輸出模塊 IC693MDL740 全新原裝 質保一年

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近日GPT-4成功得出P≠NP，陶哲軒預言成真。你是否想過利用GPT-4推動解決自控領域的技術難題呢？在西門子的嘗試中，我們的同事通過多輪迭代，利用GPT-4生成分線性大時滯多因素PID整定控制算法，完成某行業具體工況下的模擬驗證，同時實現了自動化工程師和算法工程師協同才能完成的工作，并降低了時間成本。

以ChatGPT為代表的通用大模型已經展示出強大的AI能力。但在應對垂直領域問題時稍顯外行。相比于通用大模型，垂直大模型能夠更地滿足行業特定需求，提供相對細分且更高效和jingque的解決方案。在西門子看來，這是兩條不同的技術路徑，一種是將通用大模型直接應用于工業場景，起到“副駕駛”的作用，這是我們現階段已經在探索的應用方向。另一種是以通用大模型為基礎構建垂直大模型，起到“領航員”的作用，這則是我們正在進行積極探索的方向。從“輔助副駕駛”到“高階領航員”，兩種路徑的終目的都是為廣大的制造企業破解難題提供新思路，賦能未來制造業發展。

AI賦能：讓更多制造業場景收獲科技紅利

相比電子商務和消費領域而言，工業AI的起跑時間較晚，發展方向相對有限，目前質檢成為AI與工業結合為典型且相對容易被理解的應用場景，但其實工業AI的應用遠不僅僅局限于視覺檢測。

隨著技術、算法、資源和人才的不斷充實，人工智能正在滲透至工業的各個方面，應用領域不斷拓寬。從設備預測性維護、產品外觀檢測、排產調度優化等方面，到更多的在人、機、料、法、環等工業原生需求領域拓展，工業AI的應用場景正伴隨著客戶需求的多元化與技術的逐步成熟，呈現出更為立體和豐富的輪廓。

作為自動化和數字化的和推動者，西門子深知，工業人工智能技術唯有與更廣闊的生產場景相結合，才能真正打開它的價值觸點，為工業企業創造更大價值。去年，西門子發布《未來自動化——工業人工智能白皮書2022》，以幫助制造企業了解和挖掘更為豐富的工業AI應用場景，為企業-實現降本增效提供更多創新思路。無論是發現質量問題（質檢）、找出質量根本原因（分析），還是提高產品質量（優化），AI都擁有巨大的發展潛力。比如在尋找影響產品質量的根本原因時，借助于AI技術，能夠有效解決底層數據源對接的問題以及統計分析技術在處理大數據方面能力不足的問題，節省常規統計分析和人工經驗排查所需要的大量時間和成本。

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