来自ChatGPT的在线回复
谷歌的Bard、百度的文心一言（ERNIE Bot）推出同类产品作为ChatGPT的竞争对手。不管是谷歌、Meta、苹果等一众硅谷科技巨头，还是国内百度、阿里巴巴、科大讯飞、网易、京东等互联网大厂，都在近日不约而同反复提及“人工智能”“生成式AI”或表示早已经有相关的产品和技术积累。
炙手可热的ChatGPT让不少试玩的技术党惊叹其聪慧异常的同时，再次引发了人们对AI的无限想象与热情。特别是近年来，人工智能与千行百业加速融合，其价值在很多场景得到释放，这也让人不禁猜想，如果将ChatGPT应用到国民经济主导产业工业领域会碰撞出什么样的火花？
来自ChatGPT的在线回复
问
在工业中，ChatGPT有哪些应用场景？
对于ChatGPT给出的这几个答案，有业内人士通过问答形式求证ChatGPT答案的真实性，得出的结果是，ChatGPT的涉猎面和知识面确实比我们想象的要广很多，部分回答对于实际工作确实很有借鉴意义的，但它的弱点也很明显，就是深度不够，具体的应用案例无法详细展开，不能给出非常直观的指导。
一位体验过ChatGPT的程序员告诉记者，ChatGPT确实可以提供需求的代码示例和技术解决方案，虽然给出的代码有错误，但确实能给我提供一些帮助和新思路，也激发了我从ChatGPT回答中找Bug的乐趣。
此外，针对最近大家热议的ChatGPT是否会抢了某些行业打人工的饭碗，对于这一问题，也有网友询问了ChatGPT，未来自动化技术和人工智能技术会彻底替代人工吗?ChatGPT也给出答案：不会。
工业互联网是助力制造业高质量发展的重要抓手，也是应对工业发展挑战、推动转型升级的重要战略的关键引擎。我们什么时候能够实现工业互联网、工业4.0？ChatGPT给出答案确实符合现阶段工业互联网的发展现状。
通过以上测试问答，ChatGPT虽然给出优质的答案、提供高效获取信息的方式，拥有强大的语言组织能力，为用户带来超出预期的交互体验，但他不能完全替代人类，尤其是在工业复杂模型和高精度数据分析的要求下，ChatGPT的局限性就显现的一览无遗。
To B领域或先取得突破性应用
从科技巨头的业务动向，我们也能窥得一二，微软在OpenAI追加百亿美元投资，将ChatGPT延伸到自家最难啃的2B业务中。京东集团副总裁、IEEE Fellow何晓冬近期也表示，AI未来肯定要走产业路线，京东一直在ChatAI和AIGC赛道上推进，但更聚焦2B行业，近期将有进一步突破包括在这一赛道上推出下一代产品。
其实面向2B端，人工智能是工业互联网发展的重要抓手，两者有着天然的结合度，To B领域最具有创新性应用或许将会在工业互联网领域诞生。
针对人工智能技术在工业领域具体能做些什么，ChatGPT给出七条应用场景。
问
AI技术能在工业领域能提供什么？
ChatGPT：AI技术可以在工业领域提供许多好处。
包括：1、预测性维护。AI可以用来预测设备何时可能发生故障，从而实现主动维护，减少停机时间。
2、质量控制。AI可用于检查和测试产品的缺陷，提高产品质量并降低成本。
3、过程优化。AI可用于优化工业流程，如调度和资源分配，以提高效率和降低成本。
4、机器人技术。AI可用于控制和自动化工业机器人，这可以提高效率，减少对人力的需求。
5、能源效率。AI可用于优化能源使用，例如，管理和控制资源的使用，以节省能源。
6、自动驾驶车辆。AI可用于控制和导航自主车辆，如无人机和自动驾驶汽车，它们可用于检查、运输和测绘等任务。
7、预测分析。AI可用于分析工业流程中的数据，并预测未来的行为，以便更好地做出决策。
我们知道，工业领域很多场景的工业机理复杂、数据分析能力要求较高，而以深度学习和知识图谱为代表的人工智能技术，可以从根本上提高系统建模和处理复杂性、不确定性、常识性问题的能力，显著提升了工业大数据分析能力与效率，进一步扩大了工业互联网可解工业问题边界的深度和广度，而人工智能也成为重新定义工业互联网产品逻辑的抓手。
工业ChatGPT猜想
前文虽然提到，ChatGPT在工业领域应用还存在很多局限性，但未来，在工业领域，一个聊天对话框，能否以最快速度最高效率解决工业难题？其背后的人工智能技术，是否会彻底改变人们获取信息的方式，引发一场效率革命？
“使用工业ChatGPT，设备保养无需再学习保养手册、质量评估也无需阅读大量报表、工厂小白也不需要再询问老师傅生产经验。”一位业内专家表示，我们在复杂工业场景如果基于ChatGPT技术，能否创造出一个真正工业AI助手，让AI回答这些问题。而工人只要将需求提交给AI中心，一个对话框就可以解决所有问题。比如，现场的保养工人去问这个AI系统，这个设备需不需要保养；工厂管理人员，帮我写一份提高精益生产的报告等。
他表示，如果可行的话，工业ChatGPT或许将改变现有的工作模式，特别是在信息化、数字化建设比较成熟的制造业企业，工人无需再每天在各种系统间进行切换，查看不同数据信息进行各种操作。
他表示，工业ChatGPT如果要真正应用到工业场景中，还需要进行深度模型改造和持续优化，提供更加专业的工业知识，让AI生成的答案与问题相关性更强、更准确，给提问者有效帮助，这样才能让AI在专业的领域发挥出最佳的优势。但他也表示，如果应用与工业领域的ChatGPT模型被放置于工业大数据进行足够多的训练数据和模型配置，也许真可以帮助工业场景进行数据价值挖掘，实现一个聊天对话框解决工业问题的猜想，在工业领域应用也大有可为。
想法虽好，但要结合现实来看。“博而不精，是ChatGPT现阶段给我的总体感受。”记者采访到一位身处工业一线的工人也表示，工业壁垒较高，场景需求纷繁复杂，海量工业数据价值挖掘难度大，现阶段ChatGPT提供的某些代码都是不准确的，要想真正接入到工业场景使用还为时过早。
业内观点认为，ChatGPT要想接入工业，工业模型的配置很重要，因为这将影响模型的准确性和效率。工业模型如何训练、如何配置才更合理，如何获得更多样化的真实数据给模型充分的滋养，相信ChatGPT在工业还有一段路要走。
文章来源：工业互联网世界
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