西方企业的传统突破

◎最近，我们的记者Cui Shuang在“北京吉安·吉恩卡恩·凯吉恩技术公司（To Ltd）举行的“大型模型，完整的联系，新增长”中，有限公司（因此从因此被称为“ Zhongguun kejin”），Ningxia Transportation Construction Co.，Ltd.拥抱AI。 “如果您想变得更大，更强大，则必须依靠更改来驱动它。” Ningxia Communications Construction的副总经理，Ningxia Communications Constructions Transportation Chrupmentation Chrocie和技术研究所总监Hui Yingxin表示，大型模型正在成为降低成本并提高效率并解决发展的新工具。创建第一个大型运输基础设施模型。 Huiyyxin直接描述了该行业的困境：大型基础设施建设的高潮已经过去：“蛋糕已经较小，BUT划分蛋糕的公司数量尚未减少”，并且竞争变得越来越严厉。与此同时，更现实的挑战来自内部情况 - 年轻的才能消失了，中年的员工很难改变技能；前面的工程师在白天进行施工站点，尽管经常需要进行夜间培训，但如果要付出了很多时间，则需要填写数字式的数据；如果要填补数字的数据；他没有积极主动。。对于传统公司，大型模型听起来“高端”，但是要真正实施特定的业务，它们必须创造有益的好处。前景有望，但问题在于您面前：如何将AI技术与运输基础设施行业相结合？ NINGXIA通讯的构建开始提前进行调整。 2019年，Ningxia Communications Construction建立了研究所研究的全日制研究和开发，有40多人“没有KPI，进行R＆D进行Lamang。幸运的是，该公司具有鼓励变革的“边境探索”机制。跨境人才“知道道路和桥梁的建设，以及代码算法”，以及一个小型团队，旨在寻找来自北京，上海和其他地方的大型模特公司的合作。甚至尼古特·乔旺（Ningxia Jiotong）建筑选择中东·凯金（Qhongguancun Kejin），具有相同能力的技术和在实施垂直大型模型的应用方面的技术和经验。在论坛中，Ningxia通信建设和中高数Kejin共同发布了该国运输基础设施的第一个垂直模型 - “ Lingzhu Zhigong”。该模型是根据数千个高质量数据（例如行业规格和技术工程文档）进行培训的，行业推理的准确性比一般大型模型高40％以上。专注于商业疾病点。 “ Lingzhu智能工人”如何实施？ Hui Yingxin分享了她的经验。首先，这是对AI的务实方法：一切都围绕商业疾病点，目的是提高三年内的20％的全面效率。该团队在不同部门进行了深入的研究，兼容了需要解决的问题的清单Sily，并评估AI应用的潜力。结果表明，在某些情况下，AI效率的潜在提高高达30％-60％。其次，这是一种灵活的实施方法：基于“ Lingzhu Intellignt Worker”，该公司成功地实施了四种解决实际疾病要点的知识分子：Q＆A知识，工程和技术，技术，智能发电和会计报告以及会计报告。效果是直接的。以工程为例获得文档写作代理，以过去的三到四天来准备施工计划，并为期一两天来完善副投影计划。现在，AI可以快速根据文档来生成大纲和扩展内容，以模仿工程师的写作习惯，并提供智能扩展，缩写和重写等工具。计划的准备时间缩短到2-3小时，只需20分钟即可完成子项目。在HuiYingxin的观点，在传统业务的数字化转型过程中，跨境团队是主要的，数据的积累是基础。他以Ningxia Jiaojian为例来研究了解道路建设和AI桥梁和技术建设的团队，这是成功取得成功的关键。在市场上，这种才能通常很少，需要由公司本身培养。同时，Ningxia Communications Construction投入了大量精力来产生一个独家数据库，其中包括10,000多个国家，工业和地方标准，大规模的工程和技术文档，公司历史解决方案等。这些数据共同产生了大型模型的“营养资源”。此外，转型不是日常的努力，需要对公司领导者的稳定支持，我们还必须找到具有技术实力和决心实施该行业的合作伙伴。 “ AI拥抱ACE不是互联网巨头的专利。找到自己的痛点并做出准确的努力，传统行业还可以加速AI并获得以未来为重点的竞争。” Hui Yingxin说。