模擬量模塊 IC693BEM320 誠信經營 質量可靠

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　從法律的角度來看，是否也存在不確定性？

　　Fabian Bause 博士：確實如此！歐盟的《人工智能法案》目前仍存在不確定性。該法案尚未獲得終通過，僅這一點就給行業帶來了極大的不確定性。政策制定者在監管人工智能應用方面面臨的一個主要挑戰是，政策的推進過程比通用人工智能領域的快速發展速度要慢得多。通用的法律法規將如何適用于很多尚不可知的人工智能發展，我們拭目以待。但毫無疑問，必須完善監管措施。

　　像 TwinCAT Chat 這樣的 AI 應用程序將來是否能夠完全取代控制編程人員以及他們的創造力嗎？

　　Fabian Bause 博士：當然不會。我們的目標并不是要完全取代程序員，目前的技術發展也并不意味著會出現這種情況。相反，我們的目標是為程序員提供更好用的工具，幫助他們提高工作效率，這一切都是為了提高程序員的生產力 — 不僅僅是作為解決技能短缺的關鍵方法之一。如果因為找不到合格的人員而無法填補崗位空缺，就必須使用 AI 保持競爭力。

　　TwinCAT Chat 有哪些技術特點？

　　Jannis Doppmeier：倍福開發 TwinCAT Chat 的主要目的是為用戶提供比在網絡瀏覽器中使用 ChatGPT 等傳統方式優勢更明顯的軟件工具。主要附加值在于其深度集成，尤其是針對自動化行業的化需求。其核心功能包括將聊天功能直接集成到開發環境（IDE）中。由于它將通信和代碼交互無縫集成在一起，因此能夠大大簡化開發過程。我們的模型的基本初始化已專門針對 TwinCAT 的要求進行了定制。因此，您可以直接提出具體問題，不必告訴模型您首先使用的是 TwinCAT，也不必告訴模型您希望以結構化文本形式提供代碼示例。另一個亮點是能夠輕松地使用生成的代碼，這不僅能夠節省開發人員的時間，還能避免手動傳輸代碼時出現的錯誤。與 TwinCAT Chat 交互設計極大地減少了命令輸入需求。

　　相反，用戶只需點擊鼠標，即可使用專門為改善用戶工作流程而設計的、經過預先測試的請求。這些請求包括以下操作：

　　代碼優化：系統可以提出建議，以提高代碼的性能或效率。

　　代碼文檔化：TwinCAT Chat 可幫助創建注釋和文檔，可以幫助團隊其他成員更容易地理解代碼。

　　代碼補全：如果代碼片段缺失或不完整，我們的系統可以生成代碼補全建議，以確保功能性。

　　代碼重構：TwinCAT Chat 可根據特定規范和策略重構代碼，使其更加符合公司的規范。

　　Jannis Doppmeier：該系統提供了一個高效、直觀的用戶界面，極大地方便了開發過程。

　　除了目前重點關注的支持 PLC 代碼生成之外，未來還有哪些領域將變得更加重要？

　　Fabian Bause 博士：LLM 的玄妙之處在于，只需要一點兒想象力，就能普遍使用。除了 PLC 代碼生成工具之外，我們還在開發一款可以自動創建 TwinCAT HMI 項目的聊天機器人。目標是用戶只需告訴聊天機器人他們想要的 HMI 結構，TwinCAT 就會在后臺生成整個 HMI 項目。因此，客戶可以立即收到可視化 HMI 的反饋。只需向 LLM 說明 HMI 編程接口即可實現，因為事實上，這也只是另一種 LLM 可以輕松掌握的“語言”。另一個項目涉及到我們文件編制系統的聊天機器人界面，該系統以文檔的形式包含了數千兆字節的知識。

　　這正是我們的客戶所面臨的挑戰：我們以文本形式提供大量知識。為什么呢？因為這是讓數百人能夠同時獲得信息的唯一方式，換句話說，書面文本只是一種工具。

　　—— Fabian Bause 博士

　　Fabian Bause 博士：語言是人類重要的信息傳遞手段。一個人提出問題，另一個人理解或者解釋問題，并根據自己的經驗得出答案。這就是我們可以使用 LLM 完成的事，即我們提出一個問題，LLM 就能解釋這個問題。無需使用特定的關鍵詞，因為系統可以處理措辭可能不夠準確的問題。如果現在允許 LLM 訪問倍福龐大的軟件庫，模型就能生成有針對性的答案。今后，我們將不再需要使用關鍵字來搜索答案，而是可以提出具體的問題。

　　TwinCAT Chat 還可幫助用戶開啟新的工作模式。這究竟意味著什么？在實際應用中有什么優勢？

　　Jannis Doppmeier：我們的工具是一種創新的解決方案，通過充當數字化助手顯著提高開發人員的工作效率。代碼不再需要逐行手動輸入。這個助手會接管耗時且重復的常規任務。這樣，開發人員就有更多的時間和能力專注于他們的核心任務，即軟件的實際設計和構思。在這個需要抓住每一個優勢的市場中，我們的工具讓企業能夠在人員短缺的情況下依然保持競爭優勢，并滿足客戶日益增長的需求。

　　所使用的語言模型有何重要性？

　　Fabian Bause 博士：目前，多家 IT 巨頭的語言模型正在激烈競爭，如 openAI 的 ChatGPT、谷歌的 PaLM 和 Bard，以及百度的 ERNIE。這些主流模型的共同點是，它們都以 API 云服務的形式提供。除了技術上的差異，還有區域性挑戰。例如，在中國無法訪問 ChatGPT 和谷歌的 LLM。這對倍福來說是一個挑戰，因為中國市場對我們非常重要。此外，將第三方云服務集成到我們的產品中意味著我們在很大程度上依賴于該供應商。該服務在技術上將如何發展？其穩定性和向后兼容性如何？使用成本如何？以及該服務的隱私策略將如何變化？

　　考慮到這些不確定性，我們正在努力訓練我們自己的模型，當然不是從零開始，而是基于用于商業用途的開放式 LLM。這樣，我們就不需要與 ChatGPT 等通用模型競爭，而是專注于一個明確定義、范圍小得多的應用領域。

　　—— Fabian Bause 博士

　　關于德國倍福

　　倍福（Beckhoff）是一家專注于自動化新技術的德資企業，創立于 1980 年，總部位于德國威爾市。作為全球自動化技術的驅動者，倍福定義了自動化領域的許多標準，是的制定者和推動者。公司所生產的工業 PC、現場總線模塊、驅動產品和 TwinCAT 自動化軟件構成了一套完整的、相互兼容的控制系統，可為各個工控領域提供開放式自動化系統和完整的解決方案。經過 40 年的發展和努力，倍福已在世界各地設立 30 多家分支機構，加上全球的合作伙伴，業務遍及 70 多個國家和地區。

　　倍福于 1997 年進入中國市場，中國區總部落戶于上海市北高新產業園區，現有員工 300 人，辦事處遍及國內 30 座大中城市。創新產品和解決方案廣泛應用于風力發電、半導體、光伏太陽能、電子制造、金屬加工、包裝機械、印刷機械、塑料加工、輪胎加工、木材加工、玻璃機械、物流輸送以及樓宇自動化等眾多領域。

　　公司傾力推廣的 EtherCAT 實時工業以太網于 2014 年成為中國國家推薦性標準，并已入編工信部的《國家智能制造標準體系建設指南》。作為一家技術驅動型公司，倍福一直注重在技術上尋求突破創新，在業內享有“創新引擎”的美譽。倍福基于 PC 的控制技術具有良好的開放性，它支持所有主流的工業通信協議，將 IT 技術、互聯網和自動化技術完美融合在一起，為實現工業 4.0 和智能制造奠定了堅實的技術基礎。

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