研华罗焕城受邀谈“大模型时代数字化转型的机遇与挑战”
近日，第二届shift数字化转型峰会成功举办
全球顶尖ai科学家
携手20+董事长及50+企业决策者
冲破技术边界，引领商业模式革新
本次峰会由shift组委会主办，新华网和第四范式协办，福布斯、哈佛商业评论、问道徽商100人等多家商业主流媒体联合直播。行业领袖共同探讨数字化转型相关的战略管理、商业模式创新，以及大模型等新技术作为生产力对产业变革的重大影响。
研华（中国）总经理罗焕城先生受邀与菲尼克斯电气中国公司副总裁邓晓巍、上海复星医药首席数据官林锦斌、工业4.0产业联盟创始人杜玉河一起共话“大模型时代数字化转型的机遇与挑战”。
高质量数据助力大模型发展
无论谈大模型还是数字化，其实都离不开数据。高质量数据是支撑大模型的关键，只有高质量的数据才能更好地反映企业的实际情况，为企业决策提供有力支持。
在现实中，数据需要注意几个问题：数据孤岛、数据质量、数据可信、数据安全等。
研华罗焕城先生以最新大家都很关注的“欧盟碳关税影响”举例，无论是这两年的esg影响，还是欧盟碳关税政策，都倒逼着企业必须将相关的数据，特别是碳相关的所有数据进行收集，否则已经要出口到欧盟将会面临很大的问题。这个政策将会大大加速整个行业的数字化转型。但其实在这个过程中，大家经常会碰到“数据孤岛”的问题，不同的设备、不同的系统、不同的区域之间数据无法打通、无法实现有效的上传，所以无论大模型还是数字化，都要优先解决“数据孤岛”。
大模型的发展，也将会加快打破数据孤岛。罗焕城认为，大模型如语言大模型，本身是基于自然语言的交互系统，那接下来会陆续出现很多行业模型、各个子系统的模型，进而也加速整个大模型的发展。这将是一个网状式的结构，而大模型就扮演着网状中的领导位阶，串联起一个个的“孤岛”。
躬身入局以“工业+大模型”开启新尝试
目前，研华已经开始利用chat gpt背后公司open ai对语言和程序的理解能力，将其整合进自有的工业云平台的解决方案中。具体来讲，ai小助理可以实现设备控制：包括自然语言控制数据采集启停、设备实时数据获取等；指标分析：对设备相关指标进行匹配、查询指标实时值、聚合值和历史值等；实时分析脚本生成：脚本生成、脚本代码修改、代码解释等；dashboard看板小助手：报表异常指标查询、邮件通知管理整理者等。借助语音和文本的自动转换工具，工程师和管理者不需要在界面上进行操作。以后的场景可能是在ai赋能之下，iot edge将变成一台会说话的边缘盒子。
除此之外，研华也正在积极尝试和研究利用chatgpt来协助企业内部的管理及高效工作，包括产品部门，还包括it、供应链、工厂、产品研发、行销、财务、人力资源等部门。 当然，大模型在工业领域的发展，目前还处于非常早期，仍需要不断地探索。而这个过程，需要大家一起“共同合作”，而不是“单打独斗”。未来研华也希望能够以“共创”的策略，构建更完整、更有活力的产业生态体系、与更多的伙伴一起共生共赢。同时，由于不同行业间的数据存在差异，只有深耕产业，了解垂直领域的相关信息，才能更好地实现基于数据驱动的智能决策辅助，加速行业数智化的过程。
展望未来拥抱无限可能
人工智能和大模型的发展为未来带来了无限可能，为我们的想象开辟了新的空间。未来，更多的落地场景也将逐渐出现。 以工业制造为例，未来机器人在生产线上将承担更多的任务，从简单的重复劳动到复杂的工艺操作。ai能够实时分析生产数据，预测设备故障和维护需求，从而提高生产效率和降低维护成本。通过使用大模型，企业可以分析历史和实时数据、预测市场趋势和客户需求，从而制定更加精准的生产计划和供应链管理策略。
大型模型时代给数字化转型带来了许多挑战和机遇，但企业需要更积极地去拥抱这些变化，去抓住这些机遇、去战胜这些挑战。研华作为工业物联网行业的引领者，也希望能够与更多的伙伴、客户一起拥抱大模型，以创新之力，更好地赋能各产业数智化发展。
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