6月2日，CCF TF第134期“大模型在工业智能中的应用场景探讨”以线上会议形式成功举办。本次活动由CCF TF智能制造SIG策划呈现，邀请了来自中科大、达观数据和容知日新科技的学者和技术专家，共同探讨大模型在工业智能领域的最新研究成果和应用案例，以及对智能制造未来发展的见解。
CCF TF
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6月2日，CCF TF第134期“大模型在工业智能中的应用场景探讨”成功举行。本期会议邀请了来自中科大、达观数据和容知日新科技的学者和技术专家，共同探讨大模型在工业智能领域的最新研究成果和应用案例，以及对智能制造未来发展的见解。
本次活动由CCF TF智能制造SIG主席袁康主持，他介绍道：随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，而在工业制造领域，大模型的应用更是带来了前所未有的变革。工业智能引领制造业转型升级，大模型以强大能力为其提供支撑，渗透工业生产各环节。但大模型在工业智能应用中面临固有幻觉、知识更新、行业深度能力等挑战，均需深入探讨解决。由此引出了嘉宾对大模型在工业智能领域应用场景的探讨和深入分享。
《大模型工业场景应用及知识增强技术初探》
来自中国科学技术大学特任教授宋骐在会上主要分享了大模型在工业场景中的应用及知识增强技术。他深入分析了大模型在工业领域的应用现状和面临的挑战。随后深入浅出地介绍了大模型在工业领域的具体应用，他指出尽管大模型在自然语言处理等领域取得了显著成就，但在工业场景中，如何确保模型的准确性和泛化能力仍是一个亟待解决的问题。同时，他还分享了知识增强技术，通过将领域知识注入模型训练过程中，可以有效提升模型在特定工业任务上的表现，并通过案例展示了相关的研究成果。
最后，宋骐对大模型在工业场景中的应用进行了总结和展望，指出了大模型在工业应用中面临的挑战和机遇，并指出了未来的研究方向和重点。他的分享不仅提供了技术解决方案，也为我们理解大模型与工业应用的结合提供了新的视角。
《图模互补：大模型协同知识图谱解码制造业智能化转型》
来自达观数据的副总裁王文广，在会上主要分享了大模型协同知识图谱在制造业智能化转型中的应用。首先，他深入分析了大模型和知识图谱结合在制造业中应用的前景和挑战。他强调了大模型强大的数据处理能力和深度学习机制为工业智能提供了强力支持，尤其是在产品质量检测、生产流程优化等方面展现出极大的潜力。然而，他也提出了目前面临的一系列挑战，包括数据稀缺、高成本、准确性问题等，这些问题的存在限制了大模型在工业场景中的广泛应用。
接着，王文广提出了“图模互补”这一概念，即利用知识图谱来增强大模型的能力，提高模型的准确性和效率。随后，他还分享了达观数据在实际项目中如何利用大模型处理海量数据，并结合知识图谱进行深度分析，从而实现对生产流程的优化和故障预测等。最后，他对大模型技术的未来发展趋势进行了展望。他认为随着技术的不断进步，未来的大模型将更加智能、高效，能够更好地服务于制造业的发展需求。
《工业设备智能运维大模型PHMGPT介绍》
来自容知日新科技的资深AI算法工程师张滔在会上主要围绕大模型技术在工业设备智能运维领域的应用进行探讨。他详细介绍了PHMGPT模型的设计理念和应用实践，分享了PHMGPT在工业设备运维中如何实现故障预警和智能诊断，展示了该模型在处理多模态数据和复杂工业场景中的优势。强调了AI技术在实时监控生产线运行状态、预测维护需求、提高生产效率和安全性方面发挥的关键作用。
接着张滔进一步介绍了大模型技术与知识图谱结合时如何有效融入新知识而不破坏原有大模型的性能。他提到使用基于RAG的方法作为知识增强手段，即利用大模型根据问题生成图检索和图推理语句，从大模型和知识库中找到相应知识。同时，他也提到了将知识链接直接应用到大模型中，用大模型来进行知识链接，并在需要的时候利用微调方法来适配业务需求。他的分享不仅让参会者对工业设备的智能运维有了更深入地了解，也为我们展示了大模型技术在实际工业应用中的广阔前景。
专家答疑环节，各位参会者对大模型和知识图谱的融合、垂直领域企业私有模型的构建和训练、企业内部大模型人才的培养、工业设备智能运维中的数据积累和标签准确度等内容进行了踊跃提问，各位嘉宾根据分享的主题内容进行了深入的探讨交流。
最后，CCF TF智能制造SIG主席袁康对本次活动做了总结发言，他提到，通过此次活动，我们不仅看到了大模型技术在智能制造领域的应用潜力和实际价值，也意识到了其发展过程中的挑战和困难。未来，随着技术的不断进步和应用的深化，大模型技术必将在推动制造业智能化转型方面发挥更大的作用。非常感谢三位技术专家的分享，为我们打开了工业智能的新视野。今天的活动很成功，也希望大家后续有机会继续深入地探讨和交流，期待大家将前沿理念和实践应用于工作，共同推动工业智能发展。
活动预告
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期数 |
日期 |
所属SIG |
主题 |
形式 |
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TF136 |
6月27日 |
质量工程 |
LLM赋能测试 |
线上 |
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TF137 |
7月6日 |
工程师文化 |
AI时代的工程师 |
线下（北京） |
关于CCF TF
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原文始发于微信公众号（中国计算机学会）：大模型在工业智能中的应用场景探讨 | TF134回顾
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