◎谢波对记者表示：“从方向上看，大模型肯定是趋势。大模型与工业AI的融合，有三个维度的价值。分别为预测的进度、数据维度以及人的维度。”

　　9月19日，第23届中国国际工业博览会（以下简称“工博会”）在上海开幕。当日上午，蘑菇物联联合创始人、U端事业部总经理谢波在工博会现场接受了《每日经济新闻》记者专访。

　　谢波对记者表示：“从方向上看，大模型肯定是趋势。大模型与工业AI的融合，有三个维度的价值。分别为预测的进度、数据维度以及人的维度。”

　　“原来还有人准备基于大模型，把MES（制造执行系统）重构一遍。我认为从逻辑角度，方向都没问题。现阶段的难度和可落地性（都有不少）。但我们知道，在大模型的加持下一定会越来越好”。谢波说。

　　关于大模型三个维度的价值，谢波表示：“通过深度学习，能够让工业AI（预测的）精度能够更准确；其次，大模型会引入更多的数据，多模态的数据，即大模型可以链接更多的数据；从人的维度看，它能把人的工作量大大降低。原来的工业AI，是需要做标注的。大模型加入之后，可以减少工业AI领域劳动者们的工作量。”

　　不过，谢波也认为：“我们AI的作用是做控制、决策、预测，（大模型结合工业AI）应用价值是让设备的预测、控制、人机交互效率更高，但在现阶段应用在工业领域仍比较初级。我觉得它要发挥作用，还是需要时间。现在一切都刚刚出来，还处于一个探索期。你有（大模型）的感觉，和没有的感觉，没有那么大明显的区别。对新手，可能能够解决很多问题。但对于两三年经验的从业者，（大模型告知）的很多东西是已知的，而不是未知的。”

　　目前国内虽进入“百模大战”，但工业领域相关大模型仍较为稀少。此次工博会，蘑菇物联发布的“灵知”大模型就是其中之一。

　　蘑菇物联方面介绍称，“灵知”大模型可回答空压站、中央空调系统各类专业问题，如空压站的运维策略、制冷站设计及选购参谋，是工程师的得力助手。

　　关于“灵知”大模型，谢波表示：“我们的大模型更多地是做一些知识库的管理，以及给运维技术人员在日常运维过程中的培训、解答。比如说当前的系统是什么状况、运维是否健康、哪里可改善等等。”

　　对于大模型的效果，谢波坦言：“针对大部分工作人员，尤其是刚进入行业的工作人员，可以大大提升他的学习效率。但深度的问题，可能未必通过（大模型）给出精准（解答）。”

　　前述谢波提到大模型与工业AI融合带来的三个维度价值。那么，这三个维度的价值，“灵知”大模型可以做到吗？

　　对此，谢波称：“现阶段，它（大模型）把一些普遍性、基础性的工作先做了。然后数据越来越丰富、知识积累越来越丰富、接入的设备类型越来越多，它的训练会越来越快。”

　　工业级软件与消费级软件的难度不是一个层级，在AI的应用上同样如此。谢波表示：“我们做一个公辅车间（为直接生产活动提供水、电、气、冷、热等的公共辅助类车间）的工业互联网产品，比如做一个制冷站，既需要懂设备的人，又需要懂网络的人，还需要懂控制的人、搞软件的人。此外，还需要基于云化做软件、数据处理、分析预测、大数据的，并且还需要搞算法模型。”

　　即所谓的OT（操作技术）、IT（信息技术）、DT（数据技术），工业互联网是这三者的融合。谢波称：“把这三套东西，在一个领域全部搞通，你才能把产品独立建设出来。首先这个行业，人很不好招。因为本身就没有复合型人才。复合型人才都是后天培育出来的，都是一个、两个领域专家，再学习别的。其次，在一个垂直领域把工业互联网做好，需要把产品软件标准化、硬件标准化、服务标准化、系统集成标准化、运维标准化、交互标准化都做完，在这个细分领域才OK。”

　　谢波举例称：“比如我们搞压缩空气的系统，它是动力，实时性要求很高。而中央空调（系统），它复杂度高了，实时性不高。所以说，每个细分领域，从它的机理模型，到数据智能，都需要巨大投入。”

　　“如果摸不透，你敢控制这些设备吗？很多设备，控制不好是出事故的。我们的工程师他能把机器拆掉，然后再给你组合起来，要达到这种水平。所以他才敢动这些设备，这才叫做工业基理”。谢波表示。

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