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  在数字化浪潮蓬勃发展和新技术引领的产业变革环境下,数字化与智能化正在为企业转型升级提供新的机遇。
  11月9日,亚马逊云科技发布了生成式AI三个已经验证有效的在制造业落地的场景,即工业产品设计概念图生成、营销图库方案生成和企业内部知识库协同三大场景,帮助企业从流程、人力上着手,提升效率。
    用数字化为企业赋能是国内制造一直以来希望的发展方向,其核心则是“如何进行数字化转型”以及“转型之后到底能不能降本增效”。
  在中国制造业从“量”到“质”的数字化转型实践中,传统制造业面临技术产品创新历时久、工厂整体设备效能OEE(Overall Equipment Effectiveness,设备综合效率)激活不畅、供应链效率及弹性低,以及缺乏创造新的收入来源等集中性挑战。
  技术的蓬勃发展为制造业带来了降本增效的机会窗口。对于企业来说,上云,使用云上工具已经成为企业解决此类问题的主要方式。此外,随着生成式AI的到来,制造业企业在具体3大场景中,迎来新的效率革命。
  生成式AI带来的新机遇
  亚马逊云科技强调,生成式AI在制造业落地中的三大已被验证的场景,首先是在工业产品设计领域。具体来说,传统流程一般是先进行概念设计,再对设计图进行渲染,最后是设计评审环节,此过程需要大量人工参与,同时还涉及多次返工等难题,工作效率相对低下。而大模型在“概念图”生成中已被证实有很大的效率提升。
  亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示:“我们强调‘概念图’的意思,就是在说替代原则,把概念图这一块交给大模型快速生成,然后再集成到整个工作流里面,所以很多客户都在使用并从中受益。”
  海尔与亚马逊云科技及其他合作伙伴联手打造了定制化的生成式AI解决方案,并应用到新品设计、改款升级、渠道定制化等工业设计的业务场景中。根据亚马逊云科技提供的数据,这个方案让海尔创新设计中心的整体概念设计提速了83%,集成渲染效率提升了约90%。
  第二是在营销领域。线上线下的推广图入库之后,利用AI快速生成符合不同渠道的市场营销整合材料。
  智能知识库搜索是企业落地的第三大场景。国内制造企业往往是人员密集型企业,员工数量众多,内部资料和数据也因多年积累数量庞大。亚马逊云科技利用生成式AI技术助力客户构建企业级智能知识库,集合搜索引擎和大语言模型,使企业员工在知识库中快速找到精准和具备实效性的内容,有效提升生产与办公效率。
  此外,生成式AI的发展也给中小制造业企业带来了“弯道超车”机会。
  顾凡认为,云计算与生成式AI的相同点在于,两者都是基础设施资源。面对今年生成式AI的迅速发展,原本掣肘小企业人力与资金的因素,可以被云计算的API等计算资源覆盖,这在一定程度上将中小企业与大企业拉到了同一起跑线。
  解决技术手段之后,顾凡认为,中小企业和大企业真正的不同,在于业务端。
  大模型+小模型仍是主流解决方案
  自今年生成式AI横空出世以来,这项技术正在加速嵌入制造行业的业务场景,在产品开发和设计、制造运营、供应链、营销和销售、智能客服及知识库等方面带来巨大价值。
  根据美国咨询公司Gartner发布的《2022年人工智能技术成熟度曲线》预测报告,到2027年,30%的制造商将使用生成式AI提高产品研发的效率。
  生成式AI给各行各业的发展带来了更大的想象空间,但是目前的现实是,在应用层面,大模型仍处于非常早期的阶段。顾凡看好AI为制造业带来的赋能提效,但他并不是大模型的狂热推崇者。
  “大模型是一个工具,觉得大模型厉害,是一种技术思维。大模型确实厉害,但可能不是解决实际问题的最优选。我们从实际应用出发,如果小模型已经可以解决业务问题,并且划算,那么为什么要着急上大模型?”顾凡说。
  顾凡认为,企业应该关注的不是技术层面的使用或者不使用大模型,而是更多从场景应用层面出发,大模型本身其实只是一个工具,把不同工具应用到最合适的场景里进行组合,找到最优解才是最佳的解决方案。从应用层面出发,使用大模型需要综合考虑是否精准解决需求、是否成本可控等问题。顾凡认为,制造业行业内,大模型与小模型“两条腿走路”仍是目前的主流解决方案。
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