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「大模型+小模型」,中建材信息的「務(wù)實(shí)主義」創(chuàng)新路徑

發(fā)表時(shí)間:2025-05-26

近兩(liǎng)年來(lái),從ChatGPTDeepSeek,以通用大模型為代表的技術(shù)百花齊放,帶來(lái)AI應(yīng)用前所未有的繁榮。但大模型並不是萬(wàn)能的,受限於面向行業(yè)縱深的場(chǎng)景理解能力,大模型在垂直領(lǐng)域的真正應(yīng)用潛力尚未被充分發(fā)掘。



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中建材信息技術(shù)股份有限公司副總經(jīng)理王喬晨日前談到,「工業(yè)場(chǎng)景的AI落地,並不是在追求最先進(jìn)的算法,而是在尋找最可靠的解決方案。」


的確,大模型應(yīng)該成為AI解決方案的組成部分,而非解決方案本身。比如在生產(chǎn)安全這一類(lèi)專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中,以成熟的CV小模型推理實(shí)現(xiàn)全天候安全監(jiān)護(hù),並由大模型推理對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行交叉互檢,顯然要比單純的大模型方案,具備更高的準(zhǔn)確率,也更具性價(jià)比。



AI落地的關(guān)鍵 是技術(shù)與場(chǎng)景的適配


今年初,DeepSeek橫空出世,迅速引爆了各行各業(yè)對(duì)AI應(yīng)用的追逐。


王喬晨指出,「DeepSeek R1的開(kāi)源,在AI領(lǐng)域掀起了一場(chǎng)深刻變革,它讓大模型從少數(shù)企業(yè)的高端資源變成了大眾可用的工具。」這種技術(shù)平權(quán)帶來(lái)的最直接影響,就是降低了企業(yè)應(yīng)用AI的門(mén)檻,讓過(guò)去受限於算力需求和閉源生態(tài)的工業(yè)場(chǎng)景,可以更便捷地嘗試大模型技術(shù)。


實(shí)際上,大模型走向行業(yè)場(chǎng)景落地,要解決的本質(zhì)命題,是技術(shù)先進(jìn)性與行業(yè)普適性之間存在的「最後一公裡」落地,這看似簡(jiǎn)單的邏輯,實(shí)則隱藏著複雜的行業(yè)know-how問(wèn)題。


比如聚焦到工業(yè)場(chǎng)景,特別是生產(chǎn)安全這一關(guān)鍵領(lǐng)域,挑戰就隨之而來(lái)。工業(yè)生產(chǎn)對(duì)穩(wěn)定性和可靠性要求極高,容不得半點(diǎn)差錯。同時(shí),大模型的「幻覺」問(wèn)題可能導(dǎo)致錯誤決策,嚴(yán)重威脅生產(chǎn)安全。此外,工業(yè)數(shù)據(jù)分散且標(biāo)準(zhǔn)不一,如何將這些數(shù)據(jù)有效整合利用,讓模型更好地理解和處理生產(chǎn)場(chǎng)景中的問(wèn)題,也是AI在工業(yè)場(chǎng)景落地的重要挑戰。

如王喬晨所說(shuō):「實(shí)驗(yàn)室裡的驚豔表現(xiàn)與工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際需求之間,還存在巨大鴻溝。」比如,在水泥生產(chǎn)這樣的工業(yè)流程中,一個(gè)微小的錯誤可能導(dǎo)致嚴(yán)重的安全事故,這就要求AI系統(tǒng)必須達(dá)到近乎完美的可靠性。「99%的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,我們需要的是小數(shù)點(diǎn)後多個(gè)9的保障。」


因此,要在工業(yè)場(chǎng)景充分發(fā)揮大模型的優(yōu)勢(shì),並不完全是大模型的技術(shù)問(wèn)題,而是模型結(jié)合知識、經(jīng)驗(yàn)、模型算法和場(chǎng)景理解的綜合問(wèn)題。面對(duì)這一挑戰,中建材信息數(shù)智化團(tuán)隊(duì)探索出了一套獨(dú)特的解決方案,這就是:系統(tǒng)工程能力。



系統(tǒng)工程能力 構(gòu)建工業(yè)AI落地的核心支撐


錢學(xué)森的《系統(tǒng)論》認(rèn)為:系統(tǒng)是由一些相互關(guān)聯(lián)、相互作用、相互影響的組織部分構(gòu)成並具有某些功能的整體。從系統(tǒng)的角度來(lái)看,單獨(dú)研究任何一個(gè)部分,都回答不了系統(tǒng)整體性問(wèn)題。


這意味著推動(dòng)AI在工業(yè)場(chǎng)景落地的關(guān)鍵也不是單一技術(shù)的問(wèn)題,而是涵蓋諸多影響元素的系統(tǒng)性難題,王喬晨提出的「系統(tǒng)工程能力」這一解決之道,聚焦在三個(gè)方面:


首先,是知識庫(kù)的構(gòu)建。

大模型在工業(yè)場(chǎng)景中有時(shí)會(huì)出現(xiàn)幻覺現(xiàn)象,而豐富且高質(zhì)量的行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)能夠有效減少這種問(wèn)題的發(fā)生。通過(guò)大量建材行業(yè)的機(jī)理知識和生產(chǎn)數(shù)據(jù),可以為通用大模型提供專(zhuān)業(yè)「知識底座」,有效減少幻覺問(wèn)題。當(dāng)知識庫(kù)足夠豐滿(mǎn)、質(zhì)量足夠高時(shí),大模型在處理信息時(shí)就能更準(zhǔn)確、更可靠,從而提升其在生產(chǎn)安全領(lǐng)域的應(yīng)用效果。


其次,是務(wù)實(shí)的人機(jī)協(xié)同模式。

大模型雖有強(qiáng)大能力,但也有其局限性,而人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)和智慧在行業(yè)場(chǎng)景尤為重要。通過(guò)人機(jī)協(xié)同,將人類(lèi)的經(jīng)驗(yàn)與判斷與大模型強(qiáng)大的算力相結(jié)合:人類(lèi)可以憑藉在生產(chǎn)安全領(lǐng)域的經(jīng)驗(yàn)和直覺,為大模型提供補充和引導(dǎo),而大模型則能快速處理大量數(shù)據(jù),為人類(lèi)決策提供依據(jù)。「比如電子圍欄這樣簡(jiǎn)單的技術(shù),配合恰當(dāng)的人機(jī)協(xié)作模式,往往比複雜算法更實(shí)用。」王喬晨說(shuō)。


最後,是小步快跑的迭代策略。

在快速變化的市場(chǎng)需求下,及時(shí)響應(yīng)並調(diào)整研發(fā)路徑是一個(gè)關(guān)鍵。通過(guò)小步快跑,能夠快速驗(yàn)證產(chǎn)品價(jià)值,減少研發(fā)成本和風(fēng)險(xiǎn)。王喬晨坦言,「我對(duì)團(tuán)隊(duì)的要求是所有研發(fā)周期不超過(guò)一個(gè)月,這樣即使技術(shù)更新換(huàn)代,即使大模型把我們『碾壓』了,我們投入的價(jià)值也已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了。」


正是基於這套系統(tǒng)化工程能力,中建材信息數(shù)智化團(tuán)隊(duì)針對(duì)生產(chǎn)安全領(lǐng)域提出了「大模型+小模型」的解決方案。在這個(gè)體系中,小模型負(fù)責(zé)高確定性的基礎(chǔ)檢測(cè)任務(wù),如安全帽佩戴識別;大模型則處理需要推理能力的複雜情況,如動(dòng)態(tài)環(huán)境中的異常判斷。兩(liǎng)者相互配合,共同構(gòu)建起一個(gè)高效、可靠的生產(chǎn)安全AI體系,為生產(chǎn)安全提供有力保障。



大模型+小模型 「務(wù)實(shí)主義」的創(chuàng)新路徑


事實(shí)上,生產(chǎn)安全領(lǐng)域的AI解決方案落地一直充滿(mǎn)挑戰,工業(yè)生產(chǎn)對(duì)大模型的幻覺容錯率極低,而傳統(tǒng)CV方案中的小模型雖能一定程度上解決問(wèn)題,但精度和泛化能力有限。


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因此,大模型+小模型的方案,不失為一種更為有效的AI落地策略。


王喬晨認(rèn)為,「有時(shí)候,訓(xùn)練行業(yè)大模型未必是最佳選擇,隨著通用大模型能力的提升,專(zhuān)門(mén)訓(xùn)練的行業(yè)模型可能很快就會(huì)被超越。」因此中建材信息的策略,是在通用模型基礎(chǔ)上,通過(guò)行業(yè)知識庫(kù)和系統(tǒng)工程化來(lái)提升場(chǎng)景適用性。


這種做法的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn):既避免了高昂的訓(xùn)練成本,又能快速響應(yīng)技術(shù)迭代。「通用大模型幾乎每周都在更新,我們必須保持靈活性。」王喬晨解釋說(shuō)。


不難總結(jié),中建材信息在工業(yè)領(lǐng)域的成功,很大程度上源於對(duì)建材行業(yè)的專(zhuān)注深耕,將行業(yè)know-how和數(shù)據(jù)積累打造成護(hù)城河。通過(guò)長(zhǎng)期的行業(yè)聚焦,中建材信息積累了豐富的行業(yè)數(shù)據(jù)和專(zhuān)業(yè)知識,這些數(shù)據(jù)和知識成為開(kāi)發(fā)精準(zhǔn)AI解決方案的基石。


同時(shí),在服務(wù)過(guò)程中,中建材信息採用陪伴式服務(wù)模式,由行業(yè)專(zhuān)家、算法工程師和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)組成的專(zhuān)業(yè)小組,全程跟蹤客戶(hù)需求,根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況每月進(jìn)行多次模型迭代優(yōu)化,確保AI系統(tǒng)與生產(chǎn)流程深度融合,為客戶(hù)提供持續(xù)、高效的服務(wù)。


其實(shí),這種服務(wù)模式,通過(guò)持續(xù)發(fā)掘客戶(hù)的需求,不斷豐富行業(yè)知識庫(kù),形成正向循環(huán),模型算法可以不斷優(yōu)化,系統(tǒng)就會(huì)進(jìn)化得更智能。


總得來(lái)講,系統(tǒng)工程能力是AI技術(shù)在生產(chǎn)安全等垂直領(lǐng)域落地的核心支撐,「大模型+小模型」的理念,提供了一條工業(yè)AI務(wù)實(shí)的創(chuàng)新路徑。將AI技術(shù)與系統(tǒng)工程思維深度融合,這不但是中建材信息獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),也為垂直領(lǐng)域的AI落地提供了新的思路。


AI技術(shù)的真正價(jià)值不在於技術(shù)的先進(jìn)性,而在於能否解決實(shí)際問(wèn)題。中建材信息的實(shí)踐表明,通過(guò)系統(tǒng)工程能力的構(gòu)建,結(jié)合「大模型+小模型」的融合策略,可以在生產(chǎn)安全等垂直領(lǐng)域實(shí)現(xiàn)AI的高效落地。


也預示著,以場(chǎng)景需求為導(dǎo)向、以系統(tǒng)工程為思維驅動(dòng)的務(wù)實(shí)主義創(chuàng)新模式,有望成為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的參考路徑。