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注。

· 其無與倫比的能力能剖析和協(xié)調錯綜復雜的信息，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)的應用。

制造業(yè)一直在努力利用最新的技術突破，不懈追求提高自動化程度、增強運營透明度并加快產品和技術開發(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)內嶄露頭角的范式轉變。生成式人工智能可以利用現有數據來編造新的、獨特的數據集，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)調錯綜復雜的信息，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)需要處理大量復雜的非結構化數據，包括傳感器讀數、圖像、視頻和遙測數據等。實時數據流和與上下文數據源的集成對于及時有效地響應事件至關重要。

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，從而推動生產率、客戶滿意度和財務業(yè)績的指數級提升。

其中，有兩個經常被忽視的領域至關重要：自然語言界面和產品設計與優(yōu)化。這些領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、產品質量和采用率方面具有巨大潛力。

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

LLM在這一轉變中發(fā)揮著至關重要的作用，它使操作員能夠使用自然語言與數字孿生和控制塔等復雜系統(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。因此，LLM可以降低工人學習曲線并減少對大量數據分析或編碼培訓的需求，提高生產效率。非技術人員也可以瀏覽復雜的系統(tǒng)，從而提高響應速度和采用率。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人機交互的方式，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實現了復雜系統(tǒng)的簡便化，推動了效率和生產力的顯著提升。

基于LLM的制造業(yè)產品設計：優(yōu)化創(chuàng)造力和協(xié)作，設計可持續(xù)解決方案

傳統(tǒng)上，產品設計師專注于產品概念和規(guī)格，而操作人員則負責生產任務。然而，LLM可以使設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化為可操作的設計建議。

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計，從而形成現實有效的解決方案。這種合作方式能培養(yǎng)操作人員的主人翁意識和參與感。

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

由此產生的設計概念符合可持續(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。這種數據和專業(yè)知識的整合推動了設計創(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、人性化技術的積極倡導者Rana el Kaliouby博士表示：“這種集成一體的設計—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計效果圖的多模態(tài)LLM，能夠加速產品構思，從而在制造業(yè)中實現更加有效、實用和以人為本的產品設計?！?/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相結合固然具有諸多優(yōu)勢。然而，解決知識產權、所有權和商業(yè)秘密問題也很關鍵，這樣才能保護所有利益相關者的利益。在采用LLM的過程中，應制定明確的指導方針、政策和框架，以確保與現行法律和企業(yè)治理保持一致。

世界經濟論壇人工智能負責人李響強調說：“雖然人工智能為產業(yè)創(chuàng)造價值提供了巨大機遇，但也要考慮多方面的風險和挑戰(zhàn)。清楚地了解LLM的構成，包括安全防護、測試和評估、風險以及數據來源，是確保其符合現行法律和企業(yè)治理的關鍵。此外，對終端用戶進行適當培訓也是促進負責任地、知情地使用人工智能生成式應用的關鍵所在?！?/p>

美國先進制造中心首席執(zhí)行官Cynthia Hutchinson則強調了該中心在促進工業(yè)界、政府和學術界之間的合作并在人工智能增強制造業(yè)的實踐當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)，確保所有利益相關者都有發(fā)言權，并在知識交流、創(chuàng)新、應對挑戰(zhàn)和推動經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用，對于制造業(yè)的持續(xù)增長和成功至關重要。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)的應用。

本文作者：

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

本文原載于世界經濟論壇Agenda博客

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