Sora只用于娛樂(lè)？智能制造第一個(gè)不服

　　Sora如果真的朝智能制造方向去做，黑燈工廠、自動(dòng)駕駛、數(shù)字孿生中的一系列難題，有希望得到解決。

　　文|趙艷秋

　　OpenAI推出Sora后，立刻在影視界、廣告界和游戲業(yè)炸開(kāi)了鍋，但因?yàn)樗�作�?ldquo;模擬器”，在模擬世界上的局限性，很多人并沒(méi)想到會(huì)與智能制造沾上邊。

　　但一些智能制造的專(zhuān)家，已對(duì)Sora進(jìn)行了觀察研究，看到了底層邏輯的相通之處，也想到了一些結(jié)合點(diǎn)。“如果業(yè)界真的朝智能制造方向去做的話，黑燈工廠、自動(dòng)駕駛、數(shù)字孿生中的一系列難題，是有希望解決的。”幾位智能制造專(zhuān)家說(shuō)。

　　一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，自從2022年底ChatGPT大模型推出后，技術(shù)派、大模型廠商、創(chuàng)業(yè)者出來(lái)說(shuō)得多，但制造企業(yè)和行業(yè)人士鮮有發(fā)聲。“有一點(diǎn)過(guò)度消費(fèi)了，每周都有爆炸式的技術(shù)推出，但它們的落地在哪里?產(chǎn)生了什么商業(yè)價(jià)值?”一位制造人士說(shuō)。一些制造企業(yè)感到焦慮，背后的原因是從技術(shù)到應(yīng)用，中間仍有一些間隙需要彌合。

　　不過(guò)，經(jīng)過(guò)過(guò)去半年的摸索和嘗試，2024年，伴隨政府發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力，以及一些央國(guó)企在大模型應(yīng)用上的動(dòng)作加快，在智能制造業(yè)，尤其是在那些變化快、競(jìng)爭(zhēng)激烈的行業(yè)，應(yīng)用大模型創(chuàng)新的進(jìn)程正在提速。

　　01

　　Sora能用于制造業(yè)嗎?

　　Sora推出后，OPPO AI中心產(chǎn)品總監(jiān)張峻，對(duì)生成式AI的迭代速度感到驚訝，“幾乎每天早上起來(lái)，都會(huì)看到一個(gè)有意思的新demo”。未來(lái)，用戶怎么調(diào)用這些生成式AI，可能將給手機(jī)帶來(lái)架構(gòu)、交互等全方位的改變。OPPO內(nèi)部也在探索。

　　在終端的變化上，業(yè)界已有一些明確的方向。比如，在短期之內(nèi)，可能就會(huì)發(fā)生兩個(gè)較大的變化。一是去App化。大模型本身具備生態(tài)插件及融合能力，它自己會(huì)去調(diào)用服務(wù)接口，不需要打開(kāi)App。第二是搜索入口的變化。大模型本身外部檢索能力非常強(qiáng)，多模態(tài)能力也非常強(qiáng)，它就是一個(gè)好的搜索入口。

　　一家車(chē)企人工智能資深人士在Sora推出后，也進(jìn)行了觀察思考。對(duì)于車(chē)廠，他認(rèn)為Sora有一定應(yīng)用場(chǎng)景和價(jià)值。在自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練中，他們已用大模型做數(shù)據(jù)生成，但大都是靜態(tài)數(shù)據(jù)。“交通流這些動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，Sora目前還達(dá)不到要求，但至少是看到一些希望。”

　　在合成數(shù)據(jù)方面，車(chē)企原來(lái)要基于虛擬環(huán)境(元宇宙)去做，而虛擬環(huán)境需要拍攝一些視頻，用Nerf做3D重建，但成本不小，很多地方還不能拍攝。“其實(shí)智能駕駛只關(guān)心場(chǎng)景，不關(guān)心跟地標(biāo)相關(guān)的東西，因此合成數(shù)據(jù)場(chǎng)景對(duì)Sora這類(lèi)技術(shù)的需求應(yīng)該也很大。”

　　在浪潮信息，硬件研發(fā)部副總經(jīng)理王武軍和團(tuán)隊(duì)之前已介入AIGC的訓(xùn)練中。王武軍從Sora生成的視頻看，“那個(gè)東京街頭，地面上雨水的反光，已逐漸接近于可接受的現(xiàn)實(shí)”。

　　Sora的底層邏輯是通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練而來(lái)，現(xiàn)在制造業(yè)有很多地方是人去推算的。如果數(shù)據(jù)量極強(qiáng)的話，運(yùn)用Sora的模式，有希望對(duì)產(chǎn)品設(shè)計(jì)、仿真、柔性安裝和運(yùn)維帶來(lái)改變。

　　“我現(xiàn)在沒(méi)辦法說(shuō)明它未來(lái)是一個(gè)什么形態(tài)，但它將是顛覆性的。”王武軍打了一個(gè)比方，業(yè)界的一個(gè)難題是“柔性安裝”。比如，服務(wù)器機(jī)箱中有幾十條線，這些線怎么“繞”、怎么指揮機(jī)械臂去安裝。

　　可行的做法是，針對(duì)每條線纜，需要工程師做一個(gè)3D模型。根據(jù)配置不同，一根線纜要插在不同的位置，需要數(shù)十種3D模型，而組裝過(guò)程中，又需要臨時(shí)調(diào)整，從而導(dǎo)致柔性物體自動(dòng)化安裝事倍功半，不太現(xiàn)實(shí)。如果能通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，自動(dòng)生成“繞線”方式，再直接將數(shù)據(jù)提取出來(lái)，告訴機(jī)械臂怎么去組裝，這個(gè)問(wèn)題就解決了。

　　做仿真的工業(yè)軟件人士也注意到了Sora。“你看Sora視頻中那位女主角走路的姿態(tài)，如果結(jié)合了仿真工具，會(huì)更加自然，現(xiàn)在太空靈了。”CAE人士李巖說(shuō)。仿真軟件可以模擬復(fù)雜的機(jī)器、產(chǎn)品，他看到了Sora和仿真的結(jié)合之處。

　　“現(xiàn)在仿真迭代的過(guò)程很長(zhǎng)，如果前期通過(guò)Sora的方式，讓仿真不從最差的初始條件去計(jì)算，整體計(jì)算時(shí)間會(huì)大大縮短。”他說(shuō)，“后期也可以對(duì)仿真結(jié)果去做優(yōu)化。”

　　由于Sora自稱(chēng)是要做“世界模擬器”，業(yè)界也在對(duì)比Sora和數(shù)字孿生的一些差異。數(shù)字孿生是真實(shí)世界數(shù)據(jù)化后的投影。而Sora是基于模擬樣本，構(gòu)建虛擬和真實(shí)交錯(cuò)的數(shù)字世界。

　　由于大模型有不同的數(shù)據(jù)源，通過(guò)Sora來(lái)模擬世界，帶有一定的想象力和發(fā)散性。比如，在Sora生成的一個(gè)視頻，一只小螞蟻穿越洞穴，這在現(xiàn)實(shí)中無(wú)法拍攝到。但也有網(wǎng)友指出它的漏洞：螞蟻是一個(gè)二維生物，走起路來(lái)不像人，它們會(huì)漫無(wú)目的、來(lái)來(lái)回回，這個(gè)Sora生成的視頻，與潛在物理規(guī)律有一些偏差。

　　“現(xiàn)階段可以理解Sora是數(shù)字化孿生的一種手段和補(bǔ)充，而不是替代。Sora可用于真實(shí)世界在虛擬世界的美化展示，以及替代人工建模與設(shè)計(jì)的生成，幫助數(shù)字孿生加速。” 聯(lián)想中國(guó)區(qū)大客戶業(yè)務(wù)群及制造行業(yè)總經(jīng)理宋濤說(shuō)。Sora可以用于設(shè)計(jì)階段的效果構(gòu)建，或產(chǎn)品的生產(chǎn)構(gòu)建效果，但沒(méi)法替代數(shù)字孿生的數(shù)據(jù)視圖等功能。

　　宋濤認(rèn)為，未來(lái)兩者可能會(huì)整合，也可能形成一個(gè)新技術(shù)合集或新突破，如混合宇宙等，但目前看到他們技術(shù)線路的差異，需要有一定的技術(shù)突破才能實(shí)現(xiàn)。

　　”如果明白現(xiàn)有技術(shù)的局限性，在揚(yáng)長(zhǎng)避短的前提下，它們?cè)谀承﹫?chǎng)景下仍然具有價(jià)值。“IEEE數(shù)字化轉(zhuǎn)型聯(lián)合會(huì)戰(zhàn)略與架構(gòu)主席汪齊齊說(shuō)。

　　Sora的發(fā)散性，讓它有新的空間。“像我們一些高端汽車(chē)客戶，需求越來(lái)越個(gè)性化�？梢愿鶕�(jù)客戶的描述，馬上生成一個(gè)視頻推給他，然后再完善設(shè)計(jì)。”ERP軟件廠商Infor大中華區(qū)商業(yè)咨詢(xún)高級(jí)總監(jiān)鹿崇說(shuō)。類(lèi)似的還有外觀設(shè)計(jì)、車(chē)衣、涂鴉等，這是進(jìn)入研發(fā)之前的一個(gè)環(huán)節(jié)。

　　關(guān)于成本，業(yè)界有種猜測(cè)，Sora生成1分鐘視頻，大約要8塊A800計(jì)算3小時(shí)，成本接近90美元。“To B這么一條，以往按照每秒幾千收費(fèi)，Sora的價(jià)格還是便宜的。”數(shù)碼產(chǎn)品資深人士、Angry Miao創(chuàng)始人李楠向數(shù)智前線估算。這讓業(yè)界看到了它在上述應(yīng)用中的巨大潛力。

　　目前關(guān)于Sora這類(lèi)技術(shù)和制造的結(jié)合，一位人士稱(chēng)，“Demo和產(chǎn)品還沒(méi)到落地狀態(tài)，但大家有方向，有思路”。

　　02

　　制造業(yè)已用了哪些AIGC技術(shù)?

　　除了Sora之外，在ChatGPT發(fā)布之后，大模型已在制造業(yè)有什么落地進(jìn)展嗎?

　　聯(lián)想宋濤從智算資源分布的角度告訴數(shù)智前線，目前國(guó)內(nèi)對(duì)大模型的需求，70%的生意在互聯(lián)網(wǎng)，10%在科研單位，落在制造業(yè)，主要的機(jī)會(huì)是汽車(chē)自動(dòng)駕駛。

　　幾位車(chē)企資深人士告訴數(shù)智前線，過(guò)去幾年，汽車(chē)行業(yè)越來(lái)越卷。車(chē)企的錢(qián)在往微笑曲線的兩端投，一個(gè)是研發(fā)端，一個(gè)是營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)端。在制造端，過(guò)去半年，沒(méi)有看到典型場(chǎng)景。而大模型落地的主要場(chǎng)景，集中在智能駕駛、營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)和智能座艙。

　　比如，智能駕駛中的數(shù)據(jù)合成以及數(shù)據(jù)標(biāo)注;在售后服務(wù)上，當(dāng)遇到一些不常見(jiàn)的故障，大模型可以找到與描述最接近的情況，迅速給出排序，輔助售后服務(wù)人員，幫助車(chē)主一一排查，這樣的售后服務(wù)接受度較高。

　　今年大家競(jìng)爭(zhēng)的一個(gè)焦點(diǎn)是智能座艙。預(yù)計(jì)上半年，一些車(chē)企就會(huì)陸續(xù)官宣接入大模型。不過(guò)，業(yè)界在智能座艙中還未找到爆炸式場(chǎng)景，今年要進(jìn)一步挖掘場(chǎng)景。

　　2024年車(chē)企在大模型上的預(yù)算普遍在千萬(wàn)級(jí)以上，用于自動(dòng)駕駛、智能座艙或是大模型私有云部署等。這比2023年有顯著提升。

　　除了汽車(chē)行業(yè)，其他智能制造業(yè)在研產(chǎn)供銷(xiāo)服，都有一些進(jìn)展。

　　浪潮信息王武軍他們基于“源”大模型，已就研發(fā)的三個(gè)方向進(jìn)行訓(xùn)練。一個(gè)方向是為工程師訓(xùn)練出一個(gè)助手“賈維斯”。另一個(gè)是智能教練系統(tǒng)，有點(diǎn)像“科大訊飛學(xué)習(xí)機(jī)”，帶著工程師學(xué)習(xí)和反復(fù)訓(xùn)練。還有一個(gè)方向是軟件設(shè)計(jì)，將通過(guò)代碼自動(dòng)生成，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的相關(guān)軟硬結(jié)合環(huán)節(jié)。目前，這幾個(gè)方向內(nèi)部已開(kāi)始測(cè)試，處于持續(xù)優(yōu)化過(guò)程中。

　　在制造環(huán)節(jié)，騰訊云智能制造專(zhuān)家邴金友印象深刻的是，一家代工企業(yè)要處理多個(gè)客戶的產(chǎn)品圖紙。結(jié)合大模型技術(shù)，他們迅速將圖紙結(jié)構(gòu)化，直接輸入到SMT產(chǎn)線，驅(qū)動(dòng)它的貼片機(jī)生產(chǎn)，降本增效明顯。

　　在智能客服領(lǐng)域，大模型已可以替代人。宋濤介紹，聯(lián)想在電話呼叫中心中，建立了基于AI智能的Q&A系統(tǒng)，可以偵測(cè)到服務(wù)人員在服務(wù)過(guò)程中的關(guān)鍵詞，提供專(zhuān)業(yè)的技術(shù)指導(dǎo)。

　　在營(yíng)銷(xiāo)方向，有高端裝備企業(yè)，嘗試將AI與市場(chǎng)活動(dòng)等結(jié)合起來(lái)，撰寫(xiě)策劃文案。美的集團(tuán)也將AI接入到集團(tuán)的系統(tǒng)中，對(duì)文稿等基本的日常工作，做輔助測(cè)試。

　　鹿崇看到大模型已應(yīng)用到了制造業(yè)的定價(jià)和運(yùn)維上。在定價(jià)方面，很多制造企業(yè)的產(chǎn)品定價(jià)缺乏針對(duì)性，很難根據(jù)產(chǎn)品歷史銷(xiāo)售、市場(chǎng)環(huán)境、成本因素等變化適時(shí)科學(xué)的調(diào)整。AI技術(shù)的使用，使得定價(jià)模型成為可能。

　　在運(yùn)維方面，大量的數(shù)據(jù)已讓工廠中的機(jī)器開(kāi)口“說(shuō)話”。在機(jī)器發(fā)生疲勞之后，一些模型結(jié)合起來(lái)，可以做到預(yù)防性/預(yù)測(cè)性維護(hù)策略更科學(xué)。

　　而大模型最直接的應(yīng)用落地是產(chǎn)品，比如AIPC、AI手機(jī)。

　　在過(guò)去一年，邴金友看到，像光伏、新能源或新型高端裝備業(yè)，所處的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力較大、變化較快，更愿意采用大模型創(chuàng)新技術(shù)。另外，一些制造企業(yè)的三產(chǎn)或數(shù)科公司，對(duì)大模型的接受度也較高。

　　“大模型在制造業(yè)有點(diǎn)狀落地。按照Gartner的技術(shù)曲線，目前處于上升期。”邴金友介紹。

　　03

　　面對(duì)大模型，制造業(yè)要做哪些準(zhǔn)備?

　　從2024年開(kāi)始，幾乎每周，大模型都有“爆炸性”新聞推出。而根據(jù)業(yè)界的信息，在接下來(lái)，仍有一些公司的大招放出。阿里巴巴集團(tuán)副總裁、瓴羊CEO朋新宇接觸的不少企業(yè)，焦慮于自己不知道該怎么做。在焦慮不斷延伸下，社會(huì)上也出現(xiàn)了“AI的盡頭是賣(mài)課”這樣一些社會(huì)怪相。

　　鹿崇坦承，現(xiàn)在概念談得多，但真正的應(yīng)用還要一步步做。

　　“如果落到企業(yè)層面，無(wú)非是三樣?xùn)|西：算力、企業(yè)的數(shù)據(jù)，以及企業(yè)的人才。”朋新宇分析說(shuō)，從算力來(lái)講，除了OpenAI等少數(shù)企業(yè)，對(duì)大多數(shù)企業(yè)而言，大家的起跑線幾乎一樣。

　　從數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，OpenAI已把地球上所有的公開(kāi)數(shù)據(jù)基本上都收集完了，但是對(duì)企業(yè)最有價(jià)值的數(shù)據(jù)，往往是企業(yè)的自有數(shù)據(jù)，這部分是OpenAI收集不到的。企業(yè)要考慮如何把這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量提升，變成好的資產(chǎn)，與大模型結(jié)合。“我覺(jué)得這是企業(yè)能抓得住的、實(shí)實(shí)在在的投入。”

　　從人才來(lái)說(shuō)，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)講，去找AI領(lǐng)域的大牛，本質(zhì)上并沒(méi)有必要，關(guān)鍵是現(xiàn)在這樣的人才也找不到。企業(yè)反而需要那些理解如何應(yīng)用大模型，如何與企業(yè)工作流去對(duì)話，將大模型的能力轉(zhuǎn)變成企業(yè)生產(chǎn)力的一撥人。“企業(yè)要抓得住這撥人。”

　　汪齊齊則強(qiáng)調(diào)了行業(yè)專(zhuān)家的力量。他以直播帶貨為例，社交平臺(tái)的興起，解放了個(gè)人的生產(chǎn)力，改變了許多傳統(tǒng)行業(yè)的運(yùn)作模式。但是，這種模式的成功，往往依賴(lài)于對(duì)特定行業(yè)深入了解的專(zhuān)家。”例如，一個(gè)精通化妝品銷(xiāo)售的專(zhuān)家可能不擅長(zhǎng)電子產(chǎn)品的直播銷(xiāo)售，反之亦然。“他說(shuō)，盡管技術(shù)為各個(gè)領(lǐng)域提供了不同程度新的機(jī)會(huì)，但真正的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和行業(yè)理解仍然是不可或缺的。

　　“不管大模型未來(lái)以什么樣的姿態(tài)出現(xiàn)，它一定會(huì)出現(xiàn)。”朋新宇說(shuō)，企業(yè)要做好準(zhǔn)備。

　　“人工智能屬于智能制造第5級(jí)可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。”聯(lián)想宋濤說(shuō)，企業(yè)需要從基本的業(yè)務(wù)梳理，軟件應(yīng)用和平臺(tái)打通等數(shù)字化工作開(kāi)始落實(shí)，打好地基。而這些也需要基礎(chǔ)架構(gòu)的支持，云計(jì)算、混合云、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)管理等基礎(chǔ)工作，這也是幫助企業(yè)重新梳理IT、OT、DT、ET等之間的機(jī)會(huì)。

　　宋濤也提到了人工智能技術(shù)落地的四大要素——算力、數(shù)據(jù)、算法和場(chǎng)景。其中，場(chǎng)景是驅(qū)動(dòng)，要挖掘能夠利用AI降本提效的場(chǎng)景。算力是底層支撐，數(shù)據(jù)是養(yǎng)分，而算法是人工智能技術(shù)形成的價(jià)值。

　　他建議，在人工智能落地中，優(yōu)先做好算力建設(shè)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，再做好數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘;用高質(zhì)量數(shù)據(jù)，去訓(xùn)練好對(duì)應(yīng)的算法，從而對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值。而AI的落地，也需要對(duì)應(yīng)的人才，分步、分期通過(guò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

　　朋新宇提到上周政府工作報(bào)告中的“發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力”。“大模型用于智能制造是眾望所歸。”他說(shuō)，從OpenAI這一年的動(dòng)作來(lái)看，它打開(kāi)了新的空間——人類(lèi)的空間、經(jīng)濟(jì)的空間以及企業(yè)發(fā)展的空間。“本質(zhì)上，目前行業(yè)里還沒(méi)有看到真正顛覆性的改變，但這也是離企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)更近的這些人們的職責(zé)。”