隨著DeepSeek等通用大模型技術(shù)的突破，AI在設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、能源優(yōu)化、質(zhì)量管控、生產(chǎn)制造等場景中已展現(xiàn)出顛覆性潛力，工業(yè)企業(yè)紛紛加速布局“AI+”戰(zhàn)略，然而貼上“AI標(biāo)簽”的服務(wù)商和解決方案真假難辨。根據(jù)行業(yè)調(diào)研數(shù)據(jù)，77%的企業(yè)工程師并不知道如何判斷真假AI技術(shù)。那么，如何判斷真假AI？

3月14日，蘑菇物聯(lián)舉行315打假AI暨靈知AI2.0——公輔能源垂直大模型發(fā)布活動(dòng)，揭露工業(yè)假AI，發(fā)布工業(yè)真AI。

“不只是C端需要打假，B端也需要打假?！蹦⒐轿锫?lián)創(chuàng)始人兼CEO沈國輝在發(fā)布會(huì)上總結(jié)了假AI的4個(gè)類型：規(guī)則型偽AI、數(shù)據(jù)偽裝型AI、黑箱型AI和功能嫁接型AI。

具體來看，沈國輝認(rèn)為，常見的假AI具有四個(gè)特征。第一，無自主學(xué)習(xí)能力，系統(tǒng)無法通過新數(shù)據(jù)優(yōu)化表現(xiàn)；第二，無法將AI可視化，只停留在PPT階段，AI界面不可視，AI計(jì)算的過程不可視（客戶體驗(yàn)不到）；第三，技術(shù)不透明，拒絕提供模型架構(gòu)或訓(xùn)練數(shù)據(jù)信息（常見于toB服務(wù)商）；第四，人工依賴度高，后臺需持續(xù)人工維護(hù)的規(guī)則庫或修正結(jié)果。

“打假先打自己?！睍?huì)上，沈國輝以蘑菇物聯(lián)自身發(fā)展經(jīng)歷詳解假AI真實(shí)情況。

“2021年，蘑菇物聯(lián)通過AI技術(shù)初步切入中央空調(diào)場景，在AI算法控制測試驗(yàn)證前，首先應(yīng)用的是機(jī)理模型做控制，但有同事為了更快地把軟件賣給客戶，就自己把當(dāng)時(shí)還沒有發(fā)布的AI技術(shù)寫到了匯報(bào)PPT里，實(shí)際上還沒有寫明白，只有概念和一堆唬人的名詞，這是典型的假AI。而今天，有更多友商大肆宣傳自己有AI技術(shù)，本質(zhì)只是披著‘AI’皮的傳統(tǒng)軟件?！鄙驀x說。

此后，蘑菇物聯(lián)在內(nèi)部采取了多項(xiàng)管理措施：比如嚴(yán)禁員工操之過急地宣傳AI和在AI的應(yīng)用研發(fā)上繼續(xù)加大投入，并在工業(yè)AI首席技術(shù)官周子葉的帶領(lǐng)下自主研發(fā)了工業(yè)公輔能源系統(tǒng)的AI垂直大模型——靈知AI，掌握超20多類高耗能通用設(shè)備的設(shè)備機(jī)理和專家知識庫，具備問答、診斷、預(yù)測、控制4大模型能力，入選國家工信部人工智能賦能新型工業(yè)化典型應(yīng)用案例。

據(jù)介紹，截至2024年底，蘑菇物聯(lián)經(jīng)過超2600個(gè)工廠公輔能源車間的實(shí)踐摸索，總結(jié)出AI在工業(yè)場景落地的AROE模型框架：異常檢測-根因分析-優(yōu)化決策-效果評估，AROE模型框定了AI在工業(yè)場景部署落地、創(chuàng)造價(jià)值的技術(shù)結(jié)構(gòu)。

如今，各行各業(yè)加速擁抱AI浪潮之際，工業(yè)企業(yè)掌握一套判斷真假AI的辦法迫在眉睫。周子葉分享了工業(yè)企業(yè)需要的真AI需具備4大技術(shù)特征，它們分別是云邊端技術(shù)架構(gòu)、垂直大模型與行業(yè)知識庫結(jié)合應(yīng)用、豐富的工業(yè)設(shè)備通訊協(xié)議庫、AI系統(tǒng)具備開放性。

其中，云邊端技術(shù)架構(gòu)是指任何AI都建構(gòu)在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，能讓采集-分析-決策-控制數(shù)據(jù)流跑通，比如在邊緣側(cè)可進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集和實(shí)時(shí)控制，在云端可進(jìn)行大規(guī)模計(jì)算及訓(xùn)練AI大模型，而如果采用傳統(tǒng)的PLC、SCADA等技術(shù)，在技術(shù)架構(gòu)上無法支持AI的應(yīng)用。

有關(guān)垂直大模型與行業(yè)知識庫結(jié)合應(yīng)用方面，周子葉表示，設(shè)備故障診斷、設(shè)備組合控制、設(shè)備參數(shù)控制等工業(yè)場景中的問題，需要通過特定的垂直模型結(jié)合行業(yè)知識庫去解決，只有通用大模型,或只有行業(yè)知識庫，其它都無法在工業(yè)場景發(fā)揮AI的價(jià)值。

周子葉還表示，工業(yè)設(shè)備通訊協(xié)議是采集設(shè)備數(shù)據(jù)和控制設(shè)備的“鑰匙”，先采集不同型號、不同種類的設(shè)備數(shù)據(jù)，以供AI分析計(jì)算。若掌握的協(xié)議有限，只能采集有限的設(shè)備數(shù)據(jù)，AI也難以發(fā)揮作用。

此外，周子葉認(rèn)為，AI系統(tǒng)要具備開放性，一是通過開放的API接口與企業(yè)或其他第三方系統(tǒng)深度集成；二是系統(tǒng)需能從單點(diǎn)優(yōu)化升級到全局協(xié)同優(yōu)化，從某個(gè)車間的優(yōu)化拓展到全工廠甚至跨工廠的協(xié)調(diào)優(yōu)化。

“真AI必須脫離‘PPT AI’模式，做到AI可落地+創(chuàng)造可測量價(jià)值+可持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值。”周子葉在會(huì)上正式發(fā)布了“靈知AI2.0，蘑菇物聯(lián)認(rèn)為，這是中國唯一落地的公輔能源垂直大模型”。

周子葉表示，工業(yè)企業(yè)部署靈知AI垂直大模型有可落地的路徑，也有可測量的價(jià)值，靈知AI貫穿工業(yè)能源全流程，承諾具體節(jié)能率，也有可持續(xù)的價(jià)值，靈知AI具備問答、診斷、預(yù)測、控制4大模型能力,可持續(xù)優(yōu)化公輔能源系統(tǒng)的能耗水平，持續(xù)提高系統(tǒng)能效。