Репортаж от Wedoany，Компания China Unicom в рамках Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года запустила совместное создание набора данных опыта «Промышленный мастер», преобразуя операционный опыт опытных техников в машиночитаемые корпуса для ускорения интеллектуальной трансформации обрабатывающей промышленности.
17 июля China Unicom провела форум «Модели и данные на одной частоте, интеллектуальное производство в резонансе» — AI, способствующий новому индустриальному развитию. На форуме, посвященном накоплению неявных знаний в обрабатывающей промышленности и созданию высококачественных промышленных данных, был запущен данный проект совместного создания набора данных. На форуме было отмечено, что ожидается, что к 2035 году глобальный рынок промышленного интеллекта превысит 3,5 триллиона юаней, а такие компании, как Siemens и BMW, уже полностью продвигают трансформацию заводов с использованием AI. Китайские производственные предприятия повсеместно сталкиваются с проблемой, что неявный опыт, основанный на практическом восприятии опытных мастеров, такой как оценка сварки, обслуживание оборудования и настройка технологических параметров, трудно преобразовать в данные корпуса. С выходом на пенсию опытных техников и сокращением кадров на передовой существует риск потери ключевых ноу-хау. Традиционная модель «мастер-ученик» с трудом адаптируется к потребностям обучения масштабных промышленных больших моделей, воплощенного интеллекта и промышленных интеллектуальных агентов, а различия в методах работы между разными бригадами повышают порог стандартизации наборов данных.
В данном совместном проекте участвуют 13 организаций, охватывающих такие сферы, как оборудование, судостроение, атомная энергетика, тяжелая промышленность и поставщики услуг «AI+производство», включая Shanghai Electric, ZPMC, Waigaoqiao Shipbuilding, Shanghai Aircraft Manufacturing, Shanghai Branch of China Unicom, Kupasi и другие. Стороны ведут совместную работу над десятью типами высокоценных наборов данных опыта, включая диагностику оборудования, оценку дефектов сварки, проверку и утверждение судовых проектов, поведение при человеко-машинном взаимодействии. Компания ZPMC уже собрала огромное количество мультимодальных данных при газовой защитной сварке панельных элементов стальных мостовых проектов. После настройки больших и малых моделей точность распознавания дефектов, таких как поры, подрезы и непровары, превысила 98%. Разработанный компанией Waigaoqiao Shipbuilding «AI-ассистент для проектирования и разработки» способствует переходу анализа замечаний судовладельцев и классификационных обществ от пассивного ответа к интеллектуальной поддержке. Дочерняя компания Shanghai Electric — Shanghai Turbine Plant — внедрила пилотный проект интеллектуального агента для генерации технологических процессов лопаток. Путем извлечения признаков из трехмерных моделей и обучения на технологических корпусах автоматически генерируются операции, последовательности действий и ключевые параметры, что сокращает цикл проектирования с 30 до 14 дней.
Шанхайская комиссия по экономике и информатизации выпустила сопутствующую политику. В недавно опубликованных «Некоторых мерах по дальнейшему продвижению развития "AI+производства" в Шанхае» специально выделены отдельные статьи, поддерживающие разработку методологии управления данными опыта мастеров и создание инструментария для сбора данных с открытым исходным кодом. После внедрения набора данных промышленные роботы и интеллектуальные агенты смогут воспроизводить логику принятия решений мастеров. Обучение новых сотрудников на предприятиях с использованием цифровых корпусов сократит цикл их становления. Технологические знания будут непрерывно обновлять отраслевые вертикальные большие модели, формируя устойчивый цикл данных для интеллектуального производства.
