“什么是元宇宙的关键底座?这次工业元宇宙圆桌论坛请来了讯能集思创始人张宗尧博士、观脉科技CTO 苗权、贝尔实验室中国区感知与自动化研发部门总监高飞博士、以及诺基亚贝尔云网事业部行业及互联网解决方案咨询师范华敏四位嘉宾参与讨论,分享观点。”
近日,上海诺基亚贝尔OpenX Lab创新中心启动仪式暨首批合作伙伴授牌仪式圆满举行。活动同期举办了工业元宇宙圆桌论坛,与会嘉宾就工业元宇宙的关键底座,尤其是5G和工业互联网如何深度融合,如何看通用型大模型在制造业的未来等业界普遍关心的热点话题进行了交流和探讨。
此次论坛由诺基亚成长基金投资总监车慧博士主持,特邀讯能集思创始人张宗尧博士、观脉科技CTO 苗权、贝尔实验室中国区感知与自动化研发部门总监高飞博士、以及诺基亚贝尔云网事业部行业及互联网解决方案咨询师范华敏四位嘉宾参与讨论,分享观点。
精辟观点如下
车慧:在过去一年里,资本市场对于元宇宙概念由热捧走向冷静,元宇宙从概念到应用落地仍需要企业不断尝试,推进基础技术和关键设备迭代升级,挖掘更多的应用场景。我们认为,元宇宙相关技术在工业领域的应用将赋能工业产品生命周期的各个场景,促进工业领域智能化升级,其应用价值将远大于消费领域。
张宗尧:元宇宙它背后真正的本质是,现实场景跟深层次AI的紧密结合。我们有幸可以看到这么一个令人既紧张又兴奋的时刻,就是这种通用AI跟元宇宙同时存在的世界。我们讯能集思做 OT驱动的数据分析,我们现在看到在工业场景里已经有非常多的应用。比如工厂通过IoT数据的仿真和模拟来决策如何做到柔性制造。
高飞:ChatGPT很有意思的一个现象就是它一直都在从数据中学习,我们在工业领域里面或者通讯平台上也用了很多AI的技术,这里面最关键的东西就是数据,在我们工业领域谁掌握了高质量的数据,谁就是最后的赢家。
苗权:我认为ChatGPT,它是一个工具,电脑刚出现的这个时候,大家会觉得有一些行业会被电脑所取代。而实际上今天我们看到的是,计算机已经成为我们一个重要的工具,不会使用计算机的人可能会被时代所淘汰。我的一个观点是未来我们还是要拥抱ChatGPT 相关的技术,让我们把它作为一个重要的工具,使我们获得相关的能力,然后更好地为全人类来服务。
范华敏:元宇宙它不应该是一个物理世界的平行存在,它也不仅仅是一个物理世界的一个数字化的镜像投射,它其实更多的应该是一个数实相生、无界感知的未来。我们要把所有的场、人和物的资源都源源不断的进行揭示、体验和投射。所以它的目标应该是要去优化决策和执行,所以用一个关键词来说,我觉得就是融合。
以下为论坛部分内容摘录:
车慧:请嘉宾一人一句话,介绍一下自己和自己公司的产品。
苗权:我负责观脉科技整体的技术方面的工作,观脉科技主要是做全球化网络的,我们构建了一个全球的NaaS网络,把运营商的网络overlay了,提供给企业,用以快速地实现网络服务。
高飞:贝尔实验室研究关于6G在未来元宇宙的使能技术,还研究一些比如说室内的定位技术、感知技术,还有一些多模态的感知方法。另外还有我们把网络作为一个极简化多接口的开放平台,可以快速地部署到工业元宇宙里面,这些都是我们与工业元宇宙相关的一些技术研究。
范华敏:我来自诺基亚云网事业部,我们现在也是结合数字化的浪潮在推很多行业解决方案,我主要关注的就是行业连接这一块,5G专网以及我们在边缘这块的创新,我们有MIXE这样一个边缘的、工业级的专网平台。
张宗尧:我们讯能集思做 OT驱动的数据分析。
车慧:第一个问题,请各位嘉宾分享一下你们对于工业元宇宙的理解和定义。
范华敏:首先很高兴在春暖花开的季节,我们又重新燃起对工业园宇宙这个话题的热情,因为就像历史发展的轨迹一样,其实是波浪式的,元宇宙其实也是这样,有着起伏,但是我们相信过程很曲折,前景是美好的。
我的观点是,元宇宙它不应该是一个物理世界的平行存在,它也不仅仅是一个物理世界的一个数字化的镜像投射,它其实更多的应该是一个数实相生、无界感知的未来。
所以在这个里面,其实它要连接组织的各个方面,把所有的场、人和物的资源都源源不断的进行揭示、体验和投射。所以它的目标应该是要去优化决策和执行,所以用一个关键词来说,我觉得就是融合。我们要让数据活起来,然后让数据被看见,然后要让复杂的这种业务被洞见,同时要被执行和优化。
高飞:我从贝尔实验室角度,先介绍一下关键技术。从元宇宙提出之后,大家主要是从两个角度来探讨目前所用的关键技术。
第一个是显示融合技术,比如说光波导,空间计算,三维扫描成像等等,很多这些技术现在还是处于雏形的阶段,在hype-cycle曲线的萌芽期。
第二个是基础设施技术,那么主要是体现在我们的网络技术,还有算力技术,都需要相应的发展。从我们技术的hype cycle曲线来说,我相信元宇宙尤其是工业元宇宙,很快会有商业模式的落地。
苗权:我分享一句芒格说过的话:“宏观是我们不得不接受的,微观是我们有所作为的。”
当前全球遇到了地缘政治巨大的区域竞争,全球化不确定性,实际上对技术发展,对产业发展都产生了重大的冲击,包括工业元宇宙,甚至有一些细分的行业,比如说数字孪生等等这些行业。
我之前有幸和数字孪生的相关行业有过一些合作,共同做了一些客户,实际上也发现了一些落地的问题,比如说企业出现数据孤岛问题,需要形成真正的数据中台。每一个企业进行落地的时候,数字孪生企业他们要出相关的专家,以项目制的方式去实施,人力成本实际上是极大的,很难去推广复制。
当然,随着比如说ChatGPT等相关技术的推广应用,很多初级和中级专家的角色,实际上可以通过一些大模型技术实现,提供有效的辅助。
如果企业真的能够沉淀下来,形成自己的一个抽象的数据逻辑中台,我觉得整个产业还是会有一个相当好的未来前景的。
张宗尧:元宇宙最早是源自于一个小说,叫做《雪崩》,他们描绘了一个实际上是非常残酷的未来。就是说有一天人工智能跟人类的技术达到了一个非常高的高度,人类的产能不再需要每一个人都工作,在大部分的人不需要工作的情况下,怎么去安顿这些人?所以就创造了一个叫元宇宙的世界,里面有很多深层次AI的东西,让这些人可以生存在这里面,在一个游戏的世界取得他们的成就感。
元宇宙它背后真正的本质是,现实场景跟深层次AI的紧密结合。我们有幸可以看到这么一个令人既紧张又兴奋的时刻,就是这种通用AI跟元宇宙同时存在的世界。在工业场景,如果现在工厂要大规模转移,我们能够通过深层次AI跟元宇宙的技术结合,把现有的技术和经验映射到新的工人,可能只需要两三天,就能达到过去两三年的训练水平。
对于IoT数据的仿真跟模拟,我们也看到非常多的元宇宙仿真应用。比如在做柔性生产的时候,工厂在大规模订单之外,怎么样可以接更多的散单跟杂单。这些都是我们现在看到的比较有意思的元宇宙落地的点。
车慧:从大家描绘的途径中我们看到很多美好的景象,但这个里面有很多关键性使能技术,像数据的采集和收集,然后这个对于现实世界数据的学习,去模拟生成一个虚拟的世界,包括如何从虚拟的世界去对现实世界做一些实际的执行,中间我们感觉到对于数据的收集是非常关键的一环,实时的可靠的连接,又是支撑这一切的一个很关键的底座。
车慧:5G连接消费级的应用我们其实已经看到了不少,但是5G在工业级的应用,对于技术有什么特殊的要求?想要请教一下华敏和张总,你们也服务了很多客户,在他们部署5G的过程中,你们看到了哪些挑战,中间有哪些机遇?
范华敏:其实工业领域我们看到的场景还是很丰富的,典型来说大家现在看到的机器视觉,精准定位,然后还有像监控和测量,甚至数字孪生,还有一些预测性的维护等等。其实这些工业场景伴随着现在专网的普及以及技术的升级已经都很常见了。
但实际上工业领域还有一类技术,比如工业运动控制类,现在还是存在挑战的。运动控制类的这种业务,其核心来说就是要让一个运动的控制器、驱动器,还有就是反馈装置,都达到很高的一个精确性和实时性,在这里边可能有很多新的无线传输的技术需要去实现。 我们在通讯这个领域,5G已经是目前最先进的无线通讯的成熟商用技术,但是接下来,还有高可靠、低时延还有抖动性等等更多更严苛的传输要求,要求我们5G专网突破大带宽,往这个方面去发展。
我觉得无线取代有线会是一种趋势。
早些时候我们也跟大飞机制造商商飞有一些沟通,它现在就是拿着6G的频段在做智能制造里面最接近OT的这一端革新,也会碰到很多的挑战。
诺基亚做关键网络,就是制造领域的这种关键网络专网,我们就是要去支持未来这些高精度、这种精密的传动,抖动要求的业务,将来需要高精度的电子传动技术,这也未来去突破的一个努力方向。
张宗尧:其实应用是越来越多的,首先我觉得最基本的就是技术突破。比如4G应该只能同时支持大概20个摄像头,而5G就可以突破好几倍。尤其是像GPT4这样的多模态大模型普及之后,可能以后一个房间就要装几百个摄像头,这样它就势必要有高频宽这种特性,这是5G第一个优势。
第二来自是我们的客户,今天的WiFi,它的延时是100毫秒,5G的延时是大概20个毫秒,中间产生的良品率差距大概就可以高达7%-10%。6G的时候,当20毫秒延时压缩到5甚至3毫秒时,可以满足一些更尖端的制造需求,这也是我们看到的一些比较深的5G和6G的应用和价值。
车慧:下一个问题给到高博和苗总,您二位对于我们通常所说的通信即服务,或者说通信平台或者是连接作为一个服务的市场有哪些看法?
高飞:通信平台即服务其实是一个衍生的概念,就是说platform as a service这个是IT本身的名词,我们把它衍生到通信领域的话,就成了communication platform as a service,在这个赛道里面,现在已经有好几家特别大的公司,比如说Twilio,我们可以试想一下,原来我们要建立一个通讯服务,你可能需要搭服务器,建自己的软件
那么现在的这种模式和技术可以让一个普通人,只需要可能几十秒钟就接通了一个自己的通信服务。比如说前两天我就用Twilio的一个服务,大概花了几十秒,就实现了从一个应用给我的手机发消息。现在提到元宇宙,我们甚至可以把platform as a service往前再延伸一下。
我们过去主要专注于语音和信息,那么面向工业领域的一些应用,我们可以把比如说网络的一些管理,网络ADS分析的一个接口等等都作为服务呈现出来。
这样会解决几个问题,第一,对于很多中小型企业,它升级的需求是非常大的, 扩展能力要求非常高,那么我们把communication platform本身做一个服务以后,就可以让他低成本地部署自己的网络。
第二,面向工业控制或者元宇宙,我们要实现数字的采集和分析,包括反应控制,那么它的实时性就可以有所保证。那么刚才大家也提到摄像头,比如4G可以支持20个,5G可以支持80个。那么我们把它的平台开放以后,对于关键业务,我们就可以额外地进行通信平台或者通信资源的一些倾斜,比如说,可以让他跑到200、300等等,这样对于业务的支撑也会有一个很大的提升。
苗权:我觉得企业的决策主要是人的决策。行为心理学上有一个基础的概念,叫行为等于动机乘以能力乘以提示。我们通常看到的广告实际上就是一种提示,那么能形成一个决策一个购买,实际上是要有能力的。
那么企业如果要形成它的商业模式,也需要这样的一个能力,也就是说我们能快速地给企业赋予能力,这样才能形成企业决策这样一个行为。
我们观脉科技主要提供的服务就是赋能。我们全球化的网络,能够提供给企业SDK和API,能够让企业快速地介入观脉科技全球化网络。我们当前给全球大概3000款网络游戏做加速,给全国大概排名前10的网络游戏加速,提供这一能力,同时给很多在线教育和传统行业提供快速的网络接入。
车慧:今天也想跟大家聊聊ChatGPT这件事情,我们刚刚用上3.5,今天4.0就出来了,感觉已经追不上科技发展的速度。而且感觉上,这是一个从AI1.0到2.0,模式上的质变。以前可能受限于特定的应用,要去训练特定的模型,现在是一个通用的大模型,只要通过微调就可以适配各种不同的任务。可能甚至不需要数据标注,就是用海量的真实世界数据去训练。而且.0又是不止于文本,那么,是不是很多现有的应用会被颠覆?通用大模型的出现是不是给跨行业的应用带来更多的可能性?
车慧:所以想请教一下各位,从你们自身的行业和服务客户的过程中,对通用型大模型的未来有哪些展望?
张宗尧:这个已经是不可逆,而且速度非常惊人,不给大家一点喘息的机会。我们大家都在想,未来世界的每一个事情都应该并值得被重新思考一遍。
我们会看到几个产业类型的变化,以制造业来看,大企业或者想要往前冲的企业,会非常快速地去迎接这些变化,制造业会迎来一个什么样的时代?
我们小时候街边都是杂货店,但是现在都是连锁店,因为连锁店可以形成科技效益和规模化,用一套相对标准而且低成本的方法去支持大大小小的所有服务,杂货店就不再有它生存的价值和能力。
当然,制造业“千奇百怪”,很难形成杂货店跟连锁超商这样的一个关系。制造业下一个时代,包含像富士康这样大型的制造企业,当它的科技能够做到少量多样的柔性生产时,而且做高端还可以把成本压缩得很低,请问客户为什么要去找另外一家像杂货店一样的传统制造业?
所以我们只有一条路,就是全力地去拥抱新的科技,不然的话,工业行业就会发生大型连锁超商取代杂货店这样的事情。
苗权:我认为ChatGPT,它是一个工具。哲学里面有一个概念叫卢德主义,最早是发生在工业革命开始的时候,那个时候工人就要把大机器摧毁,他们觉得这些大机器的出现让他们失去了工作。卢德主义是指当先进的技术出现的时候,很多和技术相关的工种的人会产生盲目的冲动,觉得科技会摧毁他们相关的利益。比如说电脑刚出现的这个时候,大家会觉得有一些行业会被电脑所取代。
而实际上今天我们看到的是,计算机已经成为我们一个重要的工具,不会使用计算机的人可能会被时代所淘汰。未来我们还是要拥抱ChatGPT相关的技术,让我们把它作为一个重要的工具,使我们获得相关的能力,然后更好地为全人类来服务。
高飞:ChatGPT实际上刚开始出来的时候我就一直在测试,它很有意思的一个现象就是它一直都在从数据中学习,我们在工业场景领域里面或者通讯平台上也用了很多AI的技术,这里面最关键的东西就是数据,那么在我们工业领域谁掌握了高质量的数据,谁就是最后的赢家。
范华敏:我是一个对新技术特别欢迎也很爱学习的人,我想最后提出一个反思,因为任何一个产业,它加上电,加上蒸汽,加上我们说的互联网,其实都变成了一个新的产业。我们一起展望一下现在的产业,再加上一个通用型、生成式的AI会是一个什么样的天地,大家可以一起思考一下。
【延伸阅读|带您深入了解各产业解决方案】Insights | 元宇宙的关键底座: 5G和工业互联网的深度融合
【联系我们|带您体验企业无痛快速转型升级】 如何快速导入低代码数据平台颠覆传统企业数据流程,解决企业转型面临的效率、成本和价值等问题,提升企业的决策水平。