在王超看来，卡奥斯工业大模型一个指令“做到底”的能力，提升了大模型的工业精度，也让人工智能应用落地工业更加便捷、成本更低，将进一步助推工业智能的普惠应用。
作者：陈奇杰
封图：图虫创意
4月16日，“行走先行区 看绿色低碳高质量发展”主题采访团走进海尔旗下的工业互联网平台卡奥斯COSMOPlat（下称“卡奥斯”）。
卡奥斯工业智能研究院技术总监王超说，大模型将是工业互联网新一轮发展的核心引擎。在制造业领域，未来大模型可以通过调度工厂内部的所有系统和数据，参与生产的各个环节，实现工艺优化、运输优化、设备运维、生产场景的节能降耗等功能。
工业互联网被视为工业数字化、网络化、智能化转型的基础设施。卡奥斯沉淀了海尔近40年的制造经验，能为用户提供以大规模定制为核心的数字化转型解决方案。
通过对开源大模型进行微调训练，2023年9月，卡奥斯推出工业大模型COSMO-GPT（下称“卡奥斯工业大模型”）。卡奥斯工业大模型拥有562个工业数据集、300多万条高质量工业数据。与通用大模型不同，它能够读懂工业语言、理解工业工艺及机理、生成工业执行指令及执行工业机械控制，目前主要应用于智能柔性装配、生产工艺优化、工业企业智能中台三大方面。
在王超看来，卡奥斯工业大模型一个指令“做到底”的能力，提升了大模型的工业精度，也让人工智能应用落地工业更加便捷、成本更低，将进一步助推工业智能的普惠应用。
王超举例，过去生产线发生故障时，处理流程是人员接到设备报警信息后赶到现场，查找哪台设备发生了故障，然后制定维修方案，处理周期基本在4小时以上。海尔将卡奥斯工业大模型应用于工厂之后，它学习了整个生产线上各种设备的故障代码及相应的处理方案。当生产线再遇到问题时，卡奥斯工业大模型就能快速识别出来是哪条生产线、哪个设备出现了什么样的故障，以及故障应该如何维修。
“大模型可以快速把这些信息告诉工人，这样可以节省很多维修时间。”王超说。
目前，大模型在B端（企业用户端）尤其是在工业领域应用已成为行业共识。华为、百度、阿里巴巴等企业都在推动大模型与工业制造场景的结合。
但大模型在工业场景的深入应用并不容易。王超告诉记者，工业场景呈现碎片化特点，工业大模型往往需要针对特定场景开发出特殊功能。卡奥斯工业大模型正在通过适配各种场景，沉淀大模型的通用能力，这一过程可能需要3年到5年时间。
王超还提到，出于保障企业用户数据安全的考虑，卡奥斯工业大模型对外提供服务一般采用私有化部署，为此企业也需要承担一部分算力和服务器成本。
