近日，第二屆SHIFT數字化轉型峰會成功舉辦

全球頂尖AI科學家

攜手20+董事長及50+企業決策者

沖破技術邊界，引領商業模式革新

本次峰會由SHIFT組委會主辦，新華網和第四范式協辦，福布斯、哈佛商業評論、問道徽商100人等多家商業主流媒體聯合直播。行業領袖共同探討數字化轉型相關的戰略管理、商業模式創新，以及大模型等新技術作為生產力對產業變革的重大影響。

研華（中國）總經理羅煥城先生受邀與菲尼克斯電氣中國公司副總裁鄧曉巍、上海復星醫藥首席數據官林錦斌、工業4.0產業聯盟創始人杜玉河一起共話“大模型時代數字化轉型的機遇與挑戰”。

高質量數據助力大模型發展

無論談大模型還是數字化，其實都離不開數據。高質量數據是支撐大模型的關鍵，只有高質量的數據才能更好地反映企業的實際情況，為企業決策提供有力支持。

在現實中，數據需要注意幾個問題：數據孤島、數據質量、數據可信、數據安全等。

研華羅煥城先生以最新大家都很關注的“歐盟碳關稅影響”舉例，無論是這兩年的ESG影響，還是歐盟碳關稅政策，都倒逼著企業必須將相關的數據，特別是碳相關的所有數據進行收集，否則已經要出口到歐盟將會面臨很大的問題。這個政策將會大大加速整個行業的數字化轉型。但其實在這個過程中，大家經常會碰到“數據孤島”的問題，不同的設備、不同的系統、不同的區域之間數據無法打通、無法實現有效的上傳，所以無論大模型還是數字化，都要優先解決“數據孤島”。

大模型的發展，也將會加快打破數據孤島。羅煥城認為，大模型如語言大模型，本身是基于自然語言的交互系統，那接下來會陸續出現很多行業模型、各個子系統的模型，進而也加速整個大模型的發展。這將是一個網狀式的結構，而大模型就扮演著網狀中的領導位階，串聯起一個個的“孤島”。

躬身入局以“工業+大模型”開啟新嘗試

目前，研華已經開始利用Chat GPT背后公司Open AI對語言和程序的理解能力，將其整合進自有的工業云平臺的解決方案中。具體來講，AI小助理可以實現設備控制：包括自然語言控制數據采集啟停、設備實時數據獲取等；指標分析：對設備相關指標進行匹配、查詢指標實時值、聚合值和歷史值等；實時分析腳本生成：腳本生成、腳本代碼修改、代碼解釋等；Dashboard看板小助手：報表異常指標查詢、郵件通知管理整理者等。借助語音和文本的自動轉換工具，工程師和管理者不需要在界面上進行操作。以后的場景可能是在AI賦能之下，IoT Edge將變成一臺會說話的邊緣盒子。

除此之外，研華也正在積極嘗試和研究利用ChatGPT來協助企業內部的管理及高效工作，包括產品部門，還包括IT、供應鏈、工廠、產品研發、行銷、財務、人力資源等部門。 當然，大模型在工業領域的發展，目前還處于非常早期，仍需要不斷地探索。而這個過程，需要大家一起“共同合作”，而不是“單打獨斗”。未來研華也希望能夠以“共創”的策略，構建更完整、更有活力的產業生態體系、與更多的伙伴一起共生共贏。同時，由于不同行業間的數據存在差異，只有深耕產業，了解垂直領域的相關信息，才能更好地實現基于數據驅動的智能決策輔助，加速行業數智化的過程。

展望未來擁抱無限可能

人工智能和大模型的發展為未來帶來了無限可能，為我們的想象開辟了新的空間。未來，更多的落地場景也將逐漸出現。 以工業制造為例，未來機器人在生產線上將承擔更多的任務，從簡單的重復勞動到復雜的工藝操作。AI能夠實時分析生產數據，預測設備故障和維護需求，從而提高生產效率和降低維護成本。通過使用大模型，企業可以分析歷史和實時數據、預測市場趨勢和客戶需求，從而制定更加精準的生產計劃和供應鏈管理策略。

大型模型時代給數字化轉型帶來了許多挑戰和機遇，但企業需要更積極地去擁抱這些變化，去抓住這些機遇、去戰勝這些挑戰。研華作為工業物聯網行業的引領者，也希望能夠與更多的伙伴、客戶一起擁抱大模型，以創新之力，更好地賦能各產業數智化發展。