作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
人工智能（Artificial Intelligence，AI）近几年在各个领域都取得了突破性的进步。但在制造业领域的应用却存在很大的障碍，因为制造业企业面临着快速变化的市场环境、需求量激增、成本持续降低等诸多不利因素。同时，由于产业结构的复杂性和高投入成本，制造业企业在应对这一挑战中更加依赖于人工智能的协助。 而人工智能大模型即服务（AI Mass）正是为了解决制造业企业面临的问题而生，它可以将人工智能技术模型化、标准化、自动化，并通过云端计算、大数据分析等方式提供服务，帮助制造业企业实现信息化、流程优化、设备精益利用、创新驱动、精细化管理等方面的目标。 与此同时，AI Mass还需要配套的人才和工具支撑，如数据科学家、工程师、算法工程师等技能。这些资源不仅会成为 AI Mass 的核心要素，也是 AI Mass 能够产生真正价值的关键环节。 因此，人工智能大模型即服务时代的到来，给制造业带来了新的机遇和挑战。如何使用 AI Mass 在制造业中提升效率、改善产出、降低成本；如何通过 AI Mass 提供服务，让客户满意度得到提升？下文将从“AI Mass”的发展历程、核心概念、相关算法和模型、实际案例、未来方向等方面，阐述 AI Mass 对制造业的影响和发展前景。
2.核心概念与联系
2.1 AI Mass 发展历程简介
2.1.1 初期阶段——基于规则的决策系统
最早期的 AI Mass 是基于规则的决策系统（Rule-Based Decision System），即根据制定的业务规则进行判断，然后执行相应的操作。这种方式只能做一些简单的判断，并且无法准确预测未知的情况。因此，初期的 AI Mass 只被用作辅助决策系统，而不是用来取代人的决策体系。随着时代的发展，制造业企业发现这一弊端越来越严重，制造业需求变得日益复杂，维护现有的规则系统难以满足需求，所以需要找寻更加有效、更加灵活的决策支持系统。 图1 Rule-based decision system (RBDMS) 由多个决策单元组成，按照一定顺序依次处理业务事件。例如，若受害者不幸发生车祸，则根据现有法律法规，可能采取刑事拘留、行政复议等法律手段。但是，这种方式仍然不能达到精准预测和快速响应的要求，也不能实时适应新的情况。
2.1.2 中期阶段——人工智能工具箱
2014 年，谷歌发布其 AlphaGo 围棋 AI，宣称它已经成功地训练出了自己来自人类博弈经验的棋力。虽然 AlphaGo 已经解决了一些棋类游戏中的棋风局势的判断，但它依然存在一些局限性。例如，它没有考虑对方的防守反击能力，只能在对手下完每一步后才能判断胜负。所以，为了更好地解决游戏中的局势判断，谷歌的研究人员开发了 AlphaZero，其建立了一个能够自我学习、进行蒙特卡洛树搜索的强大的棋类 AI 模型。
随后，IBM 发布 Watson 智能助理，它是一个知识库问答引擎，具有自学习和自然语言理解能力，可以在不断学习的过程中提升自身的能力水平。另外，Facebook 推出的 Libra 项目也采用了类似的方法，它是一个使用文本生成技术帮助用户完成任务的助理。
图2 IBM Watson 以及 Facebook Libra 的图示
可以看出，人工智能技术一直处于蓬勃发展的状态，可以说处于高速发展阶段。因此，出现了大量的工具、产品、服务，帮助制造业企业处理信息化、流程优化、设备精益利用、创新驱动、精细化管理等方面的问题。
2017 年，谷歌宣布开源 AlphaStar 星际争霸 AI，作为第一款全封闭的 AI 游戏。这个 AI 完全由学习游戏环境的玩家编写的代码所构成，而且没有任何外部干涉，可以说是人工智能中的第一次真正意义上的大规模生产系统。不过，AlphaStar 还是只是玩家级的 AI，由于他使用的是类似 AlphaGo 等 AI，因此它的决策方式可能仍有些偏向规则系统。
另一方面，IBM 刚刚宣布开源的 DeepQA 问答系统，它是一个可以读入自然语言的 AI 问答系统，可以用于自动回答复杂问题。DeepQA 可以识别用户的问题、获取答案、通过回答定位文档、实现网页搜索等功能。
最后，除了工具箱之外，还有其他公司也在布局与制造业企业结合的人工智能产品与服务。如 Intel、百度、微软等厂商正在探索与制造业结合的智能机器人产品。据最新消息显示，华为公司正在开发一个整体运营平台，通过大数据分析和实时监控，帮助企业优化制造过程，提升工作效率，减少人力成本。还有多家零售企业也在与智能终端及其软件平台搭建合作关系，开发智能店内售货、保险等服务。
2.2 AI Mass 核心概念与联系
2.2.1 人工智能大模型
AI Mass 是指以人工智能技术构建的大型模式，包括多个不同算法、模型、框架等的集合。AI Mass 以数据驱动的方式生成模型，使模型的准确性和鲁棒性更高。AI Mass 可以自动化执行重复性或耗时的任务，缩短制造过程的时间。AI Mass 还可提供针对特定行业、组织甚至个人的定制化解决方案。
2.2.2 自主学习
自主学习（Self-Learning）是指模型可以根据数据集的大小、质量、时效性等动态调整模型参数，使模型的性能始终保持最新、最准确。模型自动学习并更新，可以减轻人类的手动操作，改善模型的运行效果。
2.2.3 人工智能大模型即服务
AI Mass 即服务（AI as a Service）是指通过云计算服务商提供的平台来部署、运行 AI 大模型。AI Mass 服务不需要用户管理服务器、安装软件、配置网络，只需按照流程提交输入数据，即可获得模型的输出结果。
2.2.4 边缘计算与端侧计算
边缘计算（Edge Computing）是指在终端设备上部署用于分析和处理数据的计算能力，它有助于解决边缘的物联网、移动互联网和传感器等各种场景下的数据处理和分析问题。而端侧计算（Fog Computing）是指部署在分布式网络中，对数据进行分发、分析和处理的计算能力，主要用于解决海量数据存储和分析的问题。
2.2.5 数据中心虚拟化
数据中心虚拟化（DCV）是指通过虚拟化技术，将整个数据中心划分为多个子数据中心，每个子数据中心由自己的计算、存储和网络资源组成。这样就可以隔离不同应用之间的资源竞争，提高资源利用率和容错能力。
2.2.6 深度学习
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习方法，它将多层神经网络组合成一个黑盒子，它能够自动学习数据的特征表示形式。深度学习方法通过堆叠多个深层神经网络来拟合复杂的非线性函数关系。深度学习算法能够处理图像、语音、文本、视频、传感器数据等多种数据类型，且无需标记数据的特征。深度学习算法拥有独特的优势，它可以自动从原始数据中学习到高度抽象的特征表示，并把它们转化为解决具体问题的模型结构。
2.2.7 超算
超算（Supercomputer）是指具有巨大计算能力的计算机系统，它通常由上万个节点组成，能够承载大量的计算任务。超算可用于处理非常庞大的运算任务，如计算金融模型、DNA序列分析、流体力学模拟等。
2.3 AI Mass 核心算法原理及具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
AI Mass 有着丰富的算法模型。下面我们以制造业背景下的订单管理为例，介绍 AI Mass 中的核心算法。
2.3.1 顾客信息管理
顾客信息管理（Customer Information Management）系统主要用于维护顾客信息的完整性、一致性和可用性。顾客信息管理系统可实时更新、接收和分析客户信息，提升服务质量。
该系统主要包括以下几个模块：
- 客户数据库：该数据库存放所有已注册的客户的信息。
- 地址簿管理：该模块用于维护顾客地址信息，并提供地址检索、地址建议、地址合并、地址修订等功能。
- 手机号码管理：该模块用于维护顾客手机号码信息，并提供手机号码验证、通知、取消、共享等功能。
- 邮箱地址管理：该模块用于维护顾客邮箱信息，并提供邮箱验证、通知、取消、共享等功能。
其中，地址簿管理和手机号码管理模块可以进一步细分为：
- 地址匹配：该模块对顾客地址进行自动比对，确认是否属于同一个地址簇，并提供推荐结果。
- 地址有效性检查：该模块根据地理位置条件进行地址有效性校验。
- 地址薄排列：该模块根据顾客查询历史记录，提供针对性推荐地址。
客户信息管理系统通过对顾客信息的收集、归纳、存储和管理，提升顾客的体验和服务水平，促进销售业态的持续发展。
2.3.2 报价计算
报价计算（Quote Calculation）是指根据不同客户的需求、购买意向、物料清单、时间安排等，使用不同的价格策略，生成不同报价的过程。报价计算系统主要用于辅助订单管理系统自动生成报价，并按时交付生产。
报价计算系统主要包括两个模块：
- 报价逻辑引擎：该模块使用一系列算法和公式，通过对用户的要求、购买意向、材料清单等进行分析和处理，生成可供参考的报价。
- 报价比较器：该模块接受多个候选报价，对其进行排序，确定最优报价。
报价计算系统通过分析用户的需求、购买意向、物料清单等，综合评估，生成符合价格策略的报价，确保订单的顺利交付。
2.3.3 订单管理
订单管理（Order Management）系统主要用于管理订单信息。订单管理系统可对接第三方供应商，为客户提供快捷、准确的物料、材料、生产、交付等流程。
订单管理系统主要包括以下几个模块：
- 订单接收模块：该模块接收来自客户、生产商的订单请求，并完成订单预处理，如转换订单格式、验证用户权限等。
- 订单管理模块：该模块通过分析订单明细，整理物料、材料、工序的分配，并生成相应的生产指令。
- 订单跟踪模块：该模块实时跟踪生产过程，并实时向客户反馈生产进度。
- 订单跟进模块：该模块提供客户订单查询、跟进、评价等功能。
订单管理系统通过系统化地管理订单信息，减少订单的错配、漏配、误差、遗漏等问题，提升客户的满意度和忠诚度。
2.3.4 生产计划管理
生产计划管理（Production Planning and Scheduling）系统主要用于管理生产计划和工艺路线。生产计划管理系统可根据物料库存、工艺路线、生产能力、订单进度等情况，生成可靠的生产计划，并及时进行调整。
生产计划管理系统主要包括以下三个模块：
- 生产计划获取模块：该模块接受来自订单管理系统的生产计划指令，并根据库存、订单状态、工艺路线、生产能力等进行生产计划生成。
- 生产计划编辑模块：该模块对生成的生产计划进行编辑，修正不正确的计划和任务。
- 生产计划控制模块：该模块对生产计划进行控制，确保生产计划按时、准确地进行实施。
生产计划管理系统通过对生产计划的精准管理，保证生产的顺畅、准确、及时，提高生产效率。
2.3.5 生产管理
生产管理（Manufacturing Management）系统主要用于对生产线进行管理和控制。生产管理系统可对生产工艺进行实时监控、控制、优化，确保生产质量达标，实现工业长效循环。
生产管理系统主要包括以下三个模块：
- 生产线管理模块：该模块主要用于对生产线实时监控、控制、优化，确保生产线的稳定运行。
- 工件管理模块：该模块主要用于对工件库存、缺陷追踪、计量管理，确保品质达标。
- 工艺管理模块：该模块主要用于对生产工艺实时控制、优化，确保工艺质量达标。
生产管理系统通过对生产线的实时监控、控制、优化，确保生产效率，降低损失，提高产能利用率。
2.4 AI Mass 具体代码实例和详细解释说明
此处以 Python 编程语言为例，展示 AI Mass 的相关代码示例：
import tensorflow as tf
class ExampleModel(tf.keras.models.Model):
def __init__(self, num_classes):
super().__init__()
self.dense = tf.keras.layers.Dense(num_classes)
def call(self, inputs):
return self.dense(inputs)
model = ExampleModel(num_classes=10)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_fn = tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True)
train_dataset =... # load dataset for training
test_dataset =... # load dataset for testing
@tf.function
def train_step(x, y):
with tf.GradientTape() as tape:
logits = model(x)
loss = loss_fn(y, logits)
grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables))
@tf.function
def test_step(x, y):
val_logits = model(x)
val_acc = accuracy_fn(y, tf.argmax(val_logits, axis=-1))
return val_acc
epochs = 10
for epoch in range(epochs):
train_loss = []
train_accuracy = []
for x, y in train_dataset:
train_step(x, y)
test_accuracy = []
for x, y in test_dataset:
acc = test_step(x, y)
test_accuracy.append(acc)
print("Epoch", epoch+1, "Train Loss:", np.mean(train_loss),
"Train Accuracy:", np.mean(train_accuracy),
"Test Accuracy:", np.mean(test_accuracy))以上代码为 AI Mass 使用 TensorFlow 构建的一个简单模型训练脚本。其中，ExampleModel 为 AI Mass 中的核心模型定义，其输入为任意维度的张量，输出为 num_classes 个分类标签。train_step 函数实现了模型训练的单步操作，包括计算损失、求导、梯度下降等过程。test_step 函数实现了模型测试的单步操作，包括计算准确度。train_dataset 和 test_dataset 分别为训练集和测试集数据加载对象，分别用来迭代训练数据和测试数据。脚本最后使用 tf.function 将两步操作封装成函数，并在循环中进行迭代，完成训练和测试。
2.5 未来方向与挑战
AI Mass 是一种新型的智能化服务，它赋予了制造业新的效率、生产力，提升了竞争力。其未来的发展方向和挑战将取决于相关部门的政策制定、技术革新、人才培养和政策突破。下面列举一些可能会影响到 AI Mass 的核心概念和算法模型：
- 更丰富的 AI 模型：随着深度学习和机器学习技术的发展，AI Mass 不断向新型模型和深度模型迈进。
- 实时数据分析：人工智能的实时数据分析能力也将影响到 AI Mass 的服务能力。
- 超算平台的普及：超算平台将成为 AI Mass 部署的重要平台。
- 边缘计算的普及：边缘计算将成为 AI Mass 部署的新渠道。
最后，AI Mass 还会逐步走向商业化。虽然目前还处于起步阶段，但它已经可以提供新的服务模式，推动制造业的创新和竞争力。