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“数智化”第二步:用AIGC实现降本增效

2022年年底，ChatGPT平地一声惊雷掀起了生成式AI大模型的热浪。在此前的合作基础上，海尔设计和亚马逊就“生成式AI+工业设计”展开探索。

至于为什么会选择主动拥抱AI，海尔设计希望实现降本增效。生成式AI可以基于企业现有的流程、知识图谱，通过训练后避免重复、低效的流程和复用。

基于此，海尔设计联合亚马逊云科技还是合作部署生成式AI应用，打造了全国结合实际业务场景落地的AIGC工业设计方案。

据悉，在基础设施架构层，该方案借助Amazon SageMaker快速的构建和训练AIGC模型，通过应用Amazon SageMaker机器学习平台，以Fine-tune as a Service（调优即服务）的方式提供服务，利用Amazon SageMaker在线的模型训练和管理能力，为消费品、游戏等场景提供创意辅助、内容生产辅助和创作支持。

此外，亚马逊云科技为海尔设计提供了弹性GPU算力—— Amazon EC2 G4dn实例，该实例是行业内成本效益高的通用GPU实例，适合于部署机器学习模型，例如图像分类、对象检测和语音识别，以及图形密集型应用程序，例如远程图形工作站、游戏串流和图像渲染。

项目上线后，海尔设计将AIGC解决方案引入到产品设计、UI 设计、CMF 设计、品牌设计等环节，涵盖了新品设计、改款升级、渠道定制化等工业设计的业务场景。

此外，海尔设计和亚马逊科技还合作开发了集成式虚拟设计师AI助手“Co-designer”，通过与亚马逊云科技的合作，海尔创新设计中心在基础设施方面获得了全面的支持，包括3D云桌面、文件共享系统和自动化设计等。

“Co-designer是合作的一个关键点，尽管目前仍不是非常完善，但作为一个重要的子场景，它为设计中心带来了许多新的应用。

除了Co-designer之外，海尔还将进一步开发和应用其他的子场景，如设计师之前的部分以及制造、营销、服务和安装等领域。

他们计划在整个价值链的不同环节中探索和应用AIGC技术，从而实现更多的工作优化和创新”，吴剑表示。

据悉，目前通过AIGC，海尔已实现了设计中心业务提效11.9%。

结语：生成式AI时代，智能制造的未来机遇

从数字化迈向数智化，传统制造业正朝着智能制造的大方向走去。在生成式AI技术的引领下，智能制造正迎来前所未有的机遇。

生成式AI技术通过结合深度学习、自然语言处理和图像识别等技术，使计算机能够自动生成内容、设计方案和创意，为制造业带来了革命性的变革。

在智能制造的未来，生成式AI将在多个方面带来机遇，包括自动生成设计方案，优化生产过程，提高生产效效率，智能预测，故障预警，以及智能质量控制和检测，甚至在供应链和物流管理上也能提出优解，提高效率和准确性等等。

随着生成式AI技术的不断发展和创新，智能制造将进入一个全新的时代。

不过，要实现生成式AI的潜力，仍需克服一些挑战。其中包括数据隐私和安全保护、技术人才培养和跨部门合作等。

只有通过全面推动技术创新、加强合作和培养人才，才能实现智能制造的未来机遇，并为制造业带来更加繁荣和可持续发展的前景。

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