高自适应计算能力，行业大型模型和智能平台改造工业城市

我们经常认为，城市是整个钢和混凝土，以及高建筑物，交通流量和人口密度的条纹叠加。但是，如果您很好地考虑一下，您是否发现这座城市从来没有“思考过”本身。它可以建造道路，但无法预测拥堵。它可以建造建筑物，但不能响应人口积累。它可以吸引投资，但看不到自己行业的界限和未来。这座城市以高速运行，但缺乏大脑 - 并不是真正“知道在做什么”。直到出现人工智能，尤其是高自适应计算能力的“三极管”，出现了大型行业模型，而明智的平台出现了。这三个不是一组新的管理工具，也不是简单的“数字升级”。它们形成了新的城市能力：不仅运作，而且可见；不仅可以预测，而且还做出决定；人们不仅要服务，而且重新安排自己。就像 - 城市过去是一台大型机器，由煤炭，电力，水和人类强度维护。如今，这就像一种新的明智生活形式，它开始具有神经网络，学习机制和动作 - 令人震惊。这不是“智能”安排，而是操作系统级的迭代重新启动。但是问题是 - 这三件事是什么？功率计算：它不是更强，但更“适应”。我们习惯于说：“计算的力量是城市的新力量。”这是对的，但不是完全正确的。因为“强”并不意味着“好”，所以关键在于适用。在AI世界中，计算的力量不是大锤，而是混合器，它需要每个任务最准确的音调。计算的高自适应能力是指具有与调度能力，工作负载功能以及理解场景的能力的异源合作来源的计算强度系统。它将达到OP基于性能要求，敏感性延迟，电力消耗障碍以及各种应用程序情况的其他特征（例如模型培训，侧面至 - 侧，工业控制等），基于性能的延迟，敏感性延迟，敏感性延迟，敏感性和其他特征的计算电源供应量的时间匹配和准确供应。如果它非常专业和抽象，您也可以在更直接的语句中更改它。毕竟，SO称为高的自适应计算能力是一种“按需电源”能力。它可以根据不同任务的特征准确地安排各种计算源。例如，如果大型模型的训练快速准确，则需要GPU群集攻击。理解的阶段会注意响应速度，并且必须通过计算边缘来解决。在工厂中，机器人运动的协调应响应毫秒，目前，FPGA比GPU更稳定。简而言之，就像KITC母鸡气体，办公电力和冷藏中的空调。各种任务，电源也可以划分。当在错误的位置使用计算的力量时，它不仅无法做好事情，而且总体上会减慢降低信誉。就像用吹风机做饭。它不仅是芳香的，而且开关很容易燃烧。因此，计算应用的高力量不是“更强”，而是“更好地了解您”。构建硬件并不是盲目的，但是在第二次获得强度的时候，请在第二个芯片中使用每个芯片。以Guyang智能计算中心为例，它不是“云场景”，而是由准确的计算能力给出的活样本。在2023年，该中心任命了1,000p的AI计算能力，主要是进行大型活动，例如大型模型培训。在指南下，北京，上海和其他培训工作的方法已正确地移至吉阳。初步DATA表明，Eneruhiya的消费量下降了30％以上，并且运营和维护成本下降了40％以上。 Guiyang的主要优势不是“强”，而是“分销”。它就像一台基本机器，在后台安静地工作，释放了前台的压力以及城市的计算布局从“集中供应”到“分配到需求”。在珍珠河三角洲，节奏完全不同。在深圳的普林斯汉（Pingshan）地区，我们选择采用“个人服务”路线 - 模型不是训练，而是操作模型；没有从远处发布订单，而是立即从前线做出回应。直到今天，Pingshan建立了一个高密度的工业云节点群集，覆盖了100多家本地制造公司。车间中的摄像机应实时看到缺陷，机器人臂是DFOR调整毫秒之间的路径，而AGV汽车应随时避免障碍并旋转。这SE任务对延迟的公差为零。如果将其放置在云计算中，即使仅是0.2秒，它将是劳动事故。因此，Pingshan将轻量级GPU和AI Micro Server直接部署到每个主站，并设置一个“可靠的”智能网络，“快速运行”和“不落到线”。这些节点并不强，但是它们快速，可靠和接近。它们不是马力发动机，而是紧张的肌肉灵敏度，这些肌肉灵敏度了解每种运动都会脉动和调音的位置。这称为“高改编”：重型任务已转移到背景中，并且在网站上完成了轻型任务。该型号不必固定地运行，但应在正确的位置进行操作。总而言之，城市中计算的力量并不取决于其音量，而是在“知道如何使用”中。应用计算的高力量并不强，但是您更好地理解 - 它不会追求强力，而是追求最佳的C在任务和资源之间进行浏览。行业的大型模型：不是医生的标题，而是一种古老的大型模型，它可以反抗花朵和数字时代语言的基础。但是，可以在工厂工作坊中获得脚步的不是可以写诗和聊天的GPT，而是“大型模型行业”，可以拧紧螺钉并关注生产线。它是大型语言模型，行业知识的血液和鲜血的轮廓，以及场景数据神经的sistheme。它不会追求对所有事物的理解，而是专注于加深其在某个地方的培养。这不是“很多人知道”，而是“精确地做”。什么是行业模式？大型行业模型是指基于大语言模型，知识系统集成，业务流程数据以及在特定行业领域的专业语料库培训的人工智能模型。该模型不仅有能力理解和生成语言，而且有能力还具有在特定情况下推理，决策和实施的能力。它可以广泛用于主要行业，例如工业制造，医疗保健，金融，运输和能源，以实现专业活动的大力帮助和智能自动化。 Pinagaliwi使用了它有点著名。一般的犬儒主义就像百科全书一样，适合回答问题。虽然该行业就像一个老工人，适合工作。该行业模型是在大规模行业知识中训练的“专业模型”。这不是要了解每个人，而是关于每个人的知识。可能没有必要解释扭矩的理论是什么，但是他听说即使仪表板没有异常，他也听说“这是错误的”。因此，这是知识积累和经验和技能算法化的智能，正是商业大师的技术“通过帮助”继承人。获取“大脑” Byd的“大脑” Toma提前确定“错误”和参数的过程。根据BYD技术人员的说法，总体缺陷率下降了20％以上，并且生产节奏更加平衡和稳定。该模型没有解释为什么出错，但它知道“在此数据范围之后，有80％的问题。”这不是知识，而是经验的压缩；这不是一个判断，而是经验丰富的工人的“肌肉记忆”。两者对于CRRC Zhuzhou的“机关操作和维护模型”都是正确的。他们建立了一个智能模型，其中包括多维数据，例如历史工作条件，气候，线斜率等。这不是要在处理之前等待即将到来的问题，而是要使问题不会发生。大型模型没有说是人工智能，而是“人工智能的挑战”，而不是在白板上进行算法，而是在设备。他们知道车上的汽车，焊接，人和每一个不一致。该政策还获得了此回合的信号。 The" Beijing Action Plan for Promoting "Artificial Intelligence +" " (2024-2025) "clearly states that" by organizing major project research, resource supply and demand matching and characteristic scenario demonstration, the independent innovation capabilities of large models will be significantly enhanced, and the formation of standardized, large-scale, and cross-border collaboration application application Implementation paths will be promoted, and the realization of intelligent transformation of thousands of industries will 加速。 “总而言之，通用模型是医生的研究，行业模型是主人；真正的工业工业升级取决于后者打开大门。该城市的实际升级不是高智商，而是高技能。智能平台：不是工具：不是“工厂经理”，而是计算的“计算力量”。TEM和大型模型是行业大脑的中心 - 然后，智能平台是该系统的真正“执行”。代理平台是指看到环境，了解任务，自动做出决策并促进实施的集成人工智能系统。它具有安排多个代理，自动变性功能和人为计算机接触界面的功能，并且可以在复杂的动态Culpritsran中完成和实施任务链的管理和实施。传统制造就像准确的时钟一样，每个部分都是紧密固定的，但是缺少可以在全球范围内观察到的指挥官并立即修复节奏。智能平台类似于智能组合，其中包括“工厂经理，检查员的质量敏感性以及操作主管的操作”。与传统的AI工具不同，智能平台不仅接受命令和输出结果，而且接受CAn拆卸任务，适应灵活性和主动反馈。在复杂的实际情况下，它可以从“了解您的需求”到“自己做事”完成整个过程。您说的是“今天调整生产计划”，它不仅会收到说明，而且发明员将自动准备就绪，查询设备状态，研究能源供应，然后致电大型模型以提出最佳且动态的调整后的生产解决方案。声音很复杂？实际上，它变成了“工厂中最聪明的老员工”。它不仅可以实施，还会提醒您：“这批原材料到期”下午的能源消耗太高，因此建议晚上开始建设。 “据报道，每年的数据质量为3亿杯玻璃玻璃，Fuyao Glass在车间中部署的智能系统可能会意识到身份和生产计划的实时缺陷。当发现缺陷时，EM立即通过自动筛选系统调节生产线和异常产品的类型。操作系统是官方网站上的冰箱，并将自动致电大型模型以生成严格流程的制造参数，但是具有灵活的神经网络的系统：它可以接收需求的变化，自我调节的过程，甚至是淡化瓶颈。开始减少工业路径；自适应计算能力，行业大型模型和智能平台。