邬贺铨介绍道,基础大模型向工业行业大模型的升级路径目前也面临着两种方式:一种是中心化的方式,即垂直行业企业把自身的数据给到基础大模型提供方进行加密数据训练,之后再将训练的结果反馈给垂直行业企业。这个方式将导致垂直行业企业在技术上会完全依赖基础模型提供方,未来也不能独自升级,还要担心数据泄露的风险。...
潘云鹤表示,视觉知识、多重知识表达、视觉理解扮演‘开路先锋’,大数据和跨媒体智能作为引导,人工智能将走向数据和知识双轮驱动的未来发展方向。 “促进人工智能的开发与应用面向经济,经济是下一步人工智能研究的推动力。”中国工程院院士柴天佑则聚焦人工智能赋能下的工业智能领域。工业智能的内涵包括工业自动化、工业信息化和工业智能化,实现工业产品全生命周期制造流程优化。...
大模型只是开端,AI与产业的融合将绽放出更有创造力的未来。华为云人工智能首席科学家田奇认为,大模型是AI的发展底座,是人工智能的操作系统。大模型会走向千行百业,将来还会走向千家万户。 “工业领域将成为人工智能的爆发点。从需求看,工业领域有大量场景存在自动化的需求,比如工业质检,得益于通信和数字化手段的普及,积累了海量的高质量电子化数据,能满足数据驱动的AI模型进行大规模训练。...
因此提出了原始变量高维空间拓扑结构保留映射算法,将高维空间样本投影到二维平面,实现高维数据压缩降维及可视化。相关技术成果应用于化工过程、生物过程、炼钢过程等过程运行状态监测与优化调控。模型驱动下的生物过程理性设计则是整合了代谢模型与流体力学模型,实现工业规模发酵过程生产性能全生命周期预测与评估。...
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