，传感器的图像和信号，必须实现联运识别和推理，以扮演“工业眼”和“耳朵的耳朵”的作用。过渡到代理商时代：统一技术标准和协作机制的需求。未来工业的最佳形式是“代理人”。代理商必须从“意识”转变为“产生”，最后您意识到做出独立决策，独立执行和独立决策的能力。代理协调不能与合同支持分开。与电信行业不同，该行业拥有从一开始就降低了标准化，该行业一直定为价值，形成了一系列封闭和专用的标准和协议。当前，新的协议正在出现，例如A2A协议（代理商）和MCP（模型控制协议），其中心目标是解决南部方向控制和北部调整之间的互操作性问题。但这是很长的路要走。如果缺少统一的标准和协作机制，则所有代理商和所有合并的智能设备都可能在将来成为孤立的个人，这使得很难实现集群编程和可靠的决策。因此，开放，互连和协作智能生态系统的建设已成为工业信息的重要基本问题。实施合并情报的挑战：他指出，小型模型和智能机构工具的呼叫能力最终将得到解决，从自动化到网站上可行的Huang Qi。力量。对于工业用户而言，最重要的是该模型的先进程度，但是如果可以完成任务。如今，化身的情报在工厂面临多个挑战。多个不均匀数据的融合很困难，很难执行复杂的动作，很难适应环境，并且很难同时考虑精度和节奏。像今年的会议一样，该行业已经证明了100多家机器人公司的结果，但大多数是独特的行动永久性表现。真正适应复杂的工业环境并实现多次协作，高精度和高效的操作还有很长的路要走。为了打破这种瓶颈，中国大学和Fudan大学的重复情报研究所，他们建立了“可靠的人工多模式情报共同编程的可靠研究所”专注于基本情报模型的研究和开发，为边缘协作合作融合了新一代，在整个行业建立了综合培训领域以及积极的建筑测试协作未来的合作协作。部署。尽管指定了实施大型模型的四个真正的挑战，但黄QI指出，在行业中，大型模型的真正实施仍然面临着Cuatro的中心问题。首先，存在改善典型情况的问题。漫射场景的限制会影响数据的质量，直接影响模型的训练效果，这使得很难形成一个封闭的数据循环。其次，没有高质量的数据集和专门的知识库。中国Unicom已共同制定了与Kupath建立语料库知识基础的计划。它的目标是在行业内积累一个共同的模型并促进开放交流。全部MPANIES具有中央私人数据，但可以标准化并分享该行业的大约60％的经常知识。第三，局部推论不足以可靠和可靠。该行业比其他行业具有更多的“可靠”要求，不仅准确性，而且可以解释性，稳定性和安全性。如果模型失败，CALIA会导致生产被拘留者和安全事故。此外，还有常见的问题，例如工业领域的工具和特征的开放交换不足，应用程序方案的改进缺乏标准化以及知识系统的分散。为此，Huang Qi要求建造一个开放且协作的公共服务平台，以促进大型大型工业模型的大型大型实施。据《上海经济信息委员会指南》据报道，该国的Unicom正在与中国的信息合作和通信技术，将资源整合到整个工业链中，并为工业公司建立智能计算机云的公共服务平台。该项目目前正在进行中，将来将在上海提供1,000多家中小企业。