原始标题：大型模型加速了工业部门工业推动力的扩展是工业机制，自动学习和其他技术与大型模型的整合中的最后一个产品。
原始标题：大型模型加速了工业部门的扩展。工业代理是大型模型和工业机制，自动学习和其他技术的整合中的最后一个产品，其贡献的经济价值吸引了很多行业的关注。
工业技术和工业技术部的主要小组以及提议使用工业信息的信息，以加深人工智能的应用，并促进工业数据集和工业领先模型的创新和迭代。
最新的行业报告显示，今年全球工业智能市场规模超过35亿元人民币，中国的市场份额超过40％。工业知识组织的时代正在加速。
更改传统方法stionals
工业代理是指为Industri设计的集成软件和硬件系统具有独立认可，认可，决策和学习能力的生产和制造。典型代理的区别在于，不仅包括信息技术，而且还将知识集成到多个领域，例如工业知识图，从而从预先建立的编程，独立的决策制定和动态适应中实现了过渡。
“工业代理可以理解高级自然语言和语言指示，并改变人类和计算机的互动方式，只需发出命令即可直接获得结果，而无需手动单击并操纵。”人工智能研究所，信息技术和软件研究所的主任王Yuxia介绍，他们可以分解任务并称为工具，例如suboftware和外部数据源，并在完成代理后实现了任务和基于语言的反馈结果。这是自动化的主要区别D系统。将伟大的工业模型与“发动机”进行比较，工业代理是“汽车”，可以在工业场景中独立驾驶，这是完全实用的。
智能工业机构的应用方案是什么？另一方面，Wang Yuxia分析了工业代理如何促进经验测试模型和智能驱动范式中的R＆D错误的转变。传统的研发基于工程经验以及有限空间中的测试和错误。效率较低。工业代理可以加深一个很好的数据分析，缩短研发周期，搜索西班牙人的CIO，并促进更多的研发组合和设计。同时，生产和制造过程发挥了关键作用，可以促进从自主化到自主的制造过程的更新，以及生产计划，设备维护控制和跨系统协调的优化。
传统的工业机器人是基于预先建立的程序，通常在稳定的环境中执行独特和固定的任务。 Empred Inds CloudZhou智能身体有效地通过整合多模式识别，规划大型模型任务和复杂的运动控制技术，有效地提高了复杂工业环境中机器人的独立操作能力。
为了实现连续代理的优化，Insers Cloud构建了体现的工业代理，这些工业代理将安全监控，Alerrisk速率和操作标准化整合，提高动态感知和决策计划能力，从而有效地解决了在诸如采集和检测几个部分的场景中传统工业机器人的适应性问题。该平台创建了一个工业生态系统，该系统涵盖了涵盖智能解决方案的整个过程并建立封闭的数据机制的“感知自我调节和自组织”。通过高建筑物高质量的多模式通用通用智能数据集，代理可以不断地了解其环境的新知识并优化其任务执行策略。它将反复更新。
Hangzhou Chicheng Technology总经理助理Han Peng表示，工业代理不仅是大型语言模型的简单应用，而且是重新定义生产力，自动学习收集，改进的神经元网络等的工具。
提高运营效率
运营效率的提高是工业代理显示的另一个重要优势。 “工业代理在优化公司的供应链和内部管理中起着关键作用。”王Yuxia说，通过聪明的推论和预测，特工说，他们将独立执行订单处理，库存警告和销售分析，以提高供应链的灵活性。同时，使用LAR的能力GE模型以优化人力和财务决策并提高管理效率。
上海巨星网络技术有限公司，Zhou Yuxiang认为，工业智能组织的实施通常不是对Tecniology的简单重叠，而是需要将智能生物体整合在生产过程中，并与它们与一般的数字转型保持一致，以使其成为“自然经营”的一般数字转换。
“我们将代理嵌入了生产和制造的各个方面，但是在解决工厂的原始生产问题时，我们激活了冗余生产能力并增加了接受个性化订单的可能性。” Zhou Yuxiang在订单阅读过程中添加了OCR技术（光学字符识别）结合了多模式模型和推理模型，以自动识别字段和订单模式，从而减少了手动输入时间和错误率。代理自动生成在请求阅读过程中的过程，估计和生产计划。在这些代理的帮助下，工厂过程的准备时间减少了60％，确切的交货率提高了20％。代理商领导效率革命。
注射成型是电器生产的重要组成部分。 “它支持高价值的场景，例如注射成型过程的知识管理，通过注射和降水模制工业的智能生物管理的知识管理。当前，注射成型过程参数的纯化时间已减少了90％以上，并且员工培训成本已降低了75％。
“可以使用的工业代理的核是解决工业生产的效率问题。过去，在数字结构中，大多数生产形式都是在数字上或由事件驱动的。将来，由模型驱动，又促进了模式。l，使用知识中心和决策中心来转换模型，学者，计划的设置和环境调整，并适应环境对环境坐标。 Zhao Liang Algoritijo的专业化。
Wang Yuxia还观察到，在营销和客户服务链接中，代理商正在促进对主动预测的被动反应。在销售之前，您可以积极分析市场的潜在需求，提供个性化内容并实现精确的营销。在销售期间，数字人类模型用于提供沉浸式互动，以帮助客户做出快速决策。待售的POS可以成为未来价值共同创造服务，使客户能够有效地处理问题并将服务数据转换为Iships和Markets的想法。
我仍然需要工作
真正促进工业领域工业知识分子的实施仍然存在许多挑战。
第一的，存在技术成熟的问题。许多大型模型算法在常见方案中效果很好，但是由于许多工业类别，高工业障碍和难以获得数据，因此在工业站点方面更为复杂。它的适应性，现实的时间和可靠性是重要的问题。其次，存在一些问题，例如数据孤岛，数据孤岛缺失和工业站点的噪声干扰。关于现有数据是否足以培训工业代理以达到安全可靠的水平，仍然存在不确定性。
“最重要的是安全问题。” Wang Yuxia认为，智能可以以接口或代码生成形式的形式执行任务。这是该任务和大型模型之间的最大区别。这也可能导致代理商操作的偏差，因为它们面临更多的安全威胁，例如API漏洞（应用程序编程接口），对代码供应链的损坏和迅速注入WORD。
Boe Technology Group Co.，Ltd。公司科学家Leng Changglin认为基础设施构建是最重要的链接。 "We need to support companies to build independent, controllable, compatible and heterogeneous Industrial Industrial schedules, the maintenance of the equiPo and more, trusting models such as fundamental fund factories, building ecological experimental factories for industrial intelligence, coupling platforms that accumulate the performance of models reuse, open source, registered scenarios of type and the use of industrial cinnabs. innovation. "
Wang Yuxia说：“从技术上讲，人工智能和工业机制的结合很重要。从生态上讲，有必要进一步改善协议，安全道德，法律责任定义，紧急责任定义，人工监督和更多机制。”
（编辑：Luo Zhizhi，Chen Jian）
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