近年、国内外の業界大手企業がAI技術をベースにした新製品を多数リリースし、さまざまな業界で業務や生産のAI化が加速しています。業界関係者らは、細分化された業界での大規模なAI応用が徐々にトレンドになってきており、今後はカスタマイズされた製品とデータ蓄積に基づく高速かつ効率的な学習が業界競争の鍵になると指摘した。
AI の応用と実践が多くの業界に浸透するにつれて、具体的な規模と参加が業界の共通の焦点となっています。 AI ベースの新製品をリリースしたばかりの Jianwei ソフトウェア製品ラインのエグゼクティブ バイス プレジデントであるクストー氏は、彼が経験している大規模な石油精製、石油化学、機械製造、その他の産業分野では、AI テクノロジーが常に学習していると述べました。業界データと動作パラメータの長期蓄積を通じて、作業者が機器の検出と操作効率を向上できるように支援します。
Cousteau 氏は、カナダのオイルサンド事業者 Syncrude の実践結果を共有しました。Jianwei の PI システムを組み合わせることで、同社は 131 台のトラックと 5 台のフォークリフトから 6,600 以上のデータ ポイントを取得し、各データ ポイントがシームレスに PI システムに接続され、通知とアラートが提供されました。同社の既存の監視プラットフォームに統合され、プロセス監視が大幅に改善され、最終的にデバイスあたり 1 時間あたり 16.75 ドルを節約し、2,000 万ドルを超えるメンテナンス費用を回避できました。
産業分野、オフィス分野でのアプリケーションに加えて、AI企業Zero One Thousand Thingsは最近、電子商取引ライブブロードキャスト、オフィス会議などのシナリオ向けのデジタルヒューマンソリューション「Ruyi」とAIインフラをリリースしました。政府および企業の顧客が大規模モデルのコンピューティング パワー プラットフォームを構築するのを支援するソリューション。 Yi ラージ モデル オープン プラットフォームをコアとするオリジナルの Yi API と企業顧客にオープンなモデル トレーニング プラットフォームを組み合わせることで、「AI インフラからモデル、アプリケーションに至る」業界全体の To B ソリューションの完全なセットを形成します。
Lingyiwu CEOのLi Kaifu氏は、大型モデル技術に代表されるAI技術はあらゆる階層の生産性パターンを再構築し、既存の企業組織構造と規模を破壊すると述べた。ただし、現時点では、大規模モデルの機能が To B アプリケーションで最大限に発揮されていないため、コア ビジネス システムに参入し、迅速かつ軽量かつ大容量の展開を展開することによってのみ、企業のコストを削減し、効率を最大限に向上させることができます。同社は、AI To B のベストプラクティスを垂直統合したビジネスモデルで検討します。
「今日、大規模モデルの分野では、ほとんどの To B プロジェクトが民営化されたカスタマイズされたモデルに焦点を当てています。大規模モデルを顧客の中核ビジネス シナリオに真に組み込み、大規模モデルによって強化された標準化された複製可能なアプリケーション製品を形成できるようにする方法は、企業にとって大きな課題です。将来のBへ」とZero One Wishの共同創設者Qi Ruifeng氏は語った。