在數字經濟時代的今天,數字化轉型已經成為企業的首要任務。隨著人工智能技術的發展,特別是基于生成式AI推出的各類行業大模型應用,AI正在憑借著“驚人的創新”給各行各業帶來顛覆性的價值提升。
在上周舉辦的MATLAB EXPO 2024中國用戶大會上,MathWorks 全球副總裁 Richard Rovner在主題為《面向數字化工程的基于模型的設計:影響和方向》的分享中詳細介紹了數字時代的應用趨勢和工作流趨勢,并著重介紹了AI 在系統開發中的應用。他指出,AI已經完全具備融合到基于模型設計(MBD)開發流程中的能力,MathWorks通過不斷探索行業需求和提供基于AI的各類工具箱,賦能工程師提高工作效率。
MathWorks 全球副總裁 Richard Rovner
當前,創新已經成為企業保持高速增長和可持續發展的核心要素。隨著生成式AI時代的到來,如何利用各種大模型應用驅動業務創新,提高工作和生產效率,已經成為大部分企業探索的重要話題。
Richard Rovner告訴記者,對于一家科技驅動型公司而言,保持持續創新尤其重要。他表示,MathWorks專注于工程技術領域和科學領域,與教育界和工業界中頂尖的企業保持緊密合作,從中獲取用戶的最新反饋,將第一手信息融入到產品設計中,不斷推出新的產品,始終保持著在技術和產品上的創新。Richard Rovner強調,我們并不著眼于一時的盈利,而是始終堅持長期的投資策略和長期的產品開發,不斷提高自身的技術實力和服務能力,用技術推動行業的進步。
談到AI驅動的創新,Richard Rovner表示,MathWorks三十年前就開始做神經網絡工具箱,到今天為止仍在不斷優化AI相關的算法模型。
“第一次使用ChatGPT,我感覺很驚訝,很好奇。但是,隨后使用時感覺ChatGPT給到的結果可能并不一定總是那么正確。也就是說,ChatGPT有時非常好,有時也會讓人感到疑惑。” Richard Rovner表示,雖然我還不能確定ChatGPT給到的結果是否正確,但我非常確定的這個世界已經被AI改變了,因此我們必須適應潮流,將AI用在產品的開發、設計中。
實際上,這也是Richard Rovner反復強調MATLAB已經完全具備了在工作流程和技術能力上將AI融合到MBD開發流程中。
雖然利用AI創新已經成為企業始終保持競爭力的根本所在,但對于大部分企業而言,他們在探索AI應用過程中仍舊存在著諸多的挑戰。
Richard Rovner認為,企業在開發自己的大模型應用時,主要面臨著三個方面的挑戰。
首先,大模型應用需要大量的數據進行訓練,企業需要投入大量的資金、資源和專業領域的技術人員,巨大的投資使得很多企業望而卻步。
其次,大部分企業并不具備將生成式AI與企業內部已有集成資產有效地結合在一起的能力;
最后,為保持模型的準確性和適應性,需要持續的投入資源進行模型的維護和更新。
Richard Rovner表示,MathWorks近幾年陸續推出機器學習、深度學習、強化學習等一系列工具箱來推動AI產品落地。作為一個科學計算的軟件平臺,MATLAB支持各種各樣的標準和開放接口,能夠把其它開源框架下的深度學習框架導入進來,例如MATLAB支持ONNX標準,能夠把TensorFlow、PyTorch導入到MATLAB甚至Simulink平臺中,進行系統級的仿真。
Richard Rovner 表示,AI的最終目的是應用到系統中進行生產。
因此,在人工智能平臺上完成仿真工作之后,我們可實現自動化地生成代碼,此功能使得用戶能夠便捷地將其部署至邊緣設備等,以實現系統的全面集成,從而大幅提升應用的便利性和效率。
在MATLAB EXPO 2024中國用戶大會上,來自工業制造、教育、醫療行業的專家結合業務需求,分享了他們對于AI技術的觀點,并介紹了與MathWorks合作推動的創新成果。
中聯重科智能技術有限公司總經理助理張遷表示,柔性運動模態建模復雜是柔性臂架類產品在智能化面臨的主要挑戰,較大的柔性形變會導致末端定位困難、彈性振蕩導致臂架操控困難,構建柔性臂架的數學模型及運動學仿真勢在必行。中聯重科通過與MathWorks緊密合作,加速產品開發過程,優化設計、預測產品性能,降低了制造企業的試錯成本和安全風險,縮短了市場響應時間。
重慶西山科技股份有限公司副總經理陳竹表示,傳統光學內鏡系統存在著看不見、看不清、看不遠、體積大等局限性,通過“MATLAB”和“計算成像”雙輪齊驅,使用MATLAB 快速將算法轉換為FPGA 代碼來快速解除限制,助力臨床。
西安電子科技大學的蘇濤院長同樣表示,3G/4G/5G使得濾波器需求指數級增長,濾波器越來越多,越來越小,越來越精。MATLAB簡單易用的編程環境和強大的數值計算能力,以及豐富的工具箱和函數庫,加速系統開發。
不難發現,面對智能時代的到來,MathWorks已經與業界合作伙伴攜手,充分利用AI實現系統的仿真和集成,助推企業充分利用人工智能技術加速業務創新與發展。
聚焦工程技術與客戶服務,與合作伙伴深度合作,幫助客戶取得成功,是MathWorks的核心目標,也是MathWorks獲得商業成功的關鍵。
談到面向中國的策略,Richard Rovner告訴記者,各個行業所有的差異化競爭趨勢都集中在軟件功能本身,這是一個共性要求,不僅在中國,在全球都是一樣的。此外,全球用戶都在考慮如何將AI融合到系統中,將AI的能力利用起來,這也是大家的共性需求。
MathWorks中國區行業市場總監李靖遠
MathWorks中國區行業市場總監李靖遠則表示,5G/6G、新能源汽車、高鐵等是中國市場的獨特產業。針對這些產業,就需要有一些政策和規范驅動。為此,在構建系統時,就需要中國客戶結合政策和行業規范的特殊要求,與歐洲和北美市場有一定的區別。
除此之外,在本地化支持方面,包括技術服務支持、軟件本身翻譯、界面等,需要我們本地化的技術團隊去幫助本土的客戶共同成長,幫助建立客戶的整體開發流程。最后,在生態系統方面,MathWorks也會基于中國市場進行構建,以此來更好地服務中國企業。
采訪最后,Richard Rovner再次強調:“對客戶的深度支持與服務和我們的發展理念是相輔相成的。通過幫助他們取得項目成功,我們也將取得商業成功,并進一步提高企業和產品的影響力,以實現加速科技和工程發展進程的目標。”
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