生成式AI赋能制造业 大模型与小模型并存将是大趋势

  当前，在数字化浪潮下，各行业都在利用技术手段探索新的商业模式。其中，制造业如何加快数字化的进程，成为行业内*为关注的问题。

  亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡认为，高端化、智能化、绿色化已成为制造行业发展的主要趋势。

  在此背景下，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。

  生成式AI为制造业带来的市场机遇

  近年来，用数字化为企业赋能是国内制造业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”。

  顾凡表示：“在赋能制造业数字化转型、创新的路径中，亚马逊云科技不仅能为行业带来近乎无限的云计算动力、包括生成式AI在内的新技术，而且能带来’专精特新’的行业实践，以及联合合作伙伴孵化出针对关键制造场景的解决方案，助力制造企业将数字技术与核心业务有机融合，实现持续商业变革。”

  亚马逊云科技在制造行业拥有丰富的实践经验，其中包括亚马逊公司自身的智能硬件产品的生产制造过程，以及亚马逊云科技的自研芯片等技术的研发和流片制造。他表示，这些实践经验让亚马逊云科技更加了解制造行业的痛点和需求，为其提供了独特的洞察力。

  亚马逊云科技致力于与合作伙伴共同开发解决方案，针对中国制造行业的特定场景和痛点，打造智能制造细分赛道“*后一公里”的解决方案。通过亚马逊云科技的服务，制造业客户可以强化其基础设施，提高敏捷性，降低成本，加快创新，提升竞争力，实现业务成长和成功。

  在谈到制造业数字化转型的挑战时，尤其谈到生成式AI重塑制造业时，顾凡表示：“数据科学家并不一定能够独立解决所有问题。数据科学家需要了解云计算、工程化的知识，雇佣会模型调优的工程师，但这样的成本非常高昂。”

  因此，我们看到，亚马逊云科技希望通过自身的经验和解决方案，帮助制造业客户降低成本、提高效率，助力他们在数字化转型的道路上更加顺利。

  大模型与小模型如何赋能企业

  自今年以来，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。

  目前来看，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。

  顾凡表示：“大模型是工具，觉得大模型厉害，是一种技术思维。大模型确实很厉害，但可能不是解决实际问题的*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？”

  因此，在制造行业，我们需要从实际应用与解决方案出发，目前来看，在一定时间内，大模型与小模型并存仍是一个大趋势。

  施耐德电气全球供应链中国数字化转型总监冒飞飞认为：“工业领域多碎片化场景，同时有非常深的行业碎片化知识，面对这些行业壁垒很高的应用场景，小模型的存在有其必要性。短期内，小模型会随着大模型推陈出新，并长期存在。”

  另一方面，大模型可以对小模型的训练与精度有辅助性的提升。比如说在工业质量检测场景中，大模型可以通过图生图，快速帮忙生成大量负样本，增强模型训练中的图片验证过程。

  在采访*后，顾凡总结道：“很多客户会觉得，To C端的大模型越大、越精准越好。那对于To B端的制造业客户来说，需要面对的一个问题是，找到合适的应用场景与解决方案。有应用场景就会出现推理，如果推理成本控制不了，只是一味追求模型越大越好，对于企业来说很难负担得起。”

  写在*后

  一直以来，亚马逊云科技都在致力于深耕行业解决方案，赋能各行各业企业实现数智化转型与创新发展。未来，亚马逊云科技将继续关注制造行业的发展趋势，深入了解客户需求，不断推出创新的解决方案和服务。可以预见，在云计算、大数据等先进技术的推动下，制造行业将迎来更加美好的未来。