中科創達：乘雲駕馭智，生成式AI重塑製造業的「OS+AI」雙引擎動力開啟之旅

目前，生成式人工智慧以前所未有的速度進駐各行各業，製造業需要如何深化數位化能力，將以人工智慧為核心的數位化技術與業務相結合，利用先進的數據分析方案來提高企業的營運水平，持續推進商業變革呢？中科創達提供了從端到端的人工智慧解決方案，以及貫穿端、邊、雲端的技術“底座”，為製造業走向大模型時代提供了“中國速度”！

楊新輝是中科創達物聯網事業群的副總裁

「在未來的15年甚至30年，大語言模式驅動通用人工智慧的發展將成為最大的需求之一，所有的產品都可以用通用AI再做一遍，所有的流程都可以重新定義。」中科創達物聯網事業群副總裁楊新輝認為，大語言模型雖然是新一輪技術發展浪潮，但不能只為抓住一波短期紅利，而是要以長遠眼光看待這個產業。

中科創達是一家成立於2008年的作業系統公司，專注於B2B業務。最初，該公司提供智慧型手機作業系統服務，但從2014年開始，公司開始擴展到智慧汽車領域，2015年又進一步擴展到智慧硬件，並逐漸發展到整個智慧產業。公司致力於提升製造業在生產連續性、業務全球化拓展、技術創新和安全合規等方面的能力，為其提供持續的支持

目前，中科創達致力於將「OS AI」作為雙輪驅動成長的新引擎。在這個過程中，中科創達將藉力使力，與像亞馬遜雲端科技這樣的合作夥伴合作，一起開啟乘雲駕馭智之旅。

雙引擎驅動成長背後

#中科創達深入了解傳統製造業發展需求和趨勢，但要服務好製造業，充分滲透進製造業價值鏈場景，沒有強大的技術底座，顯然無法應對製造業企業的數位化挑戰。

「現在影響大語言模型落地的很大一個障礙點就是推理成本，它是影響產品落地的關鍵因素。訓練千億參數的通用大語言模型需要接近於人類百分之八九十的知識，但在某一個垂直場景裡面其實是冗餘的，也會引發很大的推理成本，所以找到模型準確度和推理成本之間的平衡點非常重要。」楊新輝在採訪中表示，針對具體的垂直場景做出最高效的產品選擇，這是企業解決製造業問題的開發方向，也是與亞馬遜雲端科技合作的方向之一。

身為亞馬遜雲端科技合作夥伴，雙方自2017年就開展合作，共同開發人工智慧方面的產業解決方案。 2020年，中科創達成為首批在亞馬遜雲端科技中國區域使用機器學習服務Amazon SageMaker的合作夥伴，並將Amazon SageMaker整合到中科創達智慧工業ADC (Automatic Defect Classification) 系統中，讓製造業客戶可以在工業生產中輕鬆獲得AI質檢能力。在2022 re:Invent 全球大會上，中科創達成為全球首批獲得 Amazon SageMaker服務就緒計畫的合作夥伴，使其 TurboX Inspection工業視覺平台更能為眾多亞馬遜雲端科技全球客戶提供智慧升級服務。 2023年，中科創達利用亞馬遜雲端科技的技術與服務開發大語言模型“魔術方塊大模型”，透過對大規模的訓練資料和複雜的神經網路結構，此語言模型能夠更準確地理解和生成人類語言，具備廣泛的自然語言處理能力。

2023年5月，亞馬遜雲端科技和中科創達宣布成立人工智慧聯合創新實驗室，這標誌著雙方合作邁出了重要的一步。透過亞馬遜雲端科技和中科創達的專業資源，雙方將在生成式人工智慧、企業知識庫、數位轉型助理以及大型語言模式賦能智慧型裝置等領域展開深度合作與探索

聯合創新實驗室涵蓋從創意、設計、演化、落地到優化的完整使用者體驗流程，雙方將共同發掘創新體驗場景，整理使用者體驗旅程。同時，透過引進最新AI 技術建構產業通用的模型設計開發與應用方法，並在創新的業務場景中開發AI模型原型，快速迭代成數位化工具，以打造全新的產業方案，協助更多產業客戶加速雲上的數位轉型和業務創新之旅。

不斷迭代，加速生成式AI進化

以汽車產業為例，汽車場景是對大語言模型最友善的場景。在汽車封閉環境中，利用大型語言模型的多輪語言對話和語意理解能力，能夠顯著改善汽車體驗

比如：在研发过程中，通过大语言模型可以快速构建一些产品的概念图，只需要跟客户完成一个短期闭环的交流，就可以把以前的研发周期、概念设计阶段的交流过程，从两三个月的时间缩短到一两周的时间。

举例来说，车载说明书与大型模型的结合是一个非常受车主喜爱的功能。车主不再需要阅读数百页的汽车说明书，只需通过简单的问答，在车上获取一些基本的使用技巧

此外，大型语言模型还可以智能地应用于工厂的生产场景，以进一步优化整个生产制造流程。在生产端，这种大型模型能够显著提高工厂的质量控制效率，减轻一般工作人员的工作负担，并全面提升他们的工作效率

面对世界领先的五百强物流企业的需求，中科创达与亚马逊云科技合作，共同探索如何利用大型语言模型解决物流集团内部的基础场景应用，例如企业员工智能问答和概念验证的构建

中科创达开始致力于扩大模型规模是从去年年底开始的，一直持续到今年年初。尽管与那些训练百亿、千亿参数的企业相比，它起步较晚，但从应用情况来看，它的发展才刚刚开始

杨新辉强调，我们将逐渐从算力需求相对较小的方向转向算力需求越来越大的方向，不会在能力不足时投资昂贵的上千亿模型训练，这需要一个过程。预计到明年年底，我们将完成千亿以上规模的模型训练。他还表示，大型语言模型需要持续投入，公司会增加投资，抓住新的发展机遇

过去，所有业务都围绕着端侧和边缘侧展开。然而，端侧和边缘侧无法运行具有上千亿参数的模型。中科创达和其他模型制造商的差异在于，他们希望未来能够在端侧和边缘侧形成自己核心的能力和竞争力，将7B、13B的模型应用于端侧和边缘侧

举个例子：在汽车上，大模型直接作为一个边缘侧的产品，如何在不需要联网就可以实现本地最大算力的模型运行，如果找到技术实践路径，对于广大车主来说，又会带来新的体验升级。

问题是，制造业行业需求千千万万，面向包括汽车在内的这么多行业客户，中科创达如何兼顾到方方面面，确保满足每个客户的个性化需求？

杨新辉表示，我们选择与亚马逊云科技合作的根本原因在于其作为全球云计算领导者，拥有广泛而深入的云服务。亚马逊云科技对行业的布局和洞察非常清晰，了解行业的痛点与难点，知道整个行业的关键所在

对中科创达来说，与亚马逊云科技一起联合创新，是一个能力成长的过程。亚马逊云科技有一个科学家团队，都是很资深的算法专家，做了很多大语言模型方面的优质模型，例如数据库的检索、精细化图像的识别和分割等等。这些技术与能力可以很好地赋能人工智能创新方案，可以共同打造应用于客户落地的一些产品化服务。

与亚马逊云科技合作，我们专注于上层应用，不需要担心底层基础设施的问题。亚马逊云科技拥有全球范围的基础设施和全球业务体系。中科创达的业务也在全球范围内发展，我们的研发中心分布在全球15个国家或地区，海外营收占总营收的30%以上。我们的大部分客户是全球化企业，几乎都在使用亚马逊全球业务体系内的产品

中科创达凭借全球化的业务布局，将先进技术与产业链进行整合，将海外优势技术引入国内企业。同时，公司也致力于将国内领先技术服务于海外企业，真正实现“根植中国，赋能世界”

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