冷语欣等：MaaS应用对工业领域有哪些影响
冷语欣等：MaaS应用对工业领域有哪些影响？来源：中新经纬2023-06-2213:51:28中新经纬6月21日电题：MaaS应用对工业领域有哪些影响？
作者冷语欣清华大学互联网产业研究院研究专员
栾晓曦清华大学互联网产业研究院研究专员
罗培清华大学互联网产业研究院研究主管
企业大模型落地挑战重重
如何将AI大模型应用到各行各业？MaaS(Model-as-a-Service，模型即服务)服务或许是一种新的思路。近日，腾讯云正式公布行业大模型研发进展，并发布腾讯云MaaS解决方案。
目前，通用大模型已经成为人工智能领域的研究热点，国内外均有研究成果和商用模型陆续发布。其中国外大模型研究起步较早，以OpenAI、谷歌等为代表的公司经过多年研究，大模型版本不断迭代，规模逐渐扩大，性能不断提升。
国内目前已有百度、阿里等互联网头部企业入局，另有清华大学、复旦大学、中科院等科研院所以及商汤科技、智谱AI等人工智能企业已发布或在研大模型产品。
历史的发展进程不止一次的表明，任何科技如果不能做到产品化落地，特别是普通人触手可及的产品，那它无论如何先进都是没有意义的，目前火热的大模型也不可避免地会遇到同样的问题。市面上一些通用大模型产品，训练数据主要来自公开数据或者网络采集；同时它需要大量计算资源和漫长的训练周期，这对企业来说昂贵且耗时。所以选择合适的场景，对于企业大模型的落地至关重要。
眼下大模型难以落地，简单地概括，痛点在于行业想要大模型更好用，同时兼有更低的部署成本，效果还要达到预期。首先，通用大模型的训练数据主要来自公开数据集或网络数据，对于特定行业的专业领域知识了解有限。此外，通用大语言模型的训练需要大量计算资源和漫长的训练周期，这对企业来说可能昂贵且耗时。同时，安全和合规也是必要考量因素。因此，选择与具备一站式行业大模型服务能力的云厂商合作，打造企业专属的行业大模型至关重要，好用、易用的同时还能降低企业的成本和时间投入。
MaaS应用对工业领域有哪些影响
大模型时代下，需要拥抱以工业大模型为基础、轻量化微调的MaaS服务，快速形成智能化的MaaS应用，优化传统工业互联网赋能方式。
在开发设计方面，开发人员可以直接通过自然语言生成代码，提升产品易用性和个性化程度。PaaS的开发可以基于MaaS平台，或者直接由MaaS替代，实现数据和功能的定制化。应用模型的图像生成能力，设计人员可以用更低的时间成本进行三维可视化设计，建立智能工业知识库。例如：汽车外形的研发设计可以直接通过大模型生成并给出对应的设计说明及优缺点，辅助设计师创新。
在生产制造方面，大模型能在生产制造流程中帮助工人精准设定设备的工艺参数，提供有效的精细化操作指引，在突发故障时提供快速诊断和应急解决方案建议。例如：针对复杂的仪器设备和多流程的工艺环节，大模型可以自动生成各环节工艺参数，并在数字孪生系统进行仿真输出报告供人类选择。
在运营管理方面，大模型通过对ERP、CRM、SRM等系统的运营数据与模型代码的理解，用户直接使用自然语言描述需求，生成仪表盘、报告或AI分析。同时也能与图像识别处理系统、时间序列分析等系统融合，通过深层次、多维度的数据分析。例如：大模型直接生成Excel并进行数据分析，供管理人员了解整个工厂的运营情况、提供可参考的最终决策。
在产品服务方面，大模型可以提高响应效率并创新产品服务形式。既可以通过智能客服的形式协助人工进行会话、业务处理、操作讲解，也可实现社媒推广、智能面试等创新服务。例如：大模型可以充当社交媒体KOL，为抖音、微博、微信公众号等各种平台创建内容并与关注者互动，以推广产品或服务。
在人员培训方面，大模型可以被视为一个规模庞大、拥有专业知识体系的数据库，通过与员工的交互来输出知识，在工业领域的人员培训中多功能应用，实现智能培训。例如：模拟应急事件、安全事故等各种突发场景，让员工在模拟实践中学习应对突发情况的方法和技能。
然而互联网领域通用的AI模型开发和应用与工业领域有着非常明显的差异，主要体现在数据、需求规模、精度要求、算力支持、模型部署等五个方面。百度、腾讯、阿里巴巴、华为等国内科技企业在MaaS领域已经展现了强大的研发实力和实践能力，在工业领域模型应用上探索了路径。
在行业大模型的构建和应用方面，应引导AI模型研发供应商与制造类链主企业展开充分对接，形成数据、训练、治理全套服务的大模型开源生态体系。(中新经纬APP)
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责任编辑：孙庆阳
人工智能在游戏领域的应用有哪些
人工智能在游戏领域有许多应用，以下是其中一些常见的应用：
人工智能在游戏领域的应用有哪些？
游戏智能体设计：人工智能可以被用于设计游戏中的智能体，使得游戏更具挑战性和趣味性。这种智能体可以是游戏中的角色、敌人或其他非玩家角色，他们可以被赋予决策、行动和学习的能力。
游戏AI技术：人工智能可以被用于开发游戏中的AI技术，例如对抗性对局网络、增强学习和深度学习等技术。这些技术可以用于改善游戏的体验和游戏的难度，使得游戏更具挑战性。
游戏过程生成：人工智能可以被用于生成游戏的过程，包括游戏的关卡、地图、任务和敌人等。这些过程可以通过机器学习算法来生成，可以使得游戏更加多样化和有趣。
游戏场景仿真：人工智能可以被用于创建游戏中的虚拟场景，包括人物动作、物理模拟和环境交互等方面。这些技术可以提高游戏的逼真度和真实感。
游戏数据分析：人工智能可以被用于分析游戏中的数据，包括玩家行为、游戏结果和游戏进展等方面。这些数据可以被用于改善游戏的设计和用户体验，同时也可以用于推荐系统和用户个性化推荐。
总之，人工智能在游戏领域具有广泛的应用，可以用于改善游戏的体验、提高游戏的难度和逼真度，同时也可以用于游戏数据分析和用户个性化推荐。
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