国内最大的“AI+制造”玩家，将大模型的应用提升到了一个新的高度。
上周国内科技领域因为第一批大型公共服务落地而火热。大模型的工业应用端，也有重磅事件。
9月1日，在京举行的发布会上，创新奇智正式推出“奇智孔明”工业模型全产品矩阵。在此次活动中，一系列面向工业的生成式人工智能产品首次亮相，其中许多产品已经相当实用。
创新奇智发布了超过150亿参数的工业模型AInno-15B，具有产业化、轻量化、多模式的特点，比以前“更懂制造”。
围绕新大模型，我们构建了一系列创新应用，目标是在工业生产的各个环节实现基于生成式AI的自动化，包括“ChatRobot”生成式工业机器人任务调度应用、“ChatBI”生成式企业私有领域数据分析应用、“ChatDoc”生成式企业私有领域知识问答应用等。，面向车间物流、数据分析、智力培训等领域。
实际落地效果，直接现场演示。
在发布会上，启智孔明进行了一系列实际项目的演示。
首先是“ChatDoc”，展示专业领域大模型的文本生成能力。打开启智孔明的应用空间，可以看到Alnno-15B模型驱动的对话框。我们可以像使用ChatGPT一样直接提出搭建培训平台的问题。根据回答，有行业知识，但还是不够专业。
上传一个制造培训相关的数据文档到大模型，引擎可以自动处理。在模型被重新训练和重新部署之后，我们可以快速构建一个ChatDoc应用程序。
把刚才的问题再问一遍，输出的内容就专业具体多了。AI不到一分钟就有了制造业培训的知识。
另外，ChatDoc的应用只需要一行代码就可以添加到其他平台，还可以直接在对话框中上传其他专业文档，让ChatDoc继续学习知识。
在工业环境中，大模特仍然扮演着生产经理的角色。
面对大量复杂的生产数据，我们只需要用自然语言向“ChatBI”提问，大模型就可以搜索数据，自动生成SQL语句的归纳信息进行判断和文本汇总，并生成图表进行可视化。
在这里，奇智孔明通过指令优化和专门的数据训练，减少了大模型的错觉问题，使文本到SQL的输出内容达到了生产力的标准。
然后，如果我们询问计划的完成情况，AI可以自动进行详细的分析，生成表格并可视化显示。我们注意到生产过程中出现了一些问题，继续问“SUV日产量”。大型模型生成表格和分析，并通过折线图显示出来。
那么，为什么产量不达标呢？ChatBI会基于大模型思维链理解你的问题，在数据库中自动查询，然后分析结果生成响应。它从生产机械故障、零部件供应、员工出勤等方面分析了问题，并给出了长篇大论的合理回答。
目前大模型的前沿发展方向是“具身智能”，创新奇智也展示了利用“聊天机器人”让大模型控制工业机器人完成任务的方法。现场有个机械臂直接对ChatRobot说:给我一杯咖啡。
它可以指挥工业机械臂在货架上寻找咖啡，并自行设计路线将货物送到讲台上，交给主持人。
“大规模模型在工业应用中的任务是充分理解人类的意图，生成机器可执行的程序，最终完成复杂的任务。目前自动化生产线的设备只有经过联调、试生产、伴随生产后才能投入使用，未来的工业生产线将向自动化程度更高的方向进化”，张发恩说。“如果有一个大的模型作为控制器来驱动整个生产线，那么生产线的速度就可以很快提高。新的服务形式可以称为LLM作为控制器。」
工业模型，跑步进入应用阶段
创新和展示智慧的能力向我们展示了生成式AI重塑所有应用的未来会是什么样子。
8月31日，多家科技公司的首批大模型通过了《生成式人工智能服务管理暂行办法》，获得上线许可。文颜等应用上线后迅速登顶app store，人们开始尝试大型机型的消费级应用。
在产业端，智能化升级也是企业发展的必然需求，但大模型的应用一直面临着数据隐私保护、行业知识、技术门槛等挑战。
除了技术发展，人们一直在尝试解决应用层面的问题。8月23日，OpenAI提出了GPT-3.5 Turbo。新工具发布后，企业客户可以对GPT模型进行微调，构建自己的定制模型，并大规模运行。
新提出的微调模型保证了大模型的能力，而数据完全归客户所有，保证了客户数据的安全性和隐私性。
面对大模型落地的挑战，创新智慧的解决方案是聚焦行业，在行业内优秀开源大模型的基础上不断优化，构建适合行业分类的大模型，同时利用长期积累的行业数据知识进行增量训练。
今年4月，创新奇智宣布推出以行业预训练模型为核心的AIGC引擎“AInnoGC”，将基于私有领域数据的AI生成能力带到了众多子行业。
与几个月前相比，启智孔明现在已经进入了一个更加实用的阶段。在制造业为主的垂直场景下，做了大量的改进来满足商业化的需求。
Alnno-15B预训练垂直行业数据，优化知识蒸馏、SFT(面向问答的指令对齐)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)，提供指令数据、模型微调、模型服务和提示工程等功能和服务，可帮助企业构建专属大模型，加速生成式AI应用的开发、调试、部署和落地。
“Alnno-15B的150亿个参数是通过多个版本的不断探索和迭代设计出来的。我们尝试了很多不同的参数，似乎今天15B的综合效果最好。它侧重于工业知识的归纳生成能力，在部署上不需要花费大量的计算能力，在知识记忆、推理和自动任务安排上有很好的效果。从长远来看，单位计算能力的成本将会降低，公司也在预先开发参数更大的大型工业模型，以进一步提升AInnoGC在工业领域的能力。张发恩介绍。
Alnno-15B的具体性能如何？根据中国信息通信研究院《大规模预训练模型及应用评估方法:模型应用》的标准符合性验证，模型的31项在39项能力测试中均为满分。
大模型搭建完成后，围绕其开发的产业平台称为服务引擎。创新提出各种行业应用，包括指令数据微调工具、模型部署工具、模型微调工具、提示工程工具等。，可以帮助企业根据自身需求持续优化模型。
同时，创新的大规模模型引擎具有支持大规模并行计算和高可用性的特点。
Alnno-15B目前支持的多模态生成AI应用包括:
ChatDoc:是一个面向企业的文本生成工具，可以部署在私有域。具有智能汇总、分析、答案溯源能力，简单易用。
ChatBI:是一款生成式企业私有领域数据分析应用，能够快速理解意图，并在大量关系数据库中直观显示内容，综合性能优于GPT-3.5。
ChatRobot:是生成式工业机器人任务调度的一个应用，可以用自然语言进行交互，让大型模型自动编写代码驱动机器人执行任务。
此后，Innovate构建了一整套私有化部署模型、引擎和应用系统。
打造AI智能产品矩阵
“我们在不断验证大模式在企业服务方向是有前途的，”创新奇智CTO张发恩说。
创新奇智搭建了感知智能的MMOC人工智能技术平台和生成式AI的Ainnogc工业模型技术平台两个技术塔，可以为客户提供完整的AI技术能力。其中，MMOC平台提供传统AI1.0技术能力，支持AI解决方案端到端的创新、研发和交付，工业模型支持文本/视觉/多模态内容的生成，驱动AI 2.0应用和解决方案的实施。
未来，公司的技术堆栈将继续向两个主要方向发展。
创新智慧已经深度介入制造领域。在中国43个工业大类中，其业务已覆盖钢铁冶金、面板半导体、3C高技术、工程建设、汽车装备、能源电力、食品饮料、新材料、智力培训等8个。上周发布的中期业绩显示，创新奇智“AI+制造”业务板块2023年上半年营收达6.11亿元，同比增长81.3%，占制造业营收的比重提升至66.1%。
在AI领域最前沿的生产AI上，基于奇智孔明AInnoGC平台，创新奇智今年上半年已经完成了部分项目的交付。。
长期的实践和探索，不断提升了创新智慧在制造业AI的产品落地能力。
未来，创新奇智还将把生成式AI的应用范围拓展到更多领域，会有更多场景，等待大模型重构。"