早在1965年，著名管理大師彼得·德魯克（Peter Drucker）就曾預(yù)言，知識(shí)將取代土地、勞動(dòng)、資本與機(jī)器設(shè)備，成為最重要的生產(chǎn)要素。而進(jìn)入新世紀(jì)，伴隨著數(shù)字化、智能化浪潮洶涌而至，通過(guò)企業(yè)內(nèi)部知識(shí)的積累與傳承，以及與外部資源、技術(shù)和知識(shí)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)知識(shí)的管理、應(yīng)用與創(chuàng)新，對(duì)于企業(yè)的重要性也愈發(fā)凸顯，并成為企業(yè)塑造核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵手段。為充分利用企業(yè)內(nèi)外部現(xiàn)有的知識(shí)，知識(shí)管理也扮演著越來(lái)越重要的角色。

在此背景下，知識(shí)中臺(tái)作為將企業(yè)的知識(shí)、數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行集成、整合與管理，為企業(yè)各部門(mén)和業(yè)務(wù)流程提供支持與服務(wù)的平臺(tái)，由于能夠?qū)崿F(xiàn)知識(shí)的自動(dòng)化、智能化和共享化，如今正受到越來(lái)越多企業(yè)的關(guān)注和應(yīng)用。

數(shù)字化與智能化時(shí)代，工業(yè)知識(shí)管理面臨困境

雖然，在數(shù)字化和智能化時(shí)代，做好工業(yè)知識(shí)管理，對(duì)于工業(yè)制造企業(yè)至關(guān)重要：一方面，通過(guò)知識(shí)管理，不僅能夠確保企業(yè)在最需要的時(shí)間將最需要的知識(shí)傳遞給最需要人，從而幫助企業(yè)改進(jìn)生產(chǎn)工藝、提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量等；另一方面，基于知識(shí)的積累與沉淀，也能夠指導(dǎo)企業(yè)在各種不確定環(huán)境中做出正確、合理的決策，能夠更加靈活地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的變化；此外，知識(shí)管理也能促進(jìn)企業(yè)內(nèi)部的知識(shí)共享與創(chuàng)新，并有助于企業(yè)文化的構(gòu)建，增強(qiáng)員工對(duì)企業(yè)文化的認(rèn)同等。

而且，隨著通用AI大模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、大數(shù)據(jù)分析與挖掘等數(shù)智化技術(shù)的興起，也為企業(yè)進(jìn)行知識(shí)管理提供了便利的技術(shù)工具，并推動(dòng)知識(shí)管理企業(yè)知識(shí)管理邁向知識(shí)智能的時(shí)代。

但是，當(dāng)前企業(yè)在工業(yè)知識(shí)管理方面，依然面臨諸多困境：

知識(shí)管理難：在企業(yè)/工廠內(nèi)部存在著大量無(wú)序且繁雜的知識(shí)，不僅包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中建設(shè)的大量應(yīng)用系統(tǒng)，還有一大部分知識(shí)是存儲(chǔ)在非結(jié)構(gòu)化的文檔內(nèi)。這就導(dǎo)致企業(yè)在知識(shí)管理時(shí)，需要同時(shí)管理N個(gè)系統(tǒng)M個(gè)文檔知識(shí)。要想實(shí)現(xiàn)知識(shí)的有效管理和分級(jí)分類，需要投入巨大的人力、物力和財(cái)力。

算法能力差：傳統(tǒng)知識(shí)中臺(tái)的核心技術(shù)是知識(shí)圖譜，然而圖譜構(gòu)建存在著天然的缺陷，即對(duì)于專業(yè)人員或者業(yè)務(wù)專家構(gòu)建知識(shí)三元組具有強(qiáng)依賴性。而新型知識(shí)中臺(tái)雖然依托大語(yǔ)言模型實(shí)現(xiàn)，但目前市場(chǎng)上大部分只實(shí)現(xiàn)了單模態(tài)知識(shí)抽取，無(wú)法滿足圖表、音視頻以及3D模型等多模態(tài)知識(shí)抽取。

內(nèi)容可信度低：企業(yè)需要的是真實(shí)、精確可推敲的數(shù)據(jù)或者內(nèi)容。然而，當(dāng)前市場(chǎng)上的通用AI大語(yǔ)言模型普遍都存在生成內(nèi)容可信度低的問(wèn)題，這也是通用AI大語(yǔ)言模型的致命性缺點(diǎn)。

數(shù)據(jù)安全保障弱：目前，大部分生成式AI（AIGC）產(chǎn)品都部署在公有云上，數(shù)據(jù)交互和內(nèi)容生成皆暴露于外網(wǎng)。大量的對(duì)話數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)集在存儲(chǔ)和調(diào)用方面都存在泄露風(fēng)險(xiǎn)。

應(yīng)用落地難：雖然今年以來(lái)AI大模型技術(shù)持續(xù)火熱，但是大模型技術(shù)門(mén)檻高，企業(yè)/工業(yè)客戶側(cè)缺乏專業(yè)人才。而且，工業(yè)知識(shí)應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜多變，應(yīng)用開(kāi)發(fā)和實(shí)施成本高，傳統(tǒng)知識(shí)服務(wù)平臺(tái)無(wú)法滿足客戶需要。

工業(yè)知識(shí)管理面臨的難點(diǎn)與困境

以上難點(diǎn)與困境，嚴(yán)重阻礙了將生成式AI技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)知識(shí)管理，同時(shí)也制約了企業(yè)基于知識(shí)驅(qū)動(dòng)的人工智能應(yīng)用。

鑒于此，雪浪云作為長(zhǎng)期為制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供機(jī)理、數(shù)據(jù)以及AI混合建模與聯(lián)合計(jì)算服務(wù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)及工業(yè)數(shù)據(jù)智能系統(tǒng)服務(wù)商，針對(duì)以上痛點(diǎn)和問(wèn)題，自主研發(fā)并推出了“雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)”，致力于幫助企業(yè)打造“工業(yè)知識(shí)大腦”，助力企業(yè)方便快捷地從海量數(shù)據(jù)中提煉和沉淀知識(shí)，并賦能于企業(yè)和業(yè)務(wù)發(fā)展。

雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)，助力企業(yè)打造“工業(yè)知識(shí)大腦”

雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)是基于雪浪OS自研的大語(yǔ)言模型產(chǎn)品，能夠通過(guò)對(duì)繁雜無(wú)序的工業(yè)知識(shí)進(jìn)行匯集、抽取、推理和生成，實(shí)現(xiàn)快速知識(shí)檢索、智能問(wèn)答和知識(shí)推理。雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)致力于構(gòu)建工業(yè)領(lǐng)域的Chat GPT，通過(guò)多模態(tài)知識(shí)接入、多數(shù)據(jù)源接入和知識(shí)管理，不僅能助力企業(yè)自動(dòng)化處理大量重復(fù)性任務(wù)，提高工作效率，降低減少人力成本；而且也能基于大量數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)，提供更準(zhǔn)確的信息和預(yù)測(cè)結(jié)果；同時(shí)也能幫助企業(yè)更好地理解客戶的需求和反饋，從而提供更好的產(chǎn)品和服務(wù)；此外也能助力企業(yè)更好地理解業(yè)務(wù)環(huán)境和市場(chǎng)趨勢(shì)，從而推出新的產(chǎn)品和服務(wù)，推動(dòng)組織創(chuàng)新。

雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)產(chǎn)品架構(gòu)

在技術(shù)路線上，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)首先將不同種類的輸入抽取為知識(shí)，然后基于自研的多模態(tài)大語(yǔ)言模型和算力資源，根據(jù)人機(jī)交互的要求，進(jìn)行知識(shí)推理并輸出推理結(jié)果，生成文檔、圖片、工業(yè)知識(shí)樹(shù)、3D模型等。

雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)技術(shù)路線

在產(chǎn)品功能上，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)涵蓋知識(shí)管理、智能問(wèn)答、智能檢索、文章摘要總結(jié)、智能表格分析、智能打標(biāo)、文本輔助生成插件XGPT等。

知識(shí)管理包括知識(shí)類型管理、知識(shí)標(biāo)簽管理和知識(shí)空間管理功能，支持一鍵上傳各種類型文件（目前已支持word、ppt、pdf、excel、txt、csv、圖片、視頻等知識(shí)上傳和抽取），可自動(dòng)將行業(yè)知識(shí)分類，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化梳理，生成知識(shí)標(biāo)簽，并可通過(guò)知識(shí)管理內(nèi)的空間管理，將專業(yè)知識(shí)進(jìn)行分區(qū)隔離。

智能問(wèn)答可自主生成行業(yè)場(chǎng)景智能問(wèn)答助手，對(duì)行業(yè)相關(guān)的問(wèn)題進(jìn)行專業(yè)解答。它不僅支持多輪對(duì)話交互，支持應(yīng)答內(nèi)容的重新生成、復(fù)制和點(diǎn)評(píng)操作，也支持對(duì)提問(wèn)的知識(shí)空間進(jìn)行限制，當(dāng)鎖定一個(gè)或多個(gè)空間，智能應(yīng)答會(huì)根據(jù)選定空間內(nèi)的知識(shí)進(jìn)行定向應(yīng)答。根據(jù)知識(shí)權(quán)限控制約定，用戶只能選擇對(duì)自己開(kāi)放的空間。此外，還支持應(yīng)答內(nèi)容生成路徑溯源，以提高應(yīng)答內(nèi)容的可解釋性，并可對(duì)原知識(shí)內(nèi)容進(jìn)行在線預(yù)覽，以增強(qiáng)用戶的知識(shí)獲得感。

智能檢索功能可以根據(jù)用戶的檢索信息，快速、準(zhǔn)確地從大量的文本數(shù)據(jù)中得出綜合性的智能應(yīng)答，以及相關(guān)的信息和知識(shí)，主要功能包含分模態(tài)檢索、定向檢索、智能應(yīng)答、知識(shí)在線預(yù)覽等。

文章摘要總結(jié)可基于大語(yǔ)言模型對(duì)不同模態(tài)知識(shí)抽取學(xué)習(xí)后，快速輸出歸納總結(jié)，幫助用戶快速了解整篇文章內(nèi)容。目前支持Word、PPT和PDF等文件類型。

智能表格分析是基于大語(yǔ)言模型的“數(shù)據(jù)計(jì)算推理能力+代碼生成能力”衍生至表格內(nèi)數(shù)據(jù)分析的工具，支持表格快速查找、數(shù)據(jù)分析代碼生成、調(diào)起Jupyter編輯代碼、輸出數(shù)據(jù)表格以及知識(shí)再入庫(kù)等。其主要特點(diǎn)是可以將數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)按照一定的計(jì)算邏輯，生成一張數(shù)據(jù)表格，再次進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，可直接調(diào)用Jupyter并輸出該表格生成邏輯代碼，同時(shí)支持用戶修改代碼以達(dá)到想要分析的數(shù)據(jù)。

智能打標(biāo)是基于NLP算法技術(shù)提取文章關(guān)鍵字或短語(yǔ)，并向標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)簽庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行向量映射，相似度較高可以自動(dòng)為該文本生成相關(guān)標(biāo)簽；相似度較低的交由人工判定該標(biāo)簽是否入庫(kù)。這樣既能實(shí)現(xiàn)快速打標(biāo)的目的，又能通過(guò)標(biāo)簽的標(biāo)準(zhǔn)化定義，提高打標(biāo)的準(zhǔn)確度。

文本輔助生成插件XGPT是基于私有化部署的專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)大腦（專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)+大語(yǔ)言模型）能力實(shí)現(xiàn)的office word輔助生成工具，提供選中提問(wèn)、輸入提問(wèn)、定向知識(shí)空間、知識(shí)推理總結(jié)、多格式回復(fù)和定點(diǎn)插入等多項(xiàng)能力。

立足核心優(yōu)勢(shì)，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)應(yīng)用場(chǎng)景豐富

據(jù)介紹，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)的核心優(yōu)勢(shì)在于其具備四大能力：

01高擴(kuò)展的數(shù)據(jù)接入和安全控制能力

它不僅支持接入結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)以及外部專業(yè)網(wǎng)站的能力（如高校網(wǎng)站、科研機(jī)構(gòu)網(wǎng)站、專業(yè)領(lǐng)域網(wǎng)站等），也能通過(guò)加密存儲(chǔ)、分級(jí)授權(quán)以及數(shù)據(jù)備份等技術(shù)，保障數(shù)據(jù)的安全管理。

02高覆蓋的多模態(tài)抽取能力

它支持word、pdf、txt、execl、csv、圖片等多種模態(tài)知識(shí)的抽取，可以較好地處理文檔內(nèi)的表格、圖片、公式以及中英文等內(nèi)容。

03高可靠的檢索問(wèn)答能力

它基于金字塔向量存儲(chǔ)和檢索匹配理論，構(gòu)建全面可靠的知識(shí)檢索能力，目前檢索和問(wèn)答綜合準(zhǔn)確率可達(dá)到95%以上。

04高可用的私有化部署能力

它基于開(kāi)源應(yīng)用容器引擎Docker的快速部署能力，可實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品服務(wù)容器集群化，可自定義私域網(wǎng)絡(luò)，并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的一鍵部署和運(yùn)維。

得益于這些核心優(yōu)勢(shì)，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)可應(yīng)用于知識(shí)問(wèn)答、工藝輔助、風(fēng)險(xiǎn)管理、報(bào)告生成等豐富場(chǎng)景。例如，在知識(shí)問(wèn)答方面，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)可實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)知識(shí)檢索、工藝知識(shí)檢索與推理、生產(chǎn)常識(shí)問(wèn)答等。在工藝輔助方面，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)可實(shí)現(xiàn)工藝可行性分析、工藝路徑檢索與推理、生產(chǎn)計(jì)劃評(píng)價(jià)等。在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)可實(shí)現(xiàn)工藝風(fēng)險(xiǎn)分析、企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)分析、風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)培訓(xùn)等。在報(bào)告生成方面，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)可實(shí)現(xiàn)經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告生成、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)及采購(gòu)建議生成等。

雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)典型應(yīng)用場(chǎng)景

應(yīng)用成效顯著，雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)開(kāi)啟知識(shí)管理新篇章

當(dāng)前，雪浪工業(yè)知識(shí)中臺(tái)已成功應(yīng)用于輔助投標(biāo)文書(shū)撰寫(xiě)、自動(dòng)生成設(shè)備運(yùn)維日?qǐng)?bào)、打造運(yùn)維知識(shí)大腦以及AutoCAD自動(dòng)化建模等，幫助企業(yè)提高效率、降低成本、提高分析與預(yù)測(cè)精度、提高客戶滿意度以及推動(dòng)創(chuàng)新。

在輔助標(biāo)書(shū)文件撰寫(xiě)方面，基于裝備與標(biāo)書(shū)具有唯一性，高端裝備定制化需求較高，對(duì)應(yīng)的標(biāo)書(shū)更改工作量也極大，傳統(tǒng)人工編制效率低且易出錯(cuò)，以及標(biāo)書(shū)撰寫(xiě)需要眾多知識(shí)源，人工參照極易出錯(cuò)，且標(biāo)準(zhǔn)化程度低等痛點(diǎn)問(wèn)題，雪浪云知識(shí)中臺(tái)研發(fā)了針對(duì)能源裝備、綠色低碳裝備、高端智能裝備等重型定制裝備投標(biāo)文件自動(dòng)生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于大模型微調(diào)建立知識(shí)中臺(tái)，提取歷史投標(biāo)文檔、裝備設(shè)計(jì)文檔等多格式文件，形成知識(shí)融合，支持知識(shí)推理，能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)投標(biāo)文件要求，如指定工況、約束載荷等，自動(dòng)生成定制化售前交流與投標(biāo)方案，提升企業(yè)售前響應(yīng)效率、降低售前溝通成本。

大語(yǔ)言模型（LLM）輔助投標(biāo)文書(shū)撰寫(xiě)

在打造運(yùn)維知識(shí)大腦以及構(gòu)建行業(yè)知識(shí)中臺(tái)方面，某企業(yè)基于雪浪云工業(yè)中臺(tái)搭建運(yùn)維知識(shí)大腦，通過(guò)對(duì)圖紙資料、設(shè)備說(shuō)明書(shū)、作業(yè)指導(dǎo)書(shū)、維修案例及專業(yè)書(shū)籍等進(jìn)行抽取與存儲(chǔ)，不僅能夠提煉適合自身隊(duì)伍建設(shè)的教程，提升適崗能力，加速技能人才的培養(yǎng)，也能根據(jù)前期案例，得到解決故障措施的比例，通過(guò)數(shù)據(jù)反饋維修人員，提升作業(yè)效率，此外也能推送相關(guān)的維修案例，減少維修人員的判斷過(guò)程。

運(yùn)維知識(shí)大腦

某核電廠依托雪浪工業(yè)知識(shí)中臺(tái)搭建核電行業(yè)知識(shí)中臺(tái)，對(duì)該核電站的核電工藝手冊(cè)、核電設(shè)備維修手冊(cè)、工業(yè)設(shè)計(jì)文件等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)抽取與存儲(chǔ)，實(shí)現(xiàn)在設(shè)計(jì)、計(jì)劃運(yùn)行、維修儀控、系統(tǒng)設(shè)備、質(zhì)量管理等多個(gè)場(chǎng)景下的知識(shí)管理，使各崗位人員可通過(guò)知識(shí)問(wèn)答功能快速、準(zhǔn)確獲取信息。據(jù)統(tǒng)計(jì)，該核電廠在采用基于雪浪工業(yè)知識(shí)中臺(tái)搭建核電行業(yè)知識(shí)中臺(tái)后，知識(shí)獲取速度提高50%，方案設(shè)計(jì)效率提高30%，工作產(chǎn)出效率大幅提升；同時(shí)知識(shí)管理安全有序，員工調(diào)閱知識(shí)可查可控，精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)了組織內(nèi)知識(shí)傳承和有效調(diào)用。

基于雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)搭建核電知識(shí)引擎

在AutoCAD建模自動(dòng)化方面，通過(guò)輸入零件設(shè)計(jì)需求清單描述，如設(shè)計(jì)特征、參考樣例參數(shù)等，基于專用大模型對(duì)Lisp編程語(yǔ)言進(jìn)行訓(xùn)練，雪浪云知識(shí)中臺(tái)可根據(jù)用戶需求生成對(duì)應(yīng)的Lisp代碼，并支持用戶繼續(xù)編輯代碼，最終在AutoCAD中生成相應(yīng)的設(shè)計(jì)。而且，大模型驅(qū)動(dòng)的AutoCAD建模自動(dòng)化，支持多輪會(huì)話，迭代式改進(jìn)。

大模型驅(qū)動(dòng)的AutoCAD建模自動(dòng)化

在數(shù)字化和智能化時(shí)代，企業(yè)需要通過(guò)構(gòu)建企業(yè)知識(shí)中臺(tái)，打造知識(shí)管理體系，并通過(guò)知識(shí)與業(yè)務(wù)的融合，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)知識(shí)的智能化、自動(dòng)化和共享化，以便在這個(gè)“不確定性是唯一確定性”的時(shí)代里，更好駕馭不確定性，將自身打造為洞察、應(yīng)變、創(chuàng)新的自適應(yīng)性組織。而雪浪云工業(yè)知識(shí)中臺(tái)作為針對(duì)工業(yè)領(lǐng)域定制化應(yīng)用場(chǎng)景，結(jié)合大語(yǔ)言模型技術(shù)為企業(yè)提供知識(shí)管理、知識(shí)檢索、知識(shí)問(wèn)答、智能表格分析、文本輔助生成等服務(wù)的領(lǐng)先的知識(shí)賦能平臺(tái)，能夠有效幫助企業(yè)提高業(yè)務(wù)流程效率、增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量與精準(zhǔn)度、提升服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度，降低企業(yè)成本和風(fēng)險(xiǎn)，并推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新。

免責(zé)聲明：市場(chǎng)有風(fēng)險(xiǎn)，選擇需謹(jǐn)慎！此文僅供參考，不作買(mǎi)賣(mài)依據(jù)。