炙手可熱的大模型帶動不少企業開始嘗試。然而在大模型選型、挖掘具體的應用場景、結合私域知識等方面要考慮哪些關鍵因素，實施中會有哪些挑戰，如何解決。工業數字孿生是工業元宇宙、燈塔工廠的關鍵內容，然而從理論到實踐中，如何真正體現數字孿生的技術威力并獲得業務價值，其中的經驗或成為推進其進一步廣泛應用的關鍵。人形機器人酷炫的外表讓人對未來世界滿懷憧憬。今天，如果人形機器人要進入工廠車間，還有哪些挑戰，如何進一步提升其能力？

第62期工賦創始人2+1對話夜邀請到上海諾基亞貝爾首席數字官劉少勇，上海諾基亞貝爾戰略與對外合作總監魏文，湃睿科技聯合創始人竣樺共同探討「大模型助陣，人形機器人打工潮來了？」。

# 本期對話嘉賓 #

劉少勇

上海諾基亞貝爾

首席數字官

負責公司信息技術及數字化解決方案和服務的整體交付，結合公司業務戰略，通過實施面向企業用戶的現代化數字產品賦能公司業務層面的數字化產品創新，同時也致力于打造數字化組織文化，推動公司整體數字化轉型；有超過20年的企業信息技術及數字化相關管理經驗，曾擔任多家跨國企業信息技術和數字化負責人，深刻了解跨國集團IT治理及標準化管理的精髓，并將其與適合中國本土數字化生態的解決方案相融合.對大中型企業管理信息化和數字化轉型的規劃、設計、建設、運營和持續優化有豐富的管理和實踐經驗。

魏文

上海諾基亞貝爾

戰略與對外合作總監

日常主要負責前沿技術的應用策略研究，如工業數字孿生和大模型在企業中的場景和實踐，分析企業在數字化轉型過程中面臨的挑戰和機遇。了解這些技術及應用的最新動態與發展趨勢，與行業內優質合作伙伴建立長期穩定的合作關系，共同推動ICT等新興技術在工業企業中的應用，為企業數字化轉型提出針對性的解決方案。積極參與行業內實踐交流，分享公司在前沿技術領域的最新成果，推動行業內的技術創新與協同發展。

竣樺

湃睿科技

聯合創始人

2003年加入湃睿科技，在企業數字化領域工作超過20年，從企業咨詢到產品研發及實施服務。原來負責公司PTC代理業務，2021年成立數字化轉型部門，把公司業務從產品研發、工藝設計擴展到了生產制造和服務領域，構建了自主知識產權的工業互聯網、工業仿真和數字孿生平臺，在工廠MOM、工廠計劃物流仿真、能碳管理、應急安全等業務上服務了超過60家頭部企業，如ABB、百事、瑪氏、立訊精密、東方電氣等、支持了企業做數字化轉型的創新實踐。

# 對話實錄 #

Part.1

探索生成式AI在企業中的應用落地和價值體現

劉少勇：過去兩年，大語言模型已經在各個企業中找到了適用場景并得到了實踐，這也成為企業數字化轉型的一個縮影。關鍵在于企業從業人員需要找到現代化、前沿化的數字科技手段來賦能企業業務，提高核心競爭力。

首先，通過數字化手段優化內部運營和客戶響應，這是一個基本的起點。隨著進一步發展，企業可以找到突破點和新的增長點，甚至開發新的產品組合。如果做到這一點，作為企業內部的IT和技術人員，將會真正達到大家心目中的目標：和業務一起實現數字化轉型帶來的業務價值。

在企業數字化轉型中，生成式AI可以發揮重要作用，幫助企業實現更多突破。這構建了一個大的藍圖，結合其他資源進行開發，每個企業都可以借鑒這樣的模式。

實現這一愿景需要四層架構：底層和開源模型層，這些架構可以通過外部資源實現，并進行內部部署。最核心的第三層是工程平臺層，負責知識管理、數據管理、安全權限、部門協作等，確保知識產權的獨立性和開放性，能夠切換不同的大語言模型，支持企業內部應用。

最上層是應用層，可以衍生出很多不同的應用，如辦公應用、部門數字人、chatbot等。企業希望通過這些平臺挖掘顛覆性AI的價值，與業務部門合作，形成模塊化、市場化的產品。如果能做到這一點，未來的發展前景將非常廣闊。

Part.2

大模型技術路徑多，企業如何自發探索與快速聚焦

魏文：當一項新技術剛剛開始落地時，初期的自主探索階段往往至關重要。以大模型為例，盡管大家對其普遍持積極態度，但對大模型企業應用落地前景和具體細節卻知之甚少。尤其在大模型應用的早期階段，企業面臨諸多挑戰。例如資源不足、人才匱乏以及技術路線不明確等。為了應對這些挑戰，企業可以采取一種非正式且相對靈活的管理策略：不急于由管理層確定發展路徑，而是允許員工在各自看好的技術路線上進行一定程度的自發的探索和研究。這種方法尤其適合那些擁有大量技術人員、有豐富研發經驗以及技術驅動型企業。

當然，為了確保企業的長期穩定發展，規范的治理和管理體系是不可或缺的。然而，在技術應用發展的初期階段，如果沒有經歷一段相對自由的“野蠻生長”時期，企業可能會錯失快速發展的機會。此外，初期的多樣化嘗試以及試錯，實際上可以為未來的穩健發展提供寶貴的經驗和教益。

Part.3

大語言模型如何支持人機交互的未來發展

竣樺：目前，大語言模型建立了自然語言與機器語言的橋梁，通過不斷的技術迭代，并確保這些自然語言能夠被機器有效識別，可以在此過程中催生細分賽道和產品，提升轉換效率。

大語言模型不僅限于服務器，邊端側以及移動端都將成為應用的終端。舉個例子：手機會成為重要的應用場景，大語言模型可能會改變我們與手機的交互方式，正如Apple第一次從按鍵轉變為觸摸屏一樣，未來我們可能只需通過語言就能操作手機。對于企業來說，部門間的溝通壁壘屢見不鮮，主要在業務領域上有差異，IT部門與業務部門在溝通時經常需要理解各自的專業和應用場景。但有了大語言模型的協助，這些差異化的內容的問題可能會有新的解決方案，進而提升整個企業的運營效率。

注：此文根據現場速記稿提煉而來，非全程記錄。

文章出處：【湃睿科技】