AI+ 时代:构筑工业免疫长城

如今,得益于人工智能技术,材料科学家正以前所未有的速度实现突破性进展。 Image: Getty Images/iStockphoto
- 新材料市场为人工智能赋能科学研究带来了革新研发模式的机遇。
- 数据驱动的材料发现与自动化设备集成正成为新材料研发的新范式。
- 借助领域专业知识与数据驱动洞见的双重优势,人工智能平台有望彻底改变材料科学的研究格局。
当我们每一次呼吸时,数以万计的病原体便会悄然潜入我们的肺部。但对于大多数人来说,人们往往并未感受到免疫系统正在默默战斗,全力抵御这些“入侵者”。因为在大多数情景之下,这样的“战斗”在人们身体的每一个角落不断上演 — 从捍卫我们的皮肤,到守护我们的骨骼,为健康消除隐患,为生命保驾护航。值得一提的是,人类的免疫系统也在不断学习和进化,从而让我们的身体愈发强壮。而人工智能之于工业,正如免疫系统之于人体。
那么将画面拉回我们所处的科技领域。如今我们也正在从零开始构建这样一个免疫系统,可以说正确搭建并高效运作这样的系统势在必行且意义非凡。如此一来,我们所创造的先进技术不仅能长久留存,更能持续发展和演化。在当今的数字世界,我们需要一个快速、灵活且具备韧性的系统,而人工智能 (AI) 正是关键所在。
只要目标明确稳步推进,AI 能为工业领域塑造强韧的“免疫系统”,就好比免疫系统造福人们的身体健康 — AI 将让我们的行业更加强大、更有智慧、更具韧性。接下来,让我们来看几个案例。
Industrial Copilots:为人机交互构筑沟通桥梁
AI 已诞生超过半个世纪。然而直到生成式 AI 的出现,它才真正颠覆了发展轨迹,实现了人机之间的自然语言交互。人们可以向大型语言模型 (LLM) 询问任何问题,并在短短几秒内获得答案。这样的交流在工业领域将释放出巨大潜力。从设计师、工程师到生产线专家,价值链上的每一个环节都将从中获益,每个人都可以随时调用 industrial copilots 来高效工作。
截止目前,已有 200 多家企业部署了西门子 industrial copilots ,用以辅助设备安装、程序调试及故障排除。这些数字助手能够通过深度分析数据精准定位问题根源,自动生成解决方案并编写控制代码,原本耗时数小时的任务如今在几分钟内就能完成,而操作人员仅需监督,无需过多干预。
这和我们人体免疫细胞的运作机制颇为相似:免疫细胞在体内持续巡逻,精准识别异常情况,一旦发现问题,便会迅速召唤支援部队进行精准修复,这样的团队智慧高效、行动迅捷、决策精准,甚至可以通过自主学习积累经验,持续强化机体自愈的能力。这也昭示着工业 AI 的未来发展方向 — 一个由 AI 智能体参与塑造的未来。
AI 智能体:发现问题、解决问题、记录沉淀
实际上,使用 AI 智能体的意义绝非单纯获得辅助。它更像是把一项任务交给一支专业的专家团队,而这样的场景也已走进现实。西门子已经与德国公司 EPLAN 展开合作,共同开发一款 AI 智能体,助力工厂实现自我升级。
比如当一台机器拥有约 20,000 个零部件的情况下,确保这些零部件的实时更新是一项繁琐而艰巨的工作。而我们的这款 AI 智能体能够在线上数字系统提醒相关负责人,及时替换老旧的零部件,从而确保我们能在现实世界的工厂车间高效完成这一过程。这不仅节省了时间,降低了人为错误的风险,还保障了机器的顺畅运行。
我们相信,未来 AI 智能体将会成为数字市场上可供购买的商品。然而,仅靠训练 AI 智能体还不足以满足需求,就像特种部队之所以能够发挥强大效力并确保行动安全,其关键在于通过准确无误的数据进行精准决策。
工业基础模型 (IFM):铸就工业智策的脊梁
谈及多发性硬化症、1 型糖尿病、类风湿关节炎这类疾病时,我们知道一旦免疫系统失控,转而攻击其本应守护的身体组织,后果将不堪设想。
受制于人体免疫系统的复杂性,这类病情带来的挑战也许很难预防。但在工业领域,我们拥有截然不同的掌控力。作为工业“免疫系统”的架构师,我们能够决定如何对其进行训练,以及选择何种数据加以利用,而这些正是确保工业 AI 安全、可信且可靠的基石所在。
单靠生成式 AI 无法满足工业需要,因为其主要擅长生成和理解人类的语言。然而,机器的语言通常是数值型的,更聚焦在温度、电压、时间序列等数值,这些模态往往很难用文字来准确描述。
正因如此,我们研发了工业基础模型 (IFM)。该模型能够处理从二维、三维图纸到时间序列数据等各类信息,有望成为 AI 解决方案的核心架构。这一模型能否取得成功,关键在于我们工业界每一位从业者的积极参与和携手共创。
工业数据: 严选优用,共益共利
工业基础模型(IFM)的质量与用于训练的数据密切相关,仅依赖单一来源的数据远远不够,它需要汲取和整合来自不同公司和行业的信息,汇聚整个工业界的丰富知识积淀。
这并不代表需要公开所有私域数据,而是有选择性地共享工业领域的用例信息,特别是那些未来有望借助 AI 加以处理的用例。通过为复杂问题提供更多情境信息,从而拨开工业系统的认知迷雾。
如今,还有很多未知数据有待我们去挖掘。工业行业的数据利用率仅有 20%,剩余 80% 的数据被锁在各自的孤岛中,尚未被充分挖掘和重视。而工业行业的众多伙伴,正是帮助这些数据资产拨云见日的关键力量。
这些数据能够助力不同系统实现更高效的协作,也能让 industrial copilots 更具洞察力,并赋能 AI 智能体更快解决问题。通过共享这些数据,我们可以将那些从机器、工厂乃至行业层面获得的宝贵经验进行规模化复制,实现跨机器、跨工厂、跨行业的乘数效应。
人类的身体就好比一个“超级工厂”,没有数据共享,将寸步难行。试想,如果大脑无法与心脏沟通、脊椎无法与双腿协作、肺部无法与口鼻联结,那么人们的心脏会停止跳动、身体机能会瓦解、呼吸也会受到阻碍。因此,无论是生物还是商业,协作都是最明智的选择。
AI 之于工业,恰似免疫系统之于人体 — 它隐于血肉,却护山河无恙。当我们在工业领域谈论 AI 时,可以畅想它能:让我们更强大、更智慧、更具韧性。AI 的到来,将帮助我们的工业行业在这剧变的时代游刃有余,行稳致远。
本文作者:Peter Koerte ,西门子股份公司董事会成员、首席技术官兼首席战略官
编辑:万汝鑫
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