Table ronde｜GPT mène la nouvelle vague de l'IA, comment les startups adoptent-elles cette tendance et à quels défis sont-elles confrontées ?

La fabrication intelligente est en train de devenir l'une des tendances importantes de l'industrie moderne, grâce au développement rapide et à l'application généralisée de technologies telles que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Le 20 mai, lors du 4e Forum Innovation and Entrepreneurship Youth 50 de Shanghai, des représentants d'entreprises de divers domaines tels que la robotique, les voyages personnels, l'industrie du textile et de l'habillement et le traitement de texte intelligent ont partagé leur vision de l'avenir de la fabrication intelligente et les défis rencontrés. par diverses industries.

Parlant de la façon dont l'IA change la vie humaine, Hu Yilin, fondateur et directeur de l'innovation de Xiaoniu Network Technology (Shanghai) Co., Ltd., a déclaré que dans le passé, des données telles que la situation géographique de l'utilisateur, le nombre de séries de batteries et les parallèles par seconde, la tension et le courant et le comportement de l'utilisateur s'excluaient mutuellement. Indépendant, cela demande beaucoup d'efforts d'étiquetage et de nettoyage, et au final, vous ne pouvez obtenir qu'un résultat plus rationnel. L'IA peut analyser une variété de données et produire des résultats perceptuels et rationnels basés sur des modèles multimodaux, et fournir différentes configurations de produits, telles que la façon de conduire dans différentes villes, les conditions météorologiques et les conditions routières.

Chen Zhonghao, co-fondateur et vice-président senior de Zhijing Technology Group et président de Shanghai Zhijing Information Technology Co., Ltd., a déclaré que l'IA a commencé à avoir un impact et un changement profonds sur la chaîne de l'industrie du textile et de l'habillement. Dans le processus de conception de tissus vestimentaires, les entreprises s'appuyaient auparavant davantage sur des experts ou des ingénieurs seniors, mais désormais, sur la base de grands modèles, l'IA peut générer rapidement des données qui peuvent être appliquées à la production en fonction des données sur les matières premières, les processus, les tendances vestimentaires, les données de consommation, etc. , et un produit avec un haut degré de restauration.

Il a expliqué que la taille du marché de la chaîne industrielle du textile et de l'habillement dépasse 5 000 milliards de yuans. Les entreprises de la chaîne industrielle sont principalement des petites, moyennes et micro-entreprises. L'industrie est fragmentée, la chaîne est longue et la couverture numérique est faible. Dans cette chaîne industrielle, il y a toujours des « erreurs » dans l'offre et la demande. Lorsque la demande est incontrôlable, si une entreprise produit trop, le produit ne sera pas vendu, et si elle produit trop peu, elle ne gagnera pas d'argent. Par conséquent, nous devons utiliser les dernières technologies d’intelligence artificielle pour calculer en temps réel la meilleure solution pour chaque demande et chaque offre.

Chen Yunwen, président de Daguan Data, a mentionné l'impact de l'IA sur la création et la révision de contenu : « Dans le passé, les gens devaient passer beaucoup de temps à lire des rapports, à identifier des rapports financiers, etc., et à remplir de nombreux documents complexes. travail de révision. Je pense que le travail de gestion des personnes et des données est Dans n'importe quel domaine, qu'il s'agisse de révision ou d'écriture, l'IA nous aidera certainement à réduire considérablement notre fardeau et à améliorer l'efficacité à l'avenir »

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La naissance de ChatGPT a déclenché une vague de technologie d'IA. Comment les startups devraient-elles adopter cette tendance et à quels défis sont-elles confrontées ?

« La puissance de calcul, les données et les algorithmes sont les trois facteurs indispensables à l'ère de l'intelligence artificielle », Chen Yunwen a mentionné que Daguan Data accumule un corpus de haute qualité pour former le système et continuera d'augmenter les investissements dans ce domaine dans le avenir.

Il pense que la technologie de l'IA va exploser en 2023, créant un fossé de nouvelle génération dans l'IA. Représenté par de grands modèles de langage tels que GPT, il est entré dans l'ère de l'IA 2.0, ce qui signifie que sa nature avancée et son intelligence sont d'une génération plus avancées que les systèmes intelligents dédiés d'origine. Il a déclaré : « Si une entreprise dispose de ce mécanisme, cela peut entraîner une réduction de la dimensionnalité en termes de coût et d'efficacité. Par conséquent, nous devons comprendre la dynamique des nouvelles technologies, utiliser les nouvelles technologies et suivre la tendance du développement scientifique et technologique. , afin que nous puissions continuer à travailler à l’avenir. Prendre le dessus dans la compétition technologique des dix prochaines années.

Interrogé sur les défis auxquels l'entreprise est confrontée, Hu Yilin a également mentionné la puissance de calcul. Il a déclaré sans ambages que les startups sont confrontées au problème de ne pas pouvoir rivaliser avec les grandes entreprises en matière de puissance de calcul. la puissance de calcul est très importante à l'avenir. En tant qu'infrastructure, nous espérons être guidés par le gouvernement pour construire un centre de calcul relativement grand afin que différentes entreprises puissent l'appliquer »

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De plus, il estime qu'une évolution technologique trop rapide constitue également un problème majeur. Par exemple, il a déclaré que son entreprise disposait autrefois d’une équipe spécialisée dans l’analyse de la reconnaissance visuelle et qu’elle devait nettoyer les données collectées, un processus qui prenait beaucoup de temps. La nouvelle technologie est plus de cent fois plus efficace et peut remplacer directement toute l’équipe. "Dans l'environnement de l'IA, les gens confieront à l'avenir une pensée plus rationnelle, un travail structuré et répétitif. Qu'il s'agisse de fabriquer des produits B ou C, l'IA assumera certainement plus de capacités."

Le co-fondateur Hu Yuchen a déclaré qu'il espérait que les attentes de chacun à l'égard de l'industrie industrielle seraient légèrement réduites. En termes de cohérence et de stabilité, les logiciels industriels nécessitent encore beaucoup d'investissements. Ces investissements ne sont pas résolus par des algorithmes, mais sont des problèmes de processus, de gestion de production ou d'autres problèmes systémiques plus complexes.

Il estime que davantage d'efforts doivent être déployés pour explorer la manière d'intégrer les technologies d'application de base à l'intelligence artificielle. Outre la technologie de l'IA, nous devons également continuer à investir dans la recherche et le développement de capteurs, de contrôles flexibles et d'autres technologies, afin qu'à long terme, nous ne soyons pas coincés dans des domaines d'application de base. »

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