2024年3月23日，菲凡工業(yè)垂類大模型發(fā)布會圓滿成功。菲特董事長曹彬、總經(jīng)理胡江洪正式發(fā)布全國率先為工業(yè)場景量身定制的菲凡大模型。會上，對菲凡的最新進展和大模型技術的實際應用落地、生態(tài)構建的成果進行了展示，也對未來發(fā)展的戰(zhàn)略布局做了深度解析。
在構建菲凡工業(yè)大模型的過程中，菲特堅定踐行“行業(yè)Know-How”思想，針對工業(yè)領域的專業(yè)性，將大模型深度定制化，目標是使其在具體的工業(yè)子領域展現(xiàn)出專業(yè)級的智能水平。菲特不追求構建一個無所不能的通用型大模型，而是專注于工業(yè)制造的特定場景和領域，通過對這些領域的深度研究，確保大模型在面對專業(yè)問題時，能夠提供高度專業(yè)、針對性強的解決方案。
這一革新性技術不僅將重塑工業(yè)生產(chǎn)流程，提升效率與精準度，更將通過本地化部署策略顯著降低成本，實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)的個性化需求與經(jīng)濟效益最大化。而且，更以其強大的數(shù)據(jù)資產(chǎn)整合能力、高效協(xié)同平臺、精準工業(yè)場景理解以及靈活的本地化部署策略，為企業(yè)降本提質增效、加強市場競爭力開辟了全新可能。
化身專業(yè)智慧助手，開啟智能制造Fitow
菲特堅信“專精”是大模型發(fā)揮最大效能的關鍵。因此，我們遵循垂類思想，將大模型細分，例如：壓鑄垂類大模型、齒輪垂類大模型、漆面垂類大模型等等多個工業(yè)子領域垂類大模型，確保每個模型都能深入理解并精準服務于特定行業(yè)的獨特需求。這種“垂類“化的劃分不僅提升了模型的專業(yè)度，也便于模型在各自領域內實現(xiàn)更深層次的知識挖掘與應用。“專精”思想的核心在于：
“精”準聚焦：菲特不追求構建一個無所不能的通用型大模型，而是專注于工業(yè)制造的核心環(huán)節(jié)和關鍵領域，如齒輪加工、壓鑄成型、焊接工藝、自動化裝配等。通過對這些專業(yè)領域的深度研究和模型定制，確保大模型在面對特定工業(yè)問題時，能夠提供高度專業(yè)、針對性強的解決方案。
“專”業(yè)領域：隨著工業(yè)技術的發(fā)展和市場需求的變化，菲特持續(xù)跟蹤各垂類領域的最新進展，及時更新大模型的知識庫，確保其始終保持與行業(yè)前沿的緊密銜接。同時，菲特積極拓展新的垂類領域，通過模塊化設計使大模型能夠輕松集成新的垂類知識，實現(xiàn)智能化服務的持續(xù)延伸。
工業(yè)“智”譜：基于垂類思想，菲特構建了詳盡的工業(yè)知識圖譜，將各細分領域的專業(yè)知識、標準規(guī)范、最佳實踐等結構化、網(wǎng)絡化地組織起來。大模型通過學習和理解這些知識圖譜，能夠快速掌握各垂類領域的核心概念、關聯(lián)關系以及邏輯規(guī)則，從而在實際應用中展現(xiàn)出深厚的行業(yè)底蘊。
大、小模型融合是工業(yè)垂類大模型高效運作的關鍵策略。我們倡導大小模型之間的深度融合與協(xié)同工作。大模型作為中樞，負責跨領域知識整合與高級決策任務，而小模型則作為專業(yè)工具箱，處理特定場景下的精細化任務。通過大模型調用小模型的方式，既能充分利用小模型在特定領域的專業(yè)精度，又保持了大模型在復雜問題處理上的全局視野與協(xié)調能力，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，提升整體解決方案的效能。
大模型主導全局決策：大模型作為“中樞大腦”，負責處理復雜、宏觀的工業(yè)問題，如整體生產(chǎn)計劃優(yōu)化、跨部門協(xié)同決策、全供應鏈風險評估等。大模型憑借其強大的泛化能力和全局視野，能夠從海量數(shù)據(jù)和復雜關系中提煉出關鍵洞察，指導企業(yè)戰(zhàn)略決策。
小模型執(zhí)行專項任務：對于特定環(huán)節(jié)的精細化任務，如沖壓車間工業(yè)參數(shù)的分析、特定故障類型的診斷等，菲特調用對應的小型專業(yè)模型來完成。這些小模型通常具有更高的計算效率和更精準的處理能力，是大模型在特定場景下不可或缺的“專業(yè)顧問”。
動態(tài)調度與協(xié)同：菲特設計了一套靈活的模型調度機制，根據(jù)任務需求動態(tài)調用合適的小模型，實現(xiàn)大模型與小模型之間的無縫協(xié)作。大模型在接收到任務請求后，能快速識別所需的專業(yè)知識領域，調用相應的小模型進行處理，并將結果整合進全局決策過程中。
反饋與學習：大小模型之間形成閉環(huán)學習系統(tǒng)，小模型在執(zhí)行專項任務時產(chǎn)生的新數(shù)據(jù)和經(jīng)驗，會被反饋給大模型進行學習和更新，進一步提升大模型在相關領域的知識水平和決策能力。
專屬行業(yè)的知識沉淀是垂類大模型的核心競爭力之一。垂類大模型可學習的知識可以來自于行業(yè)的歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)、故障案例、專家知識庫等；也可以是高校、研究機構和行業(yè)協(xié)會的研究成果、行業(yè)標準、技術白皮書等；甚至可以是企業(yè)自身標準。通過多方知識的融合，豐富大模型的知識體系，兼顧專業(yè)的深度和廣度。
協(xié)同平臺：賦能高效創(chuàng)新生態(tài)Fitow
菲凡大模型，通過打通私域數(shù)據(jù)，挖掘企業(yè)知識，實現(xiàn)工藝專家智能問答，設備數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，生成質量報告以及生成過程智能分析。通過對生產(chǎn)線數(shù)據(jù)的實時分析，識別生產(chǎn)瓶頸、預測設備故障，提出優(yōu)化生產(chǎn)調度、調整工藝參數(shù)等建議，助力企業(yè)實現(xiàn)精益生產(chǎn)。充當企業(yè)知識庫的智能接口，員工可以通過自然語言提問，獲取相關的工藝知識、故障案例、法規(guī)標準等信息，支持日常決策與問題解決。依據(jù)預設模板和用戶輸入，自動生成各類工業(yè)文檔，如工藝規(guī)程、檢驗報告、設備維護手冊等，減輕員工作負擔，提高文檔標準化程度。
生產(chǎn)過程優(yōu)化：大模型可以實時分析生產(chǎn)線數(shù)據(jù)，識別生產(chǎn)瓶頸、預測設備故障，提出優(yōu)化生產(chǎn)調度、調整工藝參數(shù)等建議，助力企業(yè)實現(xiàn)精益生產(chǎn)。例如，在齒輪加工車間，大模型能根據(jù)當前的刀具磨損情況、工件材料屬性、機床狀態(tài)等信息，動態(tài)調整切削參數(shù)，確保加工精度與效率。
質量控制與追溯：大模型能通過圖像識別、數(shù)據(jù)分析等手段，對產(chǎn)品進行在線質量檢測，快速發(fā)現(xiàn)缺陷并追溯至源頭，指導工藝改進。在壓鑄車間，大模型可通過圖像自動識別樣件缺陷如氣孔、夾雜等，顯著提升質檢效率與準確性。
知識管理與輔助決策：大模型充當企業(yè)知識庫的智能接口，員工可以通過自然語言提問，獲取相關的工藝知識、故障案例、法規(guī)標準等信息，支持日常決策與問題解決。例如，工程師在編寫齒輪設計報告時，可以直接詢問大模型關于特定齒形參數(shù)的影響因素、行業(yè)標準要求等，大大節(jié)省查閱資料的時間。
文檔自動化生成：大模型能依據(jù)預設模板和用戶輸入，自動生成各類工業(yè)文檔，如工藝規(guī)程、檢驗報告、設備維護手冊等，減輕文員工作負擔，提高文檔標準化程度。在合同管理方面，大模型可根據(jù)雙方談判內容和企業(yè)合同范本，快速生成符合法律要求的合同文本。
人機交互與培訓：大模型能通過語音或文字與一線員工互動，解答操作疑問、提供操作指南，甚至進行虛擬實操培訓，提升員工技能水平與工作效率。在新員工入職培訓階段，大模型可模擬實際操作場景，引導員工熟悉設備操作、理解工藝流程，顯著縮短培訓周期。
菲凡大模型并非只能孤立進行，而是可以與其它的平臺進行協(xié)同使用。充分利用大模型特征，實現(xiàn)在大數(shù)據(jù)上的數(shù)據(jù)擬合、趨勢預測等。在人機交互平臺、算法平臺、大數(shù)據(jù)平臺、快開平臺以及輕量化MES系統(tǒng)()上進行無縫對接與深度融合，賦予大模型強大的跨平臺應用能力同時，也為這些平臺提供更加智能的體驗。
人機交互平臺：大模型通過自然語言處理與視覺理解，實現(xiàn)與一線員工的無障礙溝通，解答疑問、指導操作，提升工作效率。
算法平臺：大模型作為核心組件嵌入算法平臺，提供強大的計算支持與智能推薦功能，助力研發(fā)團隊快速迭代優(yōu)化工業(yè)算法。
大數(shù)據(jù)平臺：大模型與大數(shù)據(jù)平臺緊密結合，實現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的高效分析與洞察，驅動數(shù)據(jù)驅動的決策制定。
快開平臺：借助大模型的快速學習與適應能力，菲特能夠在快開平臺上迅速構建針對特定工業(yè)問題的解決方案，加速創(chuàng)新進程。
MES系統(tǒng)：大模型嵌入MES系統(tǒng)，提供實時監(jiān)控、異常預警、資源調度等智能化功能，助力企業(yè)實現(xiàn)精細化生產(chǎn)管理。
通過與這些平臺緊密結合，實現(xiàn)在大量工業(yè)數(shù)據(jù)上進行高效的分析與洞察，提供實時監(jiān)控、異常預警、資源調度等智能化功能，可以為這些平臺提供更加智能的體驗，也可以助力企業(yè)實現(xiàn)精細化生產(chǎn)管理。
構筑堅固的數(shù)據(jù)防護體系Fitow
菲凡大模型嚴格執(zhí)行各項安全保障措施，全面考慮數(shù)據(jù)的完全性、完整性和保密性，構筑堅固的數(shù)據(jù)防護體系。可根據(jù)自身算力條件與業(yè)務需求，選擇在私有云、邊緣計算設備甚至本地服務器上部署大模型，確保數(shù)據(jù)不出廠，滿足嚴格的合規(guī)要求。同時，本地化部署減少了數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升了模型響應速度，尤其適合對實時性要求高的工業(yè)應用場景。多模態(tài)是實現(xiàn)工業(yè)環(huán)境的全方位智能感知與交互的核心之一，與圖像、視頻、語音等多種數(shù)據(jù)類型進行對接互動，實現(xiàn)工業(yè)環(huán)境的全方位智能感知與交互。讓冰冷的生成線學會思考，讓機器得以感知萬物聆聽世界。例如，通過解析相機或傳感器采集的圖像數(shù)據(jù)，識別設備狀態(tài)、物料位置、工件缺陷等，為質量控制、預防性維護提供關鍵信息。結合語音技術，便于一線工人在雙手忙碌時與模型進行交流，提升操作便利性與安全性。甚至可以進行文本、圖像、語音等多種信息源的輸入，進行深度語義理解與推理，解決復雜、模糊的工業(yè)問題，如通過結合設備聲音與振動數(shù)據(jù)診斷故障原因。菲凡大模型不僅精通文本處理，還具備多模態(tài)理解與生成能力，能夠無縫對接圖像、視頻、語音等多種數(shù)據(jù)類型，實現(xiàn)工業(yè)環(huán)境的全方位智能感知與交互：
視覺識別：通過解析相機或傳感器采集的圖像數(shù)據(jù)，識別設備狀態(tài)、物料位置、工件缺陷等，為質量控制、預防性維護提供關鍵信息。
語音交互：支持語音指令輸入與輸出，便于一線工人在雙手忙碌時與模型進行交流，提升操作便利性與安全性。
跨模態(tài)融合：結合文本、圖像、語音等多種信息源，進行深度語義理解與推理，解決復雜、模糊的工業(yè)問題，如通過結合設備聲音與振動數(shù)據(jù)診斷故障原因。
總結來說，菲凡大模型憑借深厚的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、豐富的應用場景、強大的協(xié)同平臺、精準的場景理解、靈活的本地化部署策略以及前沿的多模態(tài)能力，正在助力工業(yè)智能化進入一個全新的時代。它不僅是企業(yè)提升效率、降低成本、增強競爭力的得力助手，也是菲特深刻理解工業(yè)客戶需求、精準把握行業(yè)趨勢的有力證明，更是推動整個工業(yè)生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)新升級的強大引擎。技術只是門檻，落地才是賽點。未來，菲特將繼續(xù)秉承“引領智能制造”的使命，聚焦新質生產(chǎn)力，加快發(fā)展未來制造，與行業(yè)伙伴共同推動科技創(chuàng)新和人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展！感謝所有投資者、合作伙伴、客戶、嘉賓同仁的關注，敬請期待菲凡大模型的下一個重要時刻！
