Chuangda: クラウドに乗ってインテリジェンスを制御する生成 AI が、「OS+AI」のデュアルエンジンの力で製造業を再構築し、旅を始める

現在、生成型人工知能が前例のないスピードであらゆる分野に浸透しつつありますが、製造業はどのようにデジタル機能を深化させる必要があるでしょうか? 人工知能をコアとビジネスとしてデジタル技術を組み合わせ、高度なデータ分析を活用します。企業の能力を向上させるためのソリューションを提供し、運用レベルでビジネスの変化を推進し続けますか? Thunderstar は、エンドツーエンドの人工知能ソリューションと、エンド、エッジ、クラウドを貫く技術「基盤」を提供し、製造業が大型モデルの時代に移行するための「チャイナ スピード」を提供します。

Yang Xinhui は、Chuangda Internet of Things Business Group の副社長です

「今後 15 年、さらには 30 年で、大規模な言語モデルによる汎用人工知能の開発が最大のニーズの 1 つになるでしょう。すべての製品は汎用 AI で作り直すことができ、すべてのプロセスを再定義できます。 Thunderstar Internet of Things Business Group の副社長である Yang Xinhui 氏は、大きな言語モデルは技術開発の新しい波ではあるが、短期的な利益の波をつかむだけではなく、この業界を長期的な視点から見なければならないと考えています。 -タームの視点。

Zhongke Chuangda は、2008 年に設立された B2B ビジネスに焦点を当てたオペレーティング システム会社です。同社は当初、スマートフォンのオペレーティングシステムサービスを提供していましたが、2014年からスマートカー分野への拡大を開始し、2015年にはさらにスマートハードウェアへも拡大し、徐々にスマート産業全体に発展しました。同社は、生産継続、事業の世界的拡大、技術革新、安全コンプライアンスにおける製造企業の能力を向上させ、継続的なサポートを提供することに尽力しています。

現在、Chuangda は二輪駆動の成長のための新しいエンジンとして「OS AI」の使用に取り組んでいます。このプロセスにおいて、Chuangda は自社の強みを活用し、Amazon Cloud Technology などのパートナーと協力して、クラウドを通じてインテリジェンスを活用する旅に乗り出します。

デュアルエンジンによる成長の裏側

中科創達は、伝統的な製造業の開発ニーズとトレンドを深く理解していますが、製造業に十分なサービスを提供し、製造バリューチェーンのシナリオに完全に浸透したい場合、強力な技術基盤がなければ明らかに不可能です。製造企業のデジタル課題に対応します。

「現在、大規模な言語モデルの実装に影響を与える大きな障害は推論のコストであり、これは製品の実装に影響を与える重要な要素です。数千億のパラメーターを含む一般的な大規模な言語モデルをトレーニングするには、80 近くの時間が必要です」しかし、特定の垂直シナリオでは実際には冗長であり、多くの推論コストも発生するため、モデルの精度と推論コストのバランスを見つけることが非常に重要です。」と Yang Xinhui 氏は述べています。シナリオに基づいて最も効率的な製品を選択することは、企業が製造上の課題を解決するための開発の方向性であり、Amazon Cloud Technology との連携の方向性の 1 つでもあります。

Amazon のクラウド テクノロジー パートナーとして、両社は 2017 年以来、人工知能の業界ソリューションを共同開発するために協力してきました。 2020 年、Chuangda は、Amazon Cloud Technology 中国地域で機械学習サービス Amazon SageMaker を使用する最初のパートナーとなり、Amazon SageMaker を Chuangda スマート産業用 ADC (自動欠陥分類) システムに統合し、製造業が顧客が簡単に入手できるようにしました。工業生産における AI 品質検査機能。 2022 年の re:Invent グローバル カンファレンスで、Chuangda は Amazon SageMaker Service Readiness Plan を取得した世界初のパートナーとなり、同社の TurboX Inspection 産業用ビジョン プラットフォームが世界中の Amazon クラウド テクノロジーの多くの顧客にインテリジェントなアップグレード サービスをより適切に提供できるようになりました。 2023 年、Chuangda は Amazon Cloud Technology のテクノロジーとサービスを利用して、大規模な言語モデル「ルービック キューブ モデル」を開発しました。この言語モデルは、大規模なトレーニング データと複雑なニューラル ネットワーク構造を通じて、人間の言語をより正確に理解し、生成することができます。広範な自然言語処理機能。

2023 年 5 月、Amazon Cloud Technology と China Science and Technology Thunder は、人工知能イノベーション共同研究所の設立を発表しました。これは、両当事者間の協力における重要な一歩となりました。 Amazon Cloud TechnologyとChina Science and Technology Thunderの専門リソースを活用して、両社は生成人工知能、エンタープライズナレッジベース、デジタルトランスフォーメーションアシスタント、および権限を与えられた大規模言語モデルの分野で綿密な協力と探求を実施します。スマートデバイス

共同イノベーション ラボでは、創造性、デザイン、進化、実装から最適化までのユーザー エクスペリエンス プロセス全体をカバーしており、両社は共同で革新的なエクスペリエンス シナリオを探索し、ユーザー エクスペリエンス ジャーニーを整理します。同時に、最新の AI テクノロジーを導入して、業界全体のモデル設計、開発、および適用方法を構築し、革新的なビジネス シナリオで AI モデルのプロトタイプを開発し、デジタル ツールに迅速に反復して新しい業界ソリューションを作成し、より多くの業界顧客の加速を支援します。クラウド コンピューティング、デジタル変革とビジネス イノベーションの旅。

継続的に反復し、生成 AI の進化を加速する

自動車業界を例に挙げると、自動車のシーンは大規模な言語モデルにとって最も親しみやすいシーンです。自動車という閉じられた環境では、大規模な言語モデルのマルチラウンド言語対話と意味理解機能を使用することで、自動車のエクスペリエンスを大幅に向上させることができます。

例: R&D プロセス中に、一部の製品の概念図は大規模な言語モデルを通じて迅速に構築できます。必要なのは、顧客との短期間の閉ループ コミュニケーションだけであり、以前の R&D サイクルのコミュニケーション プロセスと構想設計段階を 2 ～ 3 か月から 1 ～ 2 週間に短縮できます。

たとえば、車のマニュアルと大型モデルの組み合わせは、車の所有者の間で非常に人気のある機能です。車の所有者は、何百ページにも及ぶ車のマニュアルを読む必要はもうありません。簡単な質問と回答を通じて、車の基本的な使用方法のヒントを得る必要があるだけです。

さらに、大規模な言語モデルを工場の生産シナリオにインテリジェントに適用して、生産および製造プロセス全体をさらに最適化することもできます。生産面では、この大型モデルは工場の品質管理効率を大幅に向上させ、一般スタッフの作業負担を軽減し、作業効率を総合的に向上させることができます。

世界有数のフォーチュン 500 物流企業のニーズに直面して、Thunderstar は Amazon Cloud Technology と協力し、大規模な言語モデルを使用して、インテリジェントな Q&A や Proof-of などの物流グループ内の基本的なシナリオのアプリケーションを解決する方法を共同で検討しました。 -企業従業員向けのコンセプト。

中科荘達は昨年末からモデル規模の拡大に取り組み始め、今年初めまで継続した。数百億、数千億のパラメータを学習させる企業に比べてスタートは遅かったものの、用途からすれば開発は始まったばかりです

Yang Xinhui 氏は、比較的小さいコンピューティング能力要件の方向から、増加するコンピューティング能力要件の方向に徐々に移行し、キャパシティが不十分な場合には数千億もの高価なモデル トレーニングに投資しないことを強調しました。 。来年末までに1000億を超える規模のモデル訓練が完了する見通しだ。同氏はまた、大規模な言語モデルには継続的な投資が必要であり、同社は投資を増やして新たな開発の機会を掴むつもりだとも述べた。

かつては、すべてのビジネスはエンドサイドとエッジサイドを中心に展開していました。ただし、エンド側とエッジ側では、数千億のパラメータを持つモデルを実行できません。 Chuangda と他のモデル メーカーの違いは、将来的にはエンド側とエッジ側で独自の中核機能と競争力を形成し、7B および 13B モデルをエンド側とエッジ側に適用したいと考えていることです。

例: 自動車では、大規模なモデルがエッジサイド製品として直接使用されます。ネットワークを必要とせずに、最大のコンピューティング能力でローカル モデルの操作を実現するにはどうすればよいでしょうか? 技術的な実践パスが見つかれば、ほとんどの製品で、車のオーナーに、新たな体験のアップグレードをもたらすでしょう。

問題は、製造業には膨大な需要があり、自動車を含む非常に多くの業界の顧客に直面している中で、Chuangda はどのようにしてすべての側面を考慮し、各顧客の個別のニーズを確実に満たせるかということです。

Yang Xinhui 氏は、当社が Amazon Cloud Technology との協力を選択した基本的な理由は、クラウド コンピューティングの世界的リーダーとして、広範かつ奥深いクラウド サービスを備えているためであると述べました。 Amazon クラウドテクノロジーは、業界に対する非常に明確なレイアウトと洞察を持っており、業界の問題点と困難を理解し、業界全体の鍵を知っています

Chuangda にとって、Amazon Cloud Technology との共同イノベーションは、機能を成長させるプロセスです。 Amazon Cloud Technology には科学者のチームがあり、彼らは全員非常に上級のアルゴリズム専門家であり、データベースの検索、洗練された画像認識とセグメンテーションなど、大規模な言語モデルで多くの高品質のモデルを作成してきました。これらのテクノロジーと機能は、革新的な人工知能ソリューションを強化し、顧客実装のための製品化されたサービスを共同で作成することができます。

Amazon Cloud Technology と連携して、上位層のアプリケーションに重点を置くため、基盤となるインフラストラクチャの問題を心配する必要はありません。 Amazon Cloud Technology は、グローバルなインフラストラクチャとグローバルなビジネス システムを備えています。荘達の事業はグローバルにも展開しており、当社の研究開発センターは世界15の国または地域にあり、海外売上高が総売上高の30％以上を占めています。当社の顧客のほとんどはグローバル企業であり、そのほぼすべてが Amazon のグローバル ビジネス システム内の製品を使用しています

中科創達はグローバルな事業展開により、先端技術を産業チェーンと統合し、海外の優れた技術を国内企業に導入しています。同時に同社は、国内の最先端技術を海外企業に提供し、「中国に根ざし、世界に力を与える」を真に実現することに全力で取り組んでいます。

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