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中国人工智能产业应用发展图谱报告(63页)

行业报告下载 2024年01月29日 07:47 管理员

制造行业是我国加快建设现代化产业体系的重要支撑,增强制造行业全价值链条数智化能力,全面提升智能制造整体水平与实力当务之急。 同时,制造行业在IT与数字化等基础设施建设方面,尤其是面临不同行业、不同类型与规模企业的能力不均衡,相应地,制造行业数智化 升级也就面临更大挑战,需要政府、行业链主企业以及科技企业共同以生态搭建协同运营等方式,来加速推动制造行业数智化升级与AI应 用落地。模型应用可靠性:工业领域,尤其是生产制造流程,最重视安全、可靠和稳定,相应地,工业制造领域最核心需要保障应用的可靠性,这就对人工智能模型,包 括大模型提出了更高的要求。  应用成本挑战:从大模型驱动的AI应用方面,应用成本需要大幅度降低,目前定制化千亿参数通用大模型的成本难以被客户接受;算力成本仍然高居不下,训练 卡价格仍然在上升,同时,未来考虑到未来LLM不断升级,训练推理成本或将持续上行;相应地,垂类大模型能够达到参数量、效果、成本和场景的匹配,此外, 模型蒸馏压缩、采用MoE架构,小样本微调等技术路径也能够有效降低成本,加速落地。 行业Knowhow与数据资源挑战:与其他行业不同,工业场景相对来说数据样本量较小,AI训练相对困难,相应地,工业数字孪生可以通过仿真的形式生成大量 数据,帮助AI模型深度优化,同时,也仍然需要制造企业强化自身数据积累与沉淀,从而提升AI应用现实可行性。

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标签: 人工智能AI行业报告

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