Roundtable｜GPT führt die neue Welle der KI an. Wie nehmen Startups den Trend an und vor welchen Herausforderungen stehen sie?

Intelligente Fertigung wird dank der rasanten Entwicklung und weit verbreiteten Anwendung von Technologien wie künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu einem der wichtigsten Trends in der modernen Industrie.

Am 20. Mai teilten Unternehmensvertreter aus verschiedenen Bereichen wie Robotik, Privatreisen, Textil- und Bekleidungsindustrie sowie intelligente Textverarbeitung beim 4. Shanghai Innovation and Entrepreneurship Youth 50 Forum ihre Vision für die Zukunft der intelligenten Fertigung und die damit verbundenen Herausforderungen von verschiedenen Branchen.

Als Hu Yilin, Gründer und Chief Innovation Officer von Xiaoniu Network Technology (Shanghai) Co., Ltd., darüber sprach, wie KI das menschliche Leben verändert, sagte er, dass in der Vergangenheit Daten wie der geografische Standort des Benutzers, die Anzahl der Batterieserien usw Parallelen pro Sekunde, Spannung und Strom sowie Benutzerverhalten waren unabhängig voneinander, das Beschriften und Bereinigen erfordert viel Aufwand und am Ende kann man nur ein rationaleres Ergebnis erhalten. KI kann eine Vielzahl von Daten analysieren und auf der Grundlage multimodaler Modelle wahrnehmungsbezogene und rationale Ergebnisse ausgeben und verschiedene Produktkonfigurationen bereitstellen, beispielsweise zum Fahren in verschiedenen Städten, zum Wetter und zu Straßenbedingungen.

Chen Zhonghao, Mitbegründer und Senior Vice President der Zhijing Technology Group und Präsident von Shanghai Zhijing Information Technology Co., Ltd., sagte, dass KI begonnen habe, tiefgreifende Auswirkungen und Veränderungen in der Kette der Textil- und Bekleidungsindustrie zu haben. Bei der Gestaltung von Bekleidungsstoffen verließen sich Unternehmen früher eher auf Experten oder leitende Ingenieure. Jetzt kann KI auf der Grundlage großer Modelle schnell Daten generieren, die auf der Grundlage von Rohstoffdaten, Prozessen, Bekleidungstrends und Verbrauchsdaten auf die Produktion angewendet werden können. usw. und ein Produkt mit hohem Restaurierungsgrad.

Er stellte fest, dass die Marktgröße der Textil- und Bekleidungsindustrie 5 Billionen Yuan übersteigt. Bei den Unternehmen in der Industriekette handelt es sich hauptsächlich um kleine, mittlere und Kleinstunternehmen. Die Branche ist fragmentiert, die Kette ist lang und die digitale Abdeckung ist gering. In dieser Industriekette gibt es immer „Fehler“ bei Angebot und Nachfrage. Wenn die Nachfrage nicht kontrollierbar ist, können Unternehmen ihre Produkte nicht verkaufen, wenn sie zu viel produzieren, und kein Geld verdienen, wenn sie zu wenig produzieren. Daher müssen wir die neueste Technologie der künstlichen Intelligenz nutzen, um in Echtzeit die beste Lösung für jede Nachfrage und jedes Angebot zu berechnen.

Chen Yunwen, Vorsitzender von Daguan Data, erwähnte die Auswirkungen von KI auf die Erstellung und Überprüfung von Inhalten: „In der Vergangenheit mussten die Menschen viel Zeit damit verbringen, Berichte zu lesen, Finanzberichte usw. zu identifizieren und viele komplexe Dokumente auszufüllen Ich denke, die Arbeit im Umgang mit Menschen und Daten wird uns in jedem Bereich, sei es bei der Überprüfung oder beim Schreiben, auf jeden Fall dabei helfen, unsere Belastung erheblich zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern

Die Geburt von ChatGPT hat eine Welle der KI-Technologie ausgelöst. Wie sollten Startups den Trend annehmen und vor welchen Herausforderungen stehen sie?

„Rechenleistung, Daten und Algorithmen sind die drei unverzichtbaren Faktoren im Zeitalter der künstlichen Intelligenz“, erwähnte Chen Yunwen, dass Daguan Data hochwertiges Korpus zum Trainieren des Systems ansammelt und die Investitionen in diesem Bereich in der Zukunft weiter erhöhen wird Zukunft.

Er glaubt, dass die KI-Technologie im Jahr 2023 explodieren wird und eine neue Generationslücke in der KI entstehen wird. Durch große Sprachmodelle wie GPT repräsentiert, ist es in die Ära der KI 2.0 eingetreten, was bedeutet, dass seine fortschrittliche Natur und Intelligenz eine Generation weiter fortgeschritten sind als die der ursprünglichen dedizierten intelligenten Systeme. Er sagte: „Wenn ein Unternehmen über diesen Mechanismus verfügt, kann dies zu einer Dimensionsreduzierung in Bezug auf Kosten und Effizienz führen. Daher müssen wir die Dynamik neuer Technologien verstehen, neue Technologien nutzen und mit dem Trend der wissenschaftlichen und technologischen Entwicklung Schritt halten.“ , damit wir auch in den nächsten zehn Jahren im technologischen Wettbewerb die Oberhand gewinnen können.“

Auf die Frage nach den Herausforderungen, mit denen das Unternehmen konfrontiert ist, erwähnte Hu Yilin auch unverblümt, dass Startups vor dem Problem stehen, nicht in der Lage zu sein, mit großen Unternehmen um Rechenleistung zu konkurrieren Als Infrastruktur hoffen wir, dass wir uns von der Regierung anleiten lassen, ein relativ großes Rechenzentrum aufzubauen, damit verschiedene Unternehmen es nutzen können

Darüber hinaus ist seiner Meinung nach auch ein zu schneller technologischer Wandel ein großes Problem. Er sagte beispielsweise, dass sein Unternehmen einst ein Team hatte, das sich auf visuelle Erkennungsanalysen spezialisiert hatte, und dass die gesammelten Daten bereinigt werden mussten, ein Prozess, der viel Zeit in Anspruch nahm. Die neue Technologie ist mehr als hundertmal effizienter und kann direkt das gesamte Team ersetzen. „In der KI-Umgebung werden die Menschen der KI in Zukunft rationaleres Denken, strukturiertere und sich wiederholende Arbeit überlassen. Egal, ob es sich um die Herstellung von B- oder C-Produkten handelt, die KI wird definitiv mehr Fähigkeiten übernehmen.“

Mitbegründer Hu Yuchen sagte, er hoffe, dass die Erwartungen aller an die Industriebranche etwas gesenkt werden. In Bezug auf Konsistenz und Stabilität erfordert Industriesoftware immer noch große Investitionen. Diese Investitionen werden nicht durch Algorithmen gelöst, sondern sind Prozess-, Produktionsmanagement- oder andere komplexere systemische Probleme.

Er ist der Meinung, dass mehr Anstrengungen unternommen werden müssen, um zu erforschen, wie grundlegende Anwendungstechnologien mit künstlicher Intelligenz integriert werden können. Neben der KI-Technologie müssen wir auch weiterhin in die Forschung und Entwicklung von Sensoren, flexiblen Steuerungen und anderen Technologien investieren, um langfristig nicht in grundlegenden Anwendungsfeldern stecken zu bleiben.

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