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随着DeepSeek等通用大模型技术的突破，AI在设备预测性维护、能源优化、质量管控、生产制造等场景中已展现出颠覆性潜力，工业企业纷纷加速布局“AI+”战略。 然而，贴上“AI标签”的服务商和解决方案真假难辨。 在3·15消费者权益日来临之际，工业AI科技公司广东蘑菇物联科技有限公司（以下简称“蘑菇物联”）发布公辅能源垂直大模型“灵知AI2.0”，并公开揭露工业领域“假AI”现象，提出真假AI的四大技术标准。 “今天，有更多服务商大肆宣传自己有AI技术，本质只是披着'AI’皮的传统软件。”蘑菇物联创始人兼CEO沈国辉认为，假AI的存在会浪费工业企业的预算，降低其对AI技术的信任，阻碍工业AI的创新。 沈国辉介绍，假的工业AI具备四大典型特征。一是无自主学习能力，系统无法通过新数据优化表现；二是无法将AI可视化；三是技术不透明，拒绝提供模型架构或训练数据信息；四是人工依赖度高，需对后台规则库持续进行人工维护或修正结果。 其中最重要的一点就是无法将AI可视化，“这类假AI往往只停留在PPT阶段，AI界面和计算过程不可视，严重影响了用户的体验”。 据了解，蘑菇物联自主研发了工业公辅能源系统的AI垂直大模型——灵知AI，掌握超20多类高耗能通用设备的设备机理和专家知识库，具备问答、诊断、预测、控制4大模型能力，入选工信部人工智能赋能新型工业化典型应用案例。 什么才是工业企业需要的真AI？蘑菇物联工业AI首席技术官周子叶认为，需具备四大技术特征。 首先要有云边端技术架构，能让“采集-分析-决策-控制”数据畅通无阻。第二要与行业知识库结合，真AI应该是专业领域的“老师傅”。第三要有丰富的工业设备通讯协议库，工业设备通讯协议是采集设备数据和控制设备的“钥匙”，没有“钥匙”AI就无法获取数据。第四是AI系统要具备开放性，可以通过开放的API接口实现多方的集成和全面的协调。 “真AI必须脱离'PPT AI’模式，做到AI可落地，从而创造出可测量价值，并持续地创造价值。”周子叶介绍，此次发布的“灵知AI2.0”落地工厂后，覆盖生产、质检、物流等全场景，可持续优化公辅能源系统的能耗水平，持续提高系统能效。 文 | 记者 黄婷 实习生 顾群生 图 | 受访者供图 |
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