上次更新于2024-11-15 08:13
2024年11月13日，微软宣布了一套用于制造，农业和金融服务的AI模型。该AI模型是通过Azure AI目录提供的。
主要会员和开发内容：
- 西门子
- 将AI集成到工业设计平台“ NX X”
- 实现NX X副驾驶，使您可以以自然语言发出命令
- 拜耳
- 开发Ely作物保护模型
- 提供了一个建议系统，该系统考虑了有关农药和作物加工的监管要求和环境条件。
- 视线机
- 开发工厂名称空间经理
- SWIRE可口可乐美国计划被介绍
- 标准化工厂之间的数据命名规则
- （cerence）
- 开发的“ Callm Edge”语音助手用于汽车使用的模型
- 即使在离线环境中也可以控制车辆
- 忠诚投资
- 子公司SAIFR为金融法规合规开发AI模型
- 经纪交易的实时分析
- 罗克韦尔自动化
- 开发FT Optix食品和饮料模型
- 支持工厂工人的设备故障排除
技术功能：
- 采用PHI家族的小规模语言模型（SLM）
- 与传统大型模型相比，使用计算资源少
主持人：
Satish Thomas（Microsoft公司商业和行业解决方案副总裁）
[编辑部评论]
微软特定于工业的AI模型是一项倡议，它与以前的AI不同。特别值得注意的是，它使用小语言模型（SLM）而不是大语言模型（LLM）。
这些SLM称为PHI家族，专门从事特定任务，允许使用更少的计算资源进行有效的处理。即使在高性能计算环境不一定存在的地方，例如工厂站点和农场，这也将使AI受益于其AI。
NX Xcopilot与西门子合作开发，在提高工业设计效率方面具有巨大的潜力。传统上，需要长期培训才能获取CAD软件，但是通过以自然语言进行操作，可以显着减少新工程师的训练时间。
拜耳的伊利农作物保护模型说明了农业部门的一种新形式的AI利用形式。关于使用农药的法规因国家和地区而异，适当的用法方法因气候条件而异。该模型通过提供考虑这些复杂因素的建议来帮助实现可持续农业。
对于制造业，由Site Machine开发的工厂名称空间经理值得注意。标准化工厂数据的命名规则似乎是一个适度的挑战，但实际上它是制造数字化的重要障碍。预计该解决方案将使跨多个工厂的数据分析变得更加容易和AI实施。
这种特定于工业的AI的传播也可能有助于解决社会问题，例如劳动力短缺和技术继承。特别是在日本，制造业和农业方面的熟练工人的老化已成为一个严重的问题，但是AI支持的员工可能能够做出高级判断。
另一方面，在引入此类技术时需要仔细考虑。在金融部门，AI判断的透明度和解释性尤为重要，Fidelity Investments的子公司Saifr开发的法规合规性AI模型也是如此。
从长远来看，这些特定于行业的AI模型可能是加速每个行业的数字化转型的催化剂。特别是，它有望在制造业和农业部门中传播，这些部门以前对引入AI一直谨慎。
[词汇表]
- 小语言模型（SLM）
大规模语言模型（LLM）的轻量级版本。与诸如ChatGpt这样的通用模型相比，专门从事特定任务可以使其具有更少的计算资源的有效运行。它也可以与有限的计算能力（例如工厂控制设备）一起使用。 - 工厂名称空间管理器
一个标准化工厂数据名称的系统（例如“温度传感器1”和“压力表A”）。该系统使比较和分析不同工厂之间的数据变得更加容易。
[参考链接]
- 西门子NX X（外部）
配备AI的下一代工业3D CAD软件。设计过程的效率 - Microsoft Azure AI（外部）
微软的云平台提供了特定于工业的AI模型 - 拜耳数字农业（外部）
使用AI提供下一代农业解决方案的平台
工业人工智学的世界已经熟悉了。很快，从事工厂和农场的工作将变得更加直观和高效。您的工作场所可能有什么样的AI？查看您现有的工作流程并寻找使用AI提高效率的机会可能是一个好主意。