近期，國聯(lián)股份在互動平臺上，回答了一個關(guān)于國聯(lián)在ChatGPT和AIGC技術(shù)方面的應用問題。

從基礎層到國內(nèi)GPT模型層，再到應用層；從服務器、芯片、安全，到涉及AIGC范疇的游戲、營銷、電商運營等，ChatGPT成為一個火熱的題材。但實際上ChatGPT并不是單純的題材概念，而是代表了工業(yè)4.0的到來。

微軟(中國)CTO韋青在近期的分享中提出一個觀點：“我們誤以為機器能憑空學習知識，不需要人的參與。但其實機器是不理解概念的，機器理解的是概率分布。”語言，每一個字的出現(xiàn)，都是有概率分布的，機器給出的答案是基于概率的一種推理，不是概念的推理。

國聯(lián)股份作為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實踐者，身處B2B行業(yè)，要做好優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈和供應鏈的事核心還是在把握和協(xié)調(diào)供需關(guān)系。對此，國聯(lián)主要講了三個方面：

一是“智能推薦”。解決用戶需求，提高預測精準度，可以直接帶來的是提高用戶滿意度和購買轉(zhuǎn)化率。根據(jù)公司技術(shù)部門說法，這需要依托于用戶行為數(shù)據(jù)的累積和分析，“采用了深度學習算法，根據(jù)用戶的歷史點擊記錄、購買記錄、偏好和標簽等數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的推薦服務。”

目前智能推薦系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛應用于多多電商平臺、云工廠的生產(chǎn)制造、大宗物流運輸?shù)阮I(lǐng)域，取得了顯著成果。“例如在工廠的生產(chǎn)制造過程中，通過采集以往的投料記錄、采購記錄、操作記錄，可以為生產(chǎn)人員提供原材料的配比推薦，為DCS人員提供生產(chǎn)系統(tǒng)的操作推薦。如根據(jù)原材料的含量指標，推薦在什么時間加什么料、加多少、溫度控制在多少、化學反應持續(xù)多長時間。在大宗物流運輸領(lǐng)域，也可以預測最佳線路和預測的運費有多少。”

二是銷售預測、采購預測。主要來自于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺優(yōu)勢，龐大的客群及行業(yè)積累。據(jù)國聯(lián)技術(shù)總監(jiān)張梅甫介紹，“目前根據(jù)歷史交易數(shù)據(jù)，可以預測未來1-3個月的市場需求和供應情況。準確的銷售和采購預測可以幫助平臺更好地把握市場趨勢和供應鏈變化，從而優(yōu)化產(chǎn)品組合和供應鏈管理，更好地把握市場需求和供應鏈變化，從而做出更加準確的預測和決策，為客戶提供更加精準和高效的服務。”

三是近幾年國聯(lián)頻繁提及的數(shù)字云工廠。以應用機器視覺技術(shù)為例，“通過相機和傳感器等設備來監(jiān)控生產(chǎn)線上的生產(chǎn)過程、人員行為分析、倉庫的貨位異常變動、火災報警等，在工廠安全管理方面可以大大提高安全監(jiān)測和控制的精準度和效率，幫助企業(yè)實現(xiàn)更加智能化和高效的生產(chǎn)管理，為保障工人的人身安全和生產(chǎn)的穩(wěn)定性做出貢獻。”

國聯(lián)認為，充分發(fā)揮AI在概率分布和信息編撰上的優(yōu)勢，為自身業(yè)務賦能才是正道。而不是直接以“拎包入住”的方式對待ChatGPT。

對于ChatGPT寫代碼、設計方案、生成視頻腳本之類的功能，國聯(lián)認為這種AIGC手段本身就是高效辦公手段，越早遷移越有助于人才轉(zhuǎn)型。文心一言發(fā)布會上，百度李彥宏也提到了AI對人類工作的替代，“十年以后，全世界有50%工作會是提示詞工程(prompt engineering)。”

而對于“一家公司是否會應用ChatGPT或者AIGC技術(shù)”的問題，國聯(lián)認為，或許用不了多久大家就不關(guān)心了，就好比二十年前的互聯(lián)網(wǎng)變革，這是共識、趨勢，而且是標配。

具體到產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，借用張梅甫的觀點來說，“產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)就是一個框，什么都能往里裝，包括AI、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)、GPT等這些現(xiàn)代化的技術(shù)。”

目前AI在產(chǎn)業(yè)層面應用占比仍然偏低，憑借在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面的優(yōu)勢，國聯(lián)表示希望能夠訓練出一些有效果的模型來降低整個產(chǎn)業(yè)AI的使用門檻，為實體企業(yè)提高效率創(chuàng)造更多價值。

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