当生成式AI重塑制造业，中科创达“OS+AI”双引擎动力开启乘云驭智之旅
如今，生成式AI正以前所有未的速度向各个行业挺进，制造业如何深化数字化能力，将以人工智能为核心的数字化技术与业务有机结合，运用先进的数据分析方案提升企业运营水平，持续实现商业变革？中科创达通过端到端的人工智能解决方案，以及贯穿端、边、云的技术“底座”打造，为制造业向大模型时代演进带来了“中国速度”！
▲中科创达物联网事业群副总裁杨新辉
“在未来的15年乃至30年，大语言模型驱动通用人工智能的发展将成为最大的需求之一，所有的产品都可以用通用AI再做一遍，所有的流程都可以重新再定义。”中科创达物联网事业群副总裁杨新辉认为，大语言模型虽然是新一轮技术发展浪潮，但不能只为抓住一波短期红利，而是要以长远眼光看待这个产业。
中科创达是一家纯粹的B2B企业，是一家2008年成立的操作系统公司。最开始是面向智能手机的操作系统提供服务2014年开始，公司开始拓展智能汽车方向，2015年拓展到智能硬件，到现在延至整个智能行业。从生产连续性、业务全球化拓展、技术创新和安全合规等方面，持续赋能制造企业。
目前，中科创达致力于将“OS+AI”作为双轮驱动增长的新引擎。在这个过程中，中科创达将借力使力，与像亚马逊云科技这样的合作伙伴合作，一起开启乘云驭智之旅。
双引擎驱动增长背后
中科创达深入了解传统制造业发展需求和趋势，但要想服务好制造业，充分渗透进制造业价值链场景，没有强大的技术底座，显然无法应对制造业企业的数字化挑战。
“现在影响大语言模型落地的很大一个障碍点就是推理成本，它是影响产品落地的关键因素。训练千亿参数的通用大语言模型需要接近于人类百分之八九十的知识，但在某一个垂直场景里面其实是冗余的，也会引发很大的推理成本，所以找到模型准确度和推理成本之间的平衡点非常重要。”杨新辉在采访中表示，针对具体的垂直场景做出最高效的产品选择，这是企业解决制造业问题的开发方向，也是与亚马逊云科技合作的方向之一。
作为亚马逊云科技合作伙伴，双方自2017年就开展合作，共同开发人工智能方面的行业解决方案。2020年，中科创达成为首批在亚马逊云科技中国区域使用机器学习服务 Amazon SageMaker的合作伙伴，并将Amazon SageMaker集成到中科创达智慧工业ADC (Automatic Defect Classification) 系统中，让制造业客户可以在工业生产中轻松获得AI质检能力。在2022 re:Invent 全球大会上，中科创达成为全球首批获得 Amazon SageMaker服务就绪计划的合作伙伴，使其 TurboX Inspection工业视觉平台更好地为众多亚马逊云科技全球客户提供智能化升级服务。2023年，中科创达利用亚马逊云科技的技术与服务开发大语言模型“魔方大模型”，通过对大规模的训练数据和复杂的神经网络结构，此语言模型能够更准确地理解和生成人类语言，具备广泛的自然语言处理能力。
2023年5月，亚马逊云科技与中科创达宣布成立人工智能联合创新实验室，这是双方合作的又一里程碑。依托亚马逊云科技与中科创达的专业资源，双方将在生成式AI、企业知识库、数字化转型助手以及大语言模型赋能智能设备等领域进行深度合作与探索。
联合创新实验室涵盖从创意、设计、演化、落地到优化的完整用户体验流程，双方将共同发掘创新体验场景，梳理用户体验旅程。同时，通过引入最新 AI 技术构建行业通用的模型设计开发和应用方法，并在创新的业务场景中开发AI模型原型，快速迭代成数字化工具，以打造全新的行业方案，助力更多行业客户加速云上的数字化转型和业务创新之旅。
不断迭代，加速生成式AI进化
以汽车行业为例，汽车场景是对大语言模型最友好的场景。在汽车封闭环境中，借助大语言模型的多轮语言对话和语义理解能力，可以非常好地提升汽车体验。
比如：在研发过程中，通过大语言模型可以快速构建一些产品的概念图，只需要跟客户完成一个短期闭环的交流，就可以把以前的研发周期、概念设计阶段的交流过程，从两三个月的时间缩短到一两周的时间。
再比如：车载说明书与大模型的结合。这个功能也是大量车主调非常喜欢的一个功能，车主不需要再阅读几百页的汽车说明书，只需要在车上通过简单的问答，就可以获得车上一些使用的基本技巧。
另外，大语言模型还可以智能化部署在工厂的生产场景，进一步优化整个生产制造流程。在生产端，大模型可以大幅提升工厂质量管控效率，降低一般工作人员的工作量，并全面提升他们的工作效率。
而面对世界领先五百强物流企业的需求时，中科创达也在和亚马逊云科技联合共创，一起探索如何使用大语言模型解决整个物流集团内部的基础场景应用，包括企业员工的智能问答、PoC的构建等。
中科创达做大模型这件事，是从去年年底至今年年初开始的。相比训练百亿、千亿参数的企业，虽然已经晚了，但从应用情况来看，一切才刚刚开始。
“我们会从算力需求相对小的方向逐渐往算力需求越来越大的方向过渡，不可能在能力不够的时候就去投资一个非常昂贵的上千亿的模型训练，这需要有一个过程。大概到明年年终，我们应该会完成千亿以上规模的模型训练。” 杨新辉强调，大语言模型需要长期坚持，公司会加大投入，抓住新的发展机遇。
过去，所有业务围绕着端侧和边缘侧进行。但是，端侧和边缘侧上面上千亿参数的模型运行不起来，中科创达和其他做模型的厂商的差异化在于，希望未来在端侧和边缘侧形成自己核心的能力和竞争力，把7B、13B的模型放在端侧和边缘侧上运行。
举个例子：在汽车上，大模型直接作为一个边缘侧的产品，如何在不需要联网就可以实现本地最大算力的模型运行，如果找到技术实践路径，对于广大车主来说，又会带来新的体验升级。
问题是，制造业行业需求千千万万，面向包括汽车在内的这么多行业客户，中科创达如何兼顾到方方面面，确保满足每个客户的个性化需求？
“这也是我们选择与亚马逊云科技合作的根本原因。作为全球云计算的领导者，亚马逊云科技拥有广泛而深入的云服务。更重要的是，亚马逊科技对行业的布局和洞察非常清晰，懂得行业痛点与难点，知道整个行业的‘钥匙’在哪里。”杨新辉说道。
对中科创达来说，与亚马逊云科技一起联合创新，是一个能力成长的过程。亚马逊云科技有一个科学家团队，都是很资深的算法专家，做了很多大语言模型方面的优质模型，例如数据库的检索、精细化图像的识别和分割等等。这些技术与能力可以很好地赋能人工智能创新方案，可以共同打造应用于客户落地的一些产品化服务。
并且，与亚马逊云科技合作，只专注于上层应用，不用担心底层的基础设施层面的问题，亚马逊云科技拥有覆盖全球的基础设施与全球业务体系。中科创达的业务也是全球化发展，公司的研发中心遍布全球15个国家或地区，营收30%以上来自于海外。大部分客户也是全球化企业，几乎都在使用亚马逊全球业务体系内的产品。
基于全球化的业务布局，中科创达将先进的技术进行产业链整合，将海外优势的技术带到国内企业。同时，公司也在把国内领先的技术服务于海外企业，真正做到“根植中国，赋能世界”。