書評：Cogniteの「産業向けジェネラティブAIの決定的なガイド」
書評：Cogniteの「産業向けジェネラティブAIの決定的なガイド」の鮮やかなレビュー
大多数有关生成AI的书籍都聚焦于内容生成的好处，但很少有书籍深入探讨其在仓库和协作机器人等工业应用中的运用。在这方面，《产业用生成AI的权威指南》真正做到了突出。它所呈现的解决方案让我们更接近全自主运营的世界。
书籍首先解释了成为一个数字先驱所需的条件，以及企业如何利用数字解决方案改变数据的使用方式。数字先驱通常以全局思维方式、技术才能和理解通过数据摄入优化系统的能力为特点。通过应用大型语言模型（LLMs）来理解和利用这些数据，可以显著提升长期的业务实践。
数据
为了解决与工业数据和人工智能相关的当前问题，数据必须从孤立的源系统中解放出来，并经过情境化的处理，以优化生产、提升资产性能并支持基于人工智能的业务决策。
书籍探讨了物理和工业系统的复杂性，强调没有单一的数据表示形式能够满足所有不同的消费方法。它强调了标准化一组数据模型的重要性，这些模型共享一些共同的数据，但也允许用户定制每个模型并加入独特的数据。
书籍描述了三种数据建模框架，可以清晰阐述和重复使用同一数据的不同角度。数据存在的这三个层级分别是：
- 源数据模型：从原始源中提取数据，并以其原始状态提供。
- 领域数据模型：通过情境化将孤立数据统一起来，并按照行业标准进行结构化。
- 解决方案数据模型：该模型利用源模型和领域模型中的数据来支持通用解决方案。
数字孪生
只有通过数据的正确解放和结构化，才有可能创建工业数字孪生。这里的机会在于避免开发一个独特的、单一的数字孪生，希望它能满足所有企业需求。相反，可以开发更小、更具针对性的数字孪生，以更好地满足不同团队的特定要求。
因此，工业数字孪生成为所有可能的数据类型和数据集的聚合体，存储在统一、易于访问的位置。此数字孪生具有可消费性，与真实世界相关联，并对各种应用程序有用。多个数字孪生的重要性在于它们可以适应不同的用途，例如供应链管理、维护洞察和模拟。
尽管许多企业都理解数字孪生的概念，但在一个生态系统内创建数字孪生更为重要。在这个生态系统中，数字孪生与其他数字孪生并存并共同演化，可以进行比较，并共享相当数量的标准化数据。然而，每个数字孪生都是为特定目的而构建的，并且可以独立演化，有效地使每个数字孪生分支成为独特的演化路径。
因此，挑战在于企业如何高效和可伸缩地填充这些不同的数字孪生？本书深入探讨了这一关键工业过程的方法论。
如何将生成AI应用于工业
当然，挑战随后演变为将这项技术纳入其中，避免AI幻觉，以及以最快、最具成本效益的方式扩展这项技术。本书深入比较了自助式方法与委托给专门从事这种先进数据和人工智能集成的公司之间的优劣势。
总体而言，本书强烈推荐给参与工业领域的任何人，包括制造业、工艺行业、工程行业以及进行大规模生产和制造的货物生产行业。它对于希望利用他们收集的数据，利用生成AI来优化业务实践、简化内部运营并改善整体工作流程的人来说尤其有益。
关于Cognite
Cognite 将生成AI应用于工业。在能源、制造和动力与可再生能源领域，领先的企业选择Cognite，以提供安全、可信和实时的数据，将其重资产运营转变为更安全、更可持续和更具盈利性。Cognite提供一种用户友好、安全可扩展的平台，使决策者从现场到远程操作中心都能轻松访问和理解复杂的工业数据，实时协作，并共同打造一个更美好的未来。
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