11月22日，一年一度的科创盛会，2024年IDEA大会在深圳举办。大会荟聚全球领军人物，在当前科技趋势之下，畅谈人类与人工智能协同进化的发展脉络。识渊科技的CEO茹彬鑫博士参与了本次盛会，与行业精英们深入探讨了人工智能在工业领域应用的诸多关键问题，引发了广泛关注和热烈讨论。
一、识渊科技开启新的合作创新之旅
识渊科技作为一家在行业内具有影响力的企业，不仅在产品研发领域成绩斐然，今年更是在技术创新和市场开拓方面有着卓越的表现。技术研发并非终点，其最终的归宿是落地应用，实现技术的商业价值与社会价值。在此理念的指引下，识渊科技高度重视对外合作。近期，识渊科技与IDEA研究院成立联合实验室，共同解决工业制造中的痛点。此次合作，将重点突破工业多模态大模型技术，研发软硬一体的下一代智能工业模组。以期在AI制造领域做出世界一流的产品，并培养出具有国际竞争力的科技企业。本次IDEA大会，正式介绍了此合作。
二、智能制造与人工智能的深度融合
人工智能正在以变革性价值引领产业技术创新与工程创新，推动工业设计、流程优化调度、智能工厂等实现能力突破。在“人工智能时代的大国工匠”论坛上，嘉宾们从各自的角度分析了人工智能工业的未来发展情景。茹彬鑫博士认为，在中国开展针对工业制造的人工智能研究拥有一个天然的优势：大量的实际场景和数据，这为算法的提升和训练提供了极大的便利。此外，随着近几年人工智能技术的多元化发展，以往深度学习或纯视觉模型在工业场景中的应用局限性正在被逐步克服。工业场景对算法的精度和速度有着更高的要求，而AI技术的进步，如模型的量化技术、推理加速优化，以及可信赖AI技术的引入，使得模型的输出更加可控，从而提高了AI在工业场景中的落地可能性。茹彬鑫博士坚信，这种技术与需求的结合，将使得人工智能在工业领域带来颠覆性的解决方案，并有望在不远的将来实现重大的突破。
三、揭秘人工智能大模型在工业领域的挑战与机遇
在人工智能的浪潮中，大模型的应用正逐步渗透到各行各业，但在制造业，我们面临的挑战尤为特殊。茹彬鑫博士从技术层面分享了对大模型在制造业应用的看法，人工智能算法的突破往往依赖于公开数据集的开放，然而，在工业领域，这样的高质量公开数据集几乎不存在，这限制了AI学者对工业数据难点和痛点的理解，以及在开发大模型时考虑工业特定需求的能力。茹彬鑫博士提到，工业场景对大模型的技术要求更为苛刻。与一般应用场景不同，工业场景往往需要多目标优化，不仅要求模型准确率高，还要求速度快、模型体积小，以降低硬件成本。这种高维度的挑战是大模型在工业领域应用受限的一个重要因素。此外，工业场景对模型的幻觉基本零容忍，需要通过技术或其他AI算法的引入将幻觉最小化。
对于未来，茹彬鑫博士充满信心：“AI 在工业的应用还有很多的未解题，但这恰恰是让我感到很兴奋的地方。”识渊科技一直致力于人工智能技术在工业场景的研发与应用，此次合作与发言充分代表了识渊科技在人工智能领域不断探索和创新的精神，展示了公司在这一领域的专业实力和前瞻性视野。识渊科技将在人工智能与工业的融合发展中取得更为卓越的成就，为推动行业进步做出更大的贡献。
