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　从法律的角度来看，是否也存在不确定性？

　　Fabian Bause 博士：确实如此！欧盟的《人工智能法案》目前仍存在不确定性。该法案尚未获得终通过，仅这一点就给行业带来了极大的不确定性。政策制定者在监管人工智能应用方面面临的一个主要挑战是，政策的推进过程比通用人工智能领域的快速发展速度要慢得多。通用的法律法规将如何适用于很多尚不可知的人工智能发展，我们拭目以待。但毫无疑问，必须完善监管措施。

　　像 TwinCAT Chat 这样的 AI 应用程序将来是否能够完全取代控制编程人员以及他们的创造力吗？

　　Fabian Bause 博士：当然不会。我们的目标并不是要完全取代程序员，目前的技术发展也并不意味着会出现这种情况。相反，我们的目标是为程序员提供更好用的工具，帮助他们提高工作效率，这一切都是为了提高程序员的生产力 — 不仅仅是作为解决技能短缺的关键方法之一。如果因为找不到合格的人员而无法填补岗位空缺，就必须使用 AI 保持竞争力。

　　TwinCAT Chat 有哪些技术特点？

　　Jannis Doppmeier：倍福开发 TwinCAT Chat 的主要目的是为用户提供比在网络浏览器中使用 ChatGPT 等传统方式优势更明显的软件工具。主要附加值在于其深度集成，尤其是针对自动化行业的化需求。其核心功能包括将聊天功能直接集成到开发环境（IDE）中。由于它将通信和代码交互无缝集成在一起，因此能够大大简化开发过程。我们的模型的基本初始化已专门针对 TwinCAT 的要求进行了定制。因此，您可以直接提出具体问题，不必告诉模型您首先使用的是 TwinCAT，也不必告诉模型您希望以结构化文本形式提供代码示例。另一个亮点是能够轻松地使用生成的代码，这不仅能够节省开发人员的时间，还能避免手动传输代码时出现的错误。与 TwinCAT Chat 交互设计极大地减少了命令输入需求。

　　相反，用户只需点击鼠标，即可使用专门为改善用户工作流程而设计的、经过预先测试的请求。这些请求包括以下操作：

　　代码优化：系统可以提出建议，以提高代码的性能或效率。

　　代码文档化：TwinCAT Chat 可帮助创建注释和文档，可以帮助团队其他成员更容易地理解代码。

　　代码补全：如果代码片段缺失或不完整，我们的系统可以生成代码补全建议，以确保功能性。

　　代码重构：TwinCAT Chat 可根据特定规范和策略重构代码，使其更加符合公司的规范。

　　Jannis Doppmeier：总之，该系统提供了一个高效、直观的用户界面，极大地方便了开发过程。

　　除了目前重点关注的支持 PLC 代码生成之外，未来还有哪些领域将变得更加重要？

　　Fabian Bause 博士：LLM 的玄妙之处在于，只需要一点儿想象力，就能普遍使用。除了 PLC 代码生成工具之外，我们还在开发一款可以自动创建 TwinCAT HMI 项目的聊天机器人。目标是用户只需告诉聊天机器人他们想要的 HMI 结构，TwinCAT 就会在后台生成整个 HMI 项目。因此，客户可以立即收到可视化 HMI 的反馈。只需向 LLM 说明 HMI 编程接口即可实现，因为事实上，这也只是另一种 LLM 可以轻松掌握的“语言”。另一个项目涉及到我们文件编制系统的聊天机器人界面，该系统以文档的形式包含了数千兆字节的知识。

　　这正是我们的客户所面临的挑战：我们以文本形式提供大量知识。为什么呢？因为这是让数百人能够同时获得信息的唯一方式，换句话说，书面文本只是一种工具。

　　—— Fabian Bause 博士

　　Fabian Bause 博士：语言是人类重要的信息传递手段。一个人提出问题，另一个人理解或者解释问题，并根据自己的经验得出答案。这就是我们可以使用 LLM 完成的事，即我们提出一个问题，LLM 就能解释这个问题。无需使用特定的关键词，因为系统可以处理措辞可能不够准确的问题。如果现在允许 LLM 访问倍福庞大的软件库，模型就能生成有针对性的答案。今后，我们将不再需要使用关键字来搜索答案，而是可以提出具体的问题。

　　TwinCAT Chat 还可帮助用户开启新的工作模式。这究竟意味着什么？在实际应用中有什么优势？

　　Jannis Doppmeier：我们的工具是一种创新的解决方案，通过充当数字化助手显著提高开发人员的工作效率。代码不再需要逐行手动输入。这个助手会接管耗时且重复的常规任务。这样，开发人员就有更多的时间和能力专注于他们的核心任务，即软件的实际设计和构思。在这个需要抓住每一个优势的市场中，我们的工具让企业能够在人员短缺的情况下依然保持竞争优势，并满足客户日益增长的需求。

　　所使用的语言模型有何重要性？

　　Fabian Bause 博士：目前，多家 IT 巨头的语言模型正在激烈竞争，如 openAI 的 ChatGPT、谷歌的 PaLM 和 Bard，以及百度的 ERNIE。这些主流模型的共同点是，它们都以 API 云服务的形式提供。除了技术上的差异，还有区域性挑战。例如，在中国无法访问 ChatGPT 和谷歌的 LLM。这对倍福来说是一个挑战，因为中国市场对我们非常重要。此外，将第三方云服务集成到我们的产品中意味着我们在很大程度上依赖于该供应商。该服务在技术上将如何发展？其稳定性和向后兼容性如何？使用成本如何？以及该服务的隐私策略将如何变化？

　　考虑到这些不确定性，我们正在努力训练我们自己的模型，当然不是从零开始，而是基于用于商业用途的开放式 LLM。这样，我们就不需要与 ChatGPT 等通用模型竞争，而是专注于一个明确定义、范围小得多的应用领域。

　　—— Fabian Bause 博士

　　关于德国倍福

　　倍福（Beckhoff）是一家专注于自动化新技术的德资企业，创立于 1980 年，总部位于德国威尔市。作为全球自动化技术的驱动者，倍福定义了自动化领域的许多标准，是的制定者和推动者。公司所生产的工业 PC、现场总线模块、驱动产品和 TwinCAT 自动化软件构成了一套完整的、相互兼容的控制系统，可为各个工控领域提供开放式自动化系统和完整的解决方案。经过 40 年的发展和努力，倍福已在世界各地设立 30 多家分支机构，加上全球的合作伙伴，业务遍及 70 多个国家和地区。

　　倍福于 1997 年进入中国市场，中国区总部落户于上海市北高新产业园区，现有员工 300 人，办事处遍及国内 30 座大中城市。创新产品和解决方案广泛应用于风力发电、半导体、光伏太阳能、电子制造、金属加工、包装机械、印刷机械、塑料加工、轮胎加工、木材加工、玻璃机械、物流输送以及楼宇自动化等众多领域。

　　公司倾力推广的 EtherCAT 实时工业以太网于 2014 年成为中国国家推荐性标准，并已入编工信部的《国家智能制造标准体系建设指南》。作为一家技术驱动型公司，倍福一直注重在技术上寻求突破创新，在业内享有“创新引擎”的美誉。倍福基于 PC 的控制技术具有良好的开放性，它支持所有主流的工业通信协议，将 IT 技术、互联网和自动化技术完美融合在一起，为实现工业 4.0 和智能制造奠定了坚实的技术基础。

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