11月15日消息，自今年初ChatGPT在全球火爆后，引发“生成式AI”的概念和影响力席卷全球科技领域。生成式AI的影响也波及到制造业数字化领域。
IDC发布的《制造业现状及制造业企业对生成式AI的应用》研究报告显示，来自制造业的受访者认为，未来18个月内生成式AI可产生最大影响的前三大领域分别是制造（生产）、产品开发与设计、销售和供应链。
“生成式AI正在重塑制造行业”，亚马逊云科技大中华区战略业务发展部总经理顾凡表示，来自制造业的企业正在将目光从人工智能和机器学习转向生成式AI技术，以期获得更加令人兴奋的成果。
今年4月中旬，亚马逊云科技推出多款生成式AI产品和服务，包括AMazon BedRock、AMazon TITan基础模型，并向个人开发者免费开放AI编程工具AMazon codeWhISPeReR。
生成式AI赋能制造业的三大优先落地场景
对于生成式AI正如何重塑制造行业，亚马逊云科技中国团队的实践给出了目前生成式AI赋能制造行业价值链中的优先场景序列图，将当前生成式AI能力对制造业某一环节或场景的重塑影响强弱进行了划分。
在这张图中，可以清晰看到“生产产品图创意、生成营销图创意、知识管理”三大场景已经成为生成式AI对制造行业影响很强的领域。
顾凡强调，“在这三大场景，生成式AI已经有很多成功落地的应用，并给企业带来可衡量的效益。”
首先，“生产产品图创意”可以归入工业设计领域。传统工业的概念设计一般由人工手绘，需要应对设计周期较长、设计师的业务承载能力与快速增长的业务需求之间的挑战；设计质量波动，产出质量因人员水准有差异、设计品质受人员流动影响等。上述因素综合导致了概念设计阶段人力成本耗费高、概念产出效率低、概念通过率低等问题。
现在，亚马逊云科技与合作伙伴共同开发生成式AI解决方案，例如，与合作伙伴计算美学（Nolibox）联合打造文生图，图生图等方案，进行快速概念原型和营销素材设计，可以一次性生成多张改良方案图，方便客户从中挑选最优方案。而海尔创新设计中心与计算美学Nolibox合作，基于亚马逊云科技的服务，打造了全国首个 AIGC 工业设计解决方案，大幅缩短设计周期，并降低概念设计成本。整体概念设计提速了83%，集成渲染效率提升了约90%。
第二，“生成营销图创意”正是制造企业市场营销的重要环节之一。现在，利用文生图、图生图等方案做市场营销材料，通过描述产品卖点，根据图库自动生成针对此产品，并适用于不同传播渠道、线上线下的一整套市场营销材料。
第三个领域，制造企业的“知识管理”，是典型的工业企业职能支持业务之一。当前有80%的企业数据是非结构化数据。亚马逊云科技利用生成式AI技术构建企业级智能知识库，集合搜索引擎和大语言模型，能够助力企业员工在知识库中快速找到最为精准和实效性的内容，有效提升生产与办公效率。
顾凡举例称，在亚马逊云科技的帮助下，西门子中国3个月即完成了基于自有模型的智能知识库暨智能会话机器人小禹的灵活构建。它具备自然语言处理、知识库检索、通过数据训练大语言模型等核心关键能力，极大地提升了内部员工信息的获取效率，上线首周有超过4,000名员工使用，超过12,000个问题被解答。且此方案有效减少了人工成本，超过90%的问题可以由聊天机器人直接提供答案。
制造业领域 大模型与小模型共存仍是一大趋势
不容否认的是，构建生成式AI具有许多的挑战和门槛。不过，顾凡强调，对于To B制造业来说，大模型领域最重要的是需要找准核心业务应用场景，解决业务难题，提升效率，降本增效。
“大模型本身其实只是一个工具，把不同工具应用到最合适的场景里进行组合，找到最优解才是最佳的解决方案。对于制造业客户来说，大模型应用核心需要注意的是，找到模型准确度和推理成本之间的平衡点。”
在制造行业，需要从实际应用与解决方案出发，目前来看，在一定时间内，大模型与小模型共存仍是一个大趋势。
在小模型解决方案方面，亚马逊云科技做的例如工业视觉检测的场景，以及供应链基于人工智能的模型做到货时间预测等，这些场景都是基于小模型构造的。在大模型解决方案方面，西门子智能知识库案例，以及海尔创新设计中心的案例，是基于大模型构建的。所以可以预见，在一段时间内大模型、小模型一定会共存。
“生成式AI正在加速制造业的创新与变革。生成式AI将为中国制造企业进一步赋能，提供’颠覆性’创新与变革。亚马逊云科技致力于推动生成式AI重塑制造业的增长路径，通过降低构建生成式AI应用关键路径中的门槛，充分渗透进制造业价值链场景，与合作伙伴一道提供行业领先的端到端技术解决方案，在工业设计、营销创意、知识库等场景开发定制化解决方案，让制造企业充分发挥生成式AI的潜力。”顾凡强调。