我们正步入从数据到知识的“智变”时代，随着人工智能与大数据的进一步融合，从感知智能到认知智能的通路搭建越来越快，人工智能正在为各行各业带来创新和变革。
NEWS TODAYGartner最新发布的2024年十大战略技术趋势中提及，到2026年将有超过80%的企业使用生成式AI。AIGC引发的认知震荡具有不同寻常的现实性、紧迫性和深刻性。在工业应用赛道上，上海哥瑞利软件股份有限公司结合多年深耕泛半导体行业的经验，以及近年应用前沿技术大数据、视觉识别和深度学习等在智能制造领域的实践，重磅推出AIGC产品-哥瑞利工业通用智能GloryIGI。
工业通用智能IGI代表一种全新的工业革命理念，它汲取多模态大模型的理论精髓，将先进的智能技术应用于工业制造。通过对泛半导体行业制造流程的深入分析，GloryIGI以模仿并超越人类感知、分析及决策等能力，完成多样化的工业任务，帮助企业提高生产效率和产品质量，降低对传统资源的依赖，从而降低生产成本，并能精确识别生产制造的痛点，为企业提供定制化的解决方案，对特定场景下的问题提供专业实时的解答，助力企业过渡到智能制造新时代。
泛半导体行业多场景应用
GloryIGI 典型实践
01 智能报价
在PCB报价场景中，客户长期依赖人工解析，Gerber文件无统一标准格式并常有特殊的设计需求，使得报价复杂和耗时。GloryIGI深入洞察到询价文件、工程设计文件，以及制版要求中的细节，收集并解析报价参数，精准提取关键成本因素，包括工序、材料选择、商务条款和预期生产周期，生成报价参数解析结果，目前已实现99%的高置信度。
GloryIGI支持私有化部署模型验证、训练以及多语言支持模型，适应各类企业需求和特殊设计，展现了卓越的适应性和效能。高置信度的实现是哥瑞利团队对PCB行业流程和成本结构深入理解的结果。在智能报价的应用中，GloryIGI提供给企业一个全面增强报价和成本管理能力的高效综合解决方案。
02 智能设备维保
智能设备维保不再依赖于工程师的经验，GloryIGI的系统可以自动分析process data、工艺信息及历史维保记录，提供维保工单、详细的作业指导和异常处理方案。这不仅加快故障排查的速度，而且通过对维保经验的回收和知识的再利用，形成有价值的知识产出。
在点巡检方面，GloryIGI通过实时监控和智能分析，预测设备的潜在问题，提前进行预防性维护。自动报修功能则确保了设备发生故障时，能够迅速生成报修单并通知相关人员。通过digital instruction，我们为现场操作人员提供直观的数字化操作指导，降低人为错误的风险，并提升维保工作的效率和质量。
在提供远程协助时，GloryIGI的平台能够将专家的知识实时传递给现场技术人员，不仅确保维保工作的连续性，也减少专家出差的时间和成本。
03 私域知识管理
GloryIGI的私域知识管理是一个知识聚合工具，包含知识库管理、知识问答、知识检索和知识安全等功能模块。用户可以将分散的信息整合在一处，建立一个中心化的知识库。此外，GloryIGI的学习推荐系统能够根据用户需求，智能推送相关知识，顺利进行协同工作，使企业保持最新的行业视角。
GloryIGI的智能解决方案可以复用，并迁移至不同的应用场景，能够帮助企业节省时间和成本，并加速新技术的推广和应用，从而能够在激烈的市场竞争中保持领先。
提问Questions&解答Answers
为了向大家更透彻介绍GloryIGI的应用实践，我们近日对GloryIGI产品负责人季显进行了专访。作为先进制造的资深顾问，季显曾效力软件及战略咨询的全球顶级公司，现在他用前沿的技术洞见和行业咨询经验，和哥瑞利泛半导体技术专家共同探索对AIGC产品在先进制造的应用。
问：您从提供制造产业的软件解决方案的全球性IT公司Znt-Richter顾问到战略咨询公司麦肯锡管理的咨询顾问，一回国就加入哥瑞利的原因是什么？又是怎样的触发点让您选择用GloryIGI工业通用智能来推动业态发展？
季显：在Znt-Richter工作期间，我深入了解了制造业的复杂性和技术解决方案对提升效率的巨大潜力。从技术专家转向麦肯锡的战略咨询领域，是为了拓宽我的视野，了解如何在更宏观的层面影响企业和行业。
我选择加入哥瑞利，是因为我看到了哥瑞利作为国产化领先智能制造企业的发展潜力，及我对于推动价值落地，行业深耕的远景。GloryIGI在工业智能化方面的前瞻性——它能够推动生产过程的创新，还可提升整个行业的竞争力。对我而言，这不仅仅是职业生涯的下一步，更是实现我长期愿望用先进技术推动行业发展的理想平台。
问：目前通用AI比较火热，在工业领域有什么前景？哥瑞利又有怎样的探索？
季显：在去年11月OpenAI发布GPT 3.5以后，大模型概念变得比较火热，在目前接触的行业的大语言模型很多都是to C的，因而用大模型来服务智能制造场景还是有限的。而在工业领域中，特别是细分的垂直领域，价值落地场景的锁定才是企业最看重的。整个工业通用模型比较广泛，聚焦到特定行业及特定场景，利用行业知识和资源的积累做支撑，才能真正产生价值。
从2019年在人工智能和智能制造实践中哥瑞利就已开始探索和积累。在GPT发布后，哥瑞利团队也借此机会，在已有的自动化系统基础上，把累积的探索用最新的AI手段帮助企业提升生产效能，已有所斩获，推出了哥瑞利的AGI产品-GloryIGI。团队结合了近年的AI底层技术研究积累和最佳实践，如大数据、机器学习、深度学习和自然语言处理等，以及哥瑞利20余年的泛半导体领域智能制造专业知识的积累，创建和提高模型性能。基于这部分知识和历史经验，加上与客户和伙伴共研，来训练模型，参数调优，交叉验证，来打造垂直领域，细分场景的专业模型。
问：上面提到了共研合作，GloryIGI的产品在深度单一的场景是如何实现的？
季显：首先在不断深化单一应用场景的过程中，我们需要不断吸收客户的需求，比如在私域知识管理中，会深入到各个业务点、制程、人员职能和软件系统等，这样会鼓励客户用 AI 解决更多类似应用场景的问题，提炼迭代出适用于某一个场景的共性模型。接下来我们会用“AI+传统工业软件产品”的方式，将哥瑞利已有的智能制造经验提炼的核心行业知识、企业提供的行业数据与大模型融合，打造技术和行业理解“双壁垒”。在项目开发过程中就可以提前收集大量的前期积累数据，并进行预处理，再为特定应用场景进行训练及微调，最终帮助企业实现价值。
问：在大模型应用过程中，先进制造企业最关注哪些问题？
季显：在泛半导体行业中，企业非常注重保密性和黑盒子问题。在生产过程中的各类数据，在应用AI的过程中，必须保障企业的数据安全。正是考虑到这一点，GloryIGI使用私有化部署以确保数据安全。此外，哥瑞利全栈产品都是国产自研，在保证保密性的同时也保证了技术准确性和可靠性。模型和代码透明，方便培训和交付，避免了黑盒子问题。
技术的加快推广让企业拥抱生成式AI的热情迅速转化为能力项。上周，OpenAI首届全球开发者大会发布GPTs；今天凌晨，微软正式对外重磅宣布搭载在Office的Copilot应用免费，相信很快IGI成为先进制造数字生态的新变量。GloryIGI将持续与前沿科技同频，致力赋能泛半导体企业。
