人工智能大模型对大型设计企业的影响及未来发展对策
栏目:行业动态 发布时间:2024-08-13
PG电子模拟器设计公司, 随着人工智能的迅猛发展,特别是人工智能大模型的兴起,我们正迎来第四次工业革命的浪潮[1]。这不仅是一个挑战,也是一个转型升级的重大机遇。当前,工程设计呈现高度智能化特征,工作模式和组织结构也将发生变革。大型设计企业应加大投入,稳步推进布局,同时深化内部改革,积极应对变化。本文探讨人工智能大模型对大型设计企业的影响,提出相应的应对策略和未来规划,并就如何有效利用人工智能推动企业未来发展展开深入探

  随着人工智能的迅猛发展,特别是人工智能大模型的兴起,我们正迎来第四次工业革命的浪潮[1]。这不仅是一个挑战,也是一个转型升级的重大机遇。当前,工程设计呈现高度智能化特征,工作模式和组织结构也将发生变革。大型设计企业应加大投入,稳步推进布局,同时深化内部改革,积极应对变化。本文探讨人工智能大模型对大型设计企业的影响,提出相应的应对策略和未来规划,并就如何有效利用人工智能推动企业未来发展展开深入探讨。

  作为第四次工业革命的重要标志,人工智能大模型正在推动全球技术革命。2022年11月,由OpenAI开发的人工智能大模型ChatGPT3.5横空出世,以及后面推出的ChatGPT4.0,将全球人工智能技术发展推向了崭新的阶段。由于具有对自然语言和图像惊人的理解力和内容生成能力,ChatGPT可以实现像“真正的人类”一样处理复杂的场景任务[2]。2023年11月,OpenAI宣布超级人工智能系统可能在未来10年内问世[3]。这预示着10年内,人工智能大模型将重新塑造千行百业。

  从手工绘图到计算机辅助设计(CAD),工程设计行业经历了多次技术革新。人工智能大模型具有强大的多模态生成能力,与工程设计工作有着极强的耦合性。工程设计行业必将迎来又一次革命性的变革,必将发生天翻地覆的变化。

  随着人工智能大模型的成熟,工程设计全过程将呈现高度智能化特征。目前,ChatGPT4.0可以通过自动抓取网络数据、自动整理本地数据、自动生成报告结构、自动撰写报告内容、自动修改和优化报告[4];DALL·E 3可以生成效果图,进行概念设计[5]。可以预见,在不远的将来,概念设计和初设阶段,AI大模型可以生成2D和3D设计方案;工程计算与仿真阶段,智能算法可进行参数优化、结构力学分析等;施工图设计阶段,AI大模型可以辅助绘制标准化施工图纸;工程预算阶段,AI大模型可以进行工程预算。此外,Al大模型还将应用于智能施工和后期的运维管理等。大型设计企业可抓住这一趋势,利用自身数据、规模和人才优势,在智能工程设计领域取得优势。

  人工智能大模型能够帮助工程师在短时间内完成过去需要大量人力、时间和专业知识的复杂工程分析、设计和报告编制任务,并极大地降低人为失误或错误,大幅度提高设计质量。传统的工程设计模式主要依赖专业工程师的经验与技能,但未来工作需要人机深度协同,工程师通过与人工智能系统互动、反馈、协作来进行设计创新,工程师主要的工作将是创意、沟通和协调,极大地减轻重复工作量,大幅度减少初级设计师的使用量。这一切必将对工程设计行业的工作模式和组织机构产生重大影响。

  大型设计企业拥有丰富的工程数据资源和大量工程技术人才,这也是企业未来发展的核心竞争力。然而,人工智能技术人才相对缺乏,在AI浪潮的冲击下,面临人才结构的调整,大型设计企业需要加大力度培养与人工智能相关的跨学科、创新型人才,以提高员工的整体素质和企业的竞争力。

  人工智能大模型将促使设计行业进一步整合、优化,形成新的行业格局。人工智能大模型能够大幅度降低大型设计企业多专业融合的比较优势,极大地降低行业壁垒,使得小型创新型企业也可以和大型设计企业一较高下,整个行业的竞争将愈加惨烈,行业竞争格局将会重新洗牌。大型设计企业需要及时调整发展策略,强化技术创新,拓展市场领域,以求在未来的竞争中得以生存。

  人工智能大模型为大型设计企业提供了提高设计效率和降低人力成本的有效途径。通过运用人工智能技术,可以大大加快设计方案的编制速度,减少人为错误。在设计过程中,人工智能可以通过自动分析项目需求、参考历史数据和运用算法,在极短的时间内生成多个备选设计方案,从而显著提高设计效率。与传统的设计方法相比,AI大模型可以节省大量时间,使设计团队能够更迅速应对客户的需求变化。同时,通过使用人工智能大模型来取代部分人力,大型设计企业可以大幅度降低人力成本[6]。这主要是因为人工智能技术可以承担一部分繁琐、重复性的设计工作,如编写报告、绘制图纸、工程计算等。这些工作通常需要大量的人力投入,而采用人工智能技术可以有效减少人力需求。通过降低人力成本,大型设计企业可以在保证设计质量的前提下,增加企业的盈利空间。

  人工智能大模型将为大型设计企业在提高设计质量和拓展业务领域方面带来重要机遇。这种技术能够充分利用大量数据进行推理计算,从而提高设计质量。例如,在工程设计过程中,AI大模型可以通过对大量历史项目的数据分析,并依据工程规范,推荐最优方案,预测潜在的工程设计问题,并为工程师提供更好的解决方案,减少了因为工程师经验、专业知识和能力不足导致的诸多问题。同时,人工智能还可以通过深入学习各种设计标准和规范,帮助工程师更准确地理解和应用这些标准。

  此外,人工智能大模型还将帮助大型设计企业拓展新的业务领域。例如,利用AI大模型,大型设计企业可以进入智慧能源、智慧城市、智慧交通等新兴市场,为客户提供更全面的设计服务。同时,人工智能技术还可以为大型设计企业开发新的产品,如基于人工智能的设计软件。通过充分利用人工智能技术,大型设计企业将能够更好地服务于客户,提高自身的核心竞争力。

  在新一轮科技革命的冲击下,大型设计企业要高度重视这一重大挑战和历史机遇,从企业高层到基层员工都要全面认识新技术革命对行业可能带来的深刻变革。企业应制定长期战略规划和目标,研究分析市场需求与技pg模拟器术发展态势,积极布局人工智能技术与设计业务的融合发展。为了把握历史机遇,企业可以考虑成立一个专门负责研究和应用人工智能战略的技术团队,及时跟踪国内外最新技术动态,并积极参与相关的技术研究和标准制定工作。企业高层要亲自参与指导和推动人工智能技术的研发和应用,并在组织、人才、资金等方面给予充分的支持和保障。只有这样,才能确保大型设计企业在人工智能发展浪潮中不被抛弃,实现企业的持续健康发展。

  要进一步深化内部管理体制改革,构建灵活高效的组织架构;要打破部门壁垒,重视跨部门协同;要重视激励机制,全面激发员工的创新创造活力;要加强员工的新技能培训,帮助他们适应未来新的工作方式。

  大型设计企业的核心优势体现在拥有大量的工程数据资源和大量专业技术专家,弱势体现在人工智能大模型的技术积累和云计算算力资源。在人工智能大模型开源的浪潮下,大型设计企业要保持开放思维,可以考虑与国内外顶尖的人工智能企业开展战略合作,如与人工智能企业合作开发关键技术和产品,像行业大模型和企业大模型等,与软件企业合作扩大商业化应用等。

  建立企业云计算中心是大型设计企业实现人工智能技术落地的前提和关键举措。通过建立云计算中心,可以摆脱个人电脑算力局限,并能提高整个企业的算力资源利用效率。同时,建立云计算中心可以为大型设计企业节省开支,降低企业成本。大型设计企业要加快推进云计算中心建设,研发和应用AI技术,为未来参与行业竞争奠定算力基础。大型设计企业应设立专项科研资金,深入开展人工智能大模型的研究与应用,加大对内部人才的培训力度和对外部优秀人才的引进力度,为企业未来的发展提供充足的AI技术人才保障。

  大型设计企业应鼓励员工积极使用AI工具,并建立相应的创新考核机制,进而提高员工对AI技术的接受度和应用能力,提高整体工作效率。通过建立AI技术的创新考核机制,企业可激发全体员工学习和应用AI技术的热情,进一步推广AI技术在设计中的应用,从而提升企业的整体竞争力。

  大型设计企业应构建符合自身业务需求的大模型。企业大模型可以基于企业的丰富数据和工程经验,为企业生产和经营活动提供强有力的技术支持。企业可以通过购买或与其他企业合作研发专用的大模型,进一步提升设计的能力,增强竞争力。

  与国内顶尖大模型研发企业合作,共同投入研发具有行业影响力的人工智能大模型。在市场竞争激烈的当下,大型设计企业应积极推广企业大模型,争取将企业大模型变成行业大模型,以形成新的业务增长极。这一策略不仅包括技术的创新和推广,还涉及通过大模型开辟新的市场机会。企业可通过为中小企业提供行业大模型服务或为其他企业提供定制化的大模型解决方案,拓展新兴市场,从而在激烈竞争的市场中占据先机。通过这些措施,大型设计企业不仅能提高自身技术水平和竞争力,还能为行业的整体进步作出贡献。加速人工智能技术的广泛应用,不但为整个设计行业带来更高的效率和价值,同时还可以实现可持续的商业增长,最终让大模型业务成为企业新的业务增长极。

  人工智能时代,大型设计企业的私有数据是企业的核心资产和核心竞争力。大模型的训练和微调必须以高质量的数据作为支撑,但是大模型都是运行在云端,这就容易导致企业在使用大模型时将企业私有数据泄露出去,造成重大损失。在使用AI技术的过程中,大型设计企业必须重视数据安全和隐私保护,需要建立完善的数据安全制度,明确数据安全管理规范,加强数据访问控制和安全审计,确保数据的安全性。同时,还需要加强数据备份和恢复能力建设,防止数据丢失和损坏。

  这一波人工智能浪潮符合摩尔定律,迭代升级非常迅速。为应对这一挑战,大型设计企业应建立一个灵活且适应性强的组织结构,以便快速响应市场和技术的变化。这包括快速决策流程、灵活的组织架构和高效的信息交流渠道。同时,要强化跨部门协作和信息共享,提高组织的整体反应能力和创新能力。

  以OpenAI为例,2018年推出GPT–1,2019年推出GPT–2,2020年推出GPT–3,2022年推出GPT–3.5,2023年推出GPT–4[7],人工智能大模型迭代升级速度迅疾,这要求大型设计企业必须持续关注新技术的动态,并及时更新现有技术。这不仅包括硬件和软件的更新,也包括工作流程和方法的革新。相应地,大型设计企业应持续加强企业大模型的研发投资,利用企业多年的数据积累和一线技术团队,不断升级企业大模型,以确保企业在市场竞争中立于不败之地。

  人工智能大模型对大型设计企业的影响是深远的,必须积极应对这一挑战,充分利用人工智能技术,提高自身的竞争力。通过有效利用AI技术,大型设计企业不仅能提高现有工作的效率和质量,还能开拓新的业务领域和市场。然而,这也要求大型设计企业在技术应用、人才培养、组织管理等方面进行相应的调整和投资。面对日益激烈的市场竞争和技术变革,大型设计企业惟有抓住机遇,不断创新,才能跟上或引领时代潮流,实现可持续健康发展。(本文作者彭反霸、王婧来自中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司)

  [1]周鸿祎. AI大模型:新工业革命的驱动力和中国发展的新机遇[J].新经济导刊,2023,(07):41–46.

  [2]冯涛,董嘉昌,李佳霖.ChatGPT等生成式人工智能对我国经济高质量发展的双重影响及其应对[J].陕西师范大学学报(哲学社会科学版),2023,52(04):44–54.

  [7]瞿崇晓,郑寄平,张永晋,等.GPT技术原理及其潜在军事应用研究[J].中国电子科学研究院学报,2023,18(07):624–633.

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