解析LLM（大语言模型）在工业领域中的十个应用

同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然语言交互能力，将其作为通用的低代码接口，无缝连接至Cognite解决方案的尖端功能，为一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管等多样化的用户群体，提供更好的交互功能。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时

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1098人浏览 · 2025-02-26 10:41:27

m0_48891301 · 2025-02-26 10:41:27 发布

1、庞大的数据集中提取相关的关键信息

随着数字化在工业企业推广应用，数据仓库与数据湖应运而生，不仅存储了从成千上万台物联网（IoT）设备上获取到的高频传感器测量数据，还汇集了数百万份检验报告、工单记录、扫描笔记以及详尽的生产日志等多样化信息。

Salesforce Research公司的BLIP-2等先进图像标注工具，可利用文本数据极大丰富可视化数据。而C3 AI和Cognite等公司的表格和文档解析工具则为LLM赋予了处理多模态数据的可视化能力。

通过使用检索系统向 LLM 输入文本块，程序员可获取与数据紧密相关、基于真实情况的对话式表述（如图所示）。Cognite构建的工业知识图谱则为LLM提供了资产、流程、技术和人员之间的语义关系，有效减少了信息误导或“幻觉”现象。基于LLM的信息检索系统可为程序员提供简洁明了的大局观见解，帮助人们识别其中的低效环节及潜在的安全风险。

2、通过自动化消除重复性行政工作

数字孪生、人工智能分析和资产管理软件等技术，正逐步成为推动工业设施多流程自动化的关键力量。

在 2022 年 Verdantix 全球企业卓越运营调查中，301 位受访者有 87% 的占比提到新技术的可用性是推动工厂运营数字化转型的重要因素。

2023 年 4 月，西门子宣布与微软合作，在微软团队中推出的Teamcenter 应用程序，可为车间工人智能解析并翻译语音指令，高效地将关键信息传递给设计、工程或制造等各个环节的团队成员。

3、实现更强大的工业数据采集、转换和上下文关联

如果没有适当的工具，工业数据往往显得庞大复杂、难以捉摸、管理成本高昂。为此，AspenTech、AVEVA、HighByte 和 Hitachi Vantara 等公司提供工业 DataOps 平台，以满足各种数据管理需求。

LLM （大模型语言）擅长解析非结构化数据，通过推理增添上下文信息并排除软件问题。

生成式人工智能可以大幅度提高数据管理和协调易用性（如图）。Cognite的Industrial Canvas平台以融合基于LLM的代理与生成式人工智能技术，实现了在单一视图下对多模态数据的上下文关联。

4、作为推理引擎，为程序员快速提供辅助意见

经过RLHF优化的LLM能够精准遵循自然语言指令，使它们能够以人类可以理解的方式，构建思维链或思递归推理来探索数字环境。

它们不仅可以查询工业数据湖、阅读和汇总各类文档，也可以通过与企业资产管理（EAM）、环境健康安全（EHS）或资产性能管理（APM）软件的连接查看实时数据。

作为代理（根据用户指令执行任务）部署的 LLM 可以承担许多琐碎的知识收集和基本分析工作，极大减轻一线工人的负担。例如获取设备中特定资产（如泵）的列表，记录其服务历史，并预测哪些资产下个月需要维修。

但即使是当今最强大的 LLM（如 GPT-4 和 Claude）有时也会犯错，如果适当利用软件框架来引导其注意力，其所具备的广泛知识可以为程序员和工程师提供快速且无需主观判断的智能化核查。

5、自动对资产维护任务进行分类和优先排序

LLM 擅长分析非结构化数据（无论是直接分析、从文件中提取文本分析，还是从人工智能视觉模型生成的标题分析），具有无限的耐心，能够持续监控上传到工业数据池的实时信息。

利用这一特性，LLM能够高效地从海量数据中提取情感信息，并与企业的运营优先事项进行比对，进而为设备维护人员及企业决策者提供相应的数据摘要。

同样，LLM 还擅长运用风险和关键度量筛选成千上万份检查报告、图像字幕和通话记录，敏锐捕捉潜在的安全隐患，并通过代理式流程自动向现场管理人员及时发出预警。

6、以语音口述进行检查和维护，实现完全免提操作

十多年来，智能手机已广泛部署了苹果 Siri、谷歌助手等多种形式的听写系统。但这些系统在辨识特定领域词汇或连续处理复杂语音指令方面能力有限。

2022 年，OpenAI 发布了开源的 Whisper 模型，从通用语音到文本系统，进行了68万小时的文字记录基础训练，还能与 LLM 及视觉系统相融合，为虚拟助手提供信息，并为现场操作人员提供便捷的音频与视觉辅助。

虽然目前Whisper及类似模型的计算成本较高，但企业对于精准语音转录技术所带来的价值，尤其是特定行业术语而进行优化的紧凑型模型，正驱动着该领域的持续创新和发展。未来，此类系统将作为一线工人的得力助手，通过软件驱动的推理引擎与虚拟助手功能，助力他们在复杂的环境中高效完成繁琐任务。

7、利于PLC编程普及化

计算机编程语言需要严密的逻辑，而互联网上围绕软件开发的深入讨论无处不在。在工业领域，ABB、罗克韦尔自动化公司（Rockwell Automation）和西门子（Siemens）等机器供应商为其产品编程提供了大量公开文档。

微软旗下的GitHub Copilot自2021年推出，至2022年已广泛普及于软件开发领域，它提供的根据自然语言描述自动生成函数的能力，极大地为程序员提升了效率。

同样，2023 年 5 月，ABB 研究公司发表了一篇论文，详细介绍了OpenAI 的 ChatGPT/GPT-4技术，通过使用自然语言描述 PLC/DCS 功能，直接生成了语法正确的 IEC 61131-3 结构化文本代码，展现了其强大的的语言推理能力。

8、为全员提供低代码、自然的对话式界面

LLM 在全球人类语言、工业数据库及软件解决方案的广阔领域中，充当了一个至关重要的角色-以自身构建一个通用的翻译层，桥接了代码与语言之间的鸿沟。

目前，许多工业软件解决方案都依赖于精心设计的图形用户界面 (GUI)、特定的应用布局和广泛的用户培训计划，以帮助客户从中获得最大价值。

然而，现场解决具体问题时，可能需要使用不同的工具和软件解决方案，限制太多，且竞争厂商之间操作性有限。LLM的出现则打破了这一局限，通过Python等通用编程语言，利用代码级接口，赋予用户访问平台精细功能的能力。

2023 年 6 月，Hexagon 推出了 HxGN EAM Python 框架，以及 C3 AI 通过跨编程语言的提供代码功能。同样在 6 月，Cognite 推出了 Copilot 产品，利用 LLM 的自然语言交互能力，将其作为通用的低代码接口，无缝连接至Cognite解决方案的尖端功能，为一线工人、数据科学家、设施管理人员和高管等多样化的用户群体，提供更好的交互功能。

9、开发先进的人工智能视觉系统，优化生产质量

在 2020 年之前，计算机视觉与大型语言模型是两种截然不同的技术。随着视觉转换器（ViT）模型的诞生，这一局面开始发生转变。

2021 年，OpenAI 的 CLIP 模型利用 ViT 识别复杂的视觉特征，进一步推动了这一趋势。2023 年 6 月，Salesforce Research 推出的BLIP-2模型，基于CLIP的ViT与LLM结合，实现了与图像的对话交互，开启了视觉与语言交互的新纪元。

通过对视觉模型和LLM进行微调，提供特定领域的深入见解，有限提升生产线检测准确性。
而2023 年 5 月，SparkCognition 宣布与壳牌石油公司合作，共同部署了基于图像的生成式人工智能系统，成功地将原本需要9个月才能完成的地震勘测时间缩短至9天。

10、为培训提供丰富的可视化3D虚拟环境

潜在扩散模型，如 OpenAI 的 DALLE-2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion，可根据简短的自然语言描述生成逼真环境。为进一步细化图像生成过程，利用稳定扩散衍生模型的开源项目（如 ControlNet）可对图像生成进行精细控制，并涵盖特定领域场景，极大地丰富虚拟环境的多样性和真实性，满足不同领域的需求。
而英伟达™（NVIDIA®）的NeuralField-LDM项目，采用分层潜在扩散模型，可生成既逼真又复杂的三维场景，为一线工人提供前所未有的沉浸式培训体验，提升整体工作效率和安全性。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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