一、智能化
如今,数字化技术正在成为产品不可分割的一部分。新的产品内置传感器、处理器和软件,通过物联网传输模块(如TBOX等),将产品运营数据和工况数据等上传到云端进行存储管理,借助大数据分析技术让产品的功能和效能都大幅提升,为企业带来新的机遇和差异化优势,助其拓展新的利润增长点。
智能互联产品是企业连结用户的纽带,为构建产品数字孪生提供了前提和基础,对外必将进一步促进售后服务和商业模式的转型,如由产品制造商向服务商转型,乃至向解决方案提供商转型;对内将催生数据驱动的产品创新、数据驱动的仿真和质量问题闭环等创新业务场景,加速由传统研制模式向数据驱动的、互联的研制模式转型。随着产品智能化程度的提升,软件在产品成本中所占的比重也越来越高,“软件定义产品”时代已经来临。
智能互联产品必将促进工业软件的转型升级。一方面,将催生一批新的工业软件,譬如数字孪生系统,预测性分析和智能故障诊断工具,智能互联服务/运营系统等;另一方面,将促进传统工业软件的升级与发展,如仿真工具将支持基于物联网数据驱动的仿真,三维设计工具(CAD)将与物联网技术融合以实现基于实际工况的产品设计改进,传统的软件应用周期管理系统将支持敏捷开发模式,并将扩展软硬件一体化配置管理、与硬件持续集成、以及远程OTA软件更新等。
二、绿色化
2015年6月,由全球环境信息研究中心(CDP)、联合国全球契约组织(UNGC)、世界资源研究所(WRI)和世界自然基金会(WWF)联合发起了一项全球科学碳目标倡议(SBTi,Science Based Targets initiative),旨在推动企业采取更为积极的减排行动和解决方案,共同应对全球气候变化。通过SBTi设定以科学为基础的碳排放目标,可帮助企业识别其业务所需的必要减排量,以符合《巴黎协定》将升温限制在1.5摄氏度的目标,从而实现组织自身碳中和目标。加入这一倡议的企业由2015年的115家,增加到2021年的1331家,平均年增长率119%。截止2022年7月27日,财富500强中已有约60%企业加入这一倡议。
我国于2022年“两会”上,首次将“碳达峰”、“碳中和”写入政府工作报告,以“双碳”目标为核心的ESG战略(Environment,Social and Governance,简称可持续发展战略)进入了所有国民经济领域,尤其是作为国民经济支柱的制造业。
在这种大形势下,传统的工业软件将衍生出新的能力,如减重设计、增材制造等,帮助企业在研发、制造、供应链、运营服务等领域实现节能减排;同时,也必将催生出一批新的工业软件,帮助企业产品全生命周期各个环节有效实现“碳中和”,如碳足迹管理、零碳管理等。
三、SaaS 化
云计算已经进入各个领域,正在改变我们的日常工作和生活模式。如Office 365开始成为我们日常办公和在线文档协作的主要平台,它可以让我们不再依赖于笨重的桌面电脑,可以随时随地开展工作,或与异地同事共同在线完成一份报告。据Gartner最新预测,2022年全球公有云支出将达到4947亿美元,相比2021年增长20.4%。到2023年,这一数字预计将达到6000亿美元。SaaS(软件即服务)仍然是最大的公有云服务细分市场,预计2022年其占比将达到36%。
公有云/SaaS是推动当今数字组织发展的动力源泉。Gartner预计,到2025年85%的企业将在其数字化转型战略中依赖SaaS解决方案来助其达成核心业务的转型。COVID-19(新冠疫情)的大流行,正在加速这一趋势。
在核心云服务成熟技术和应用的推动下,工业软件也正在经历SaaS化转型,其差异化的重点在于能否颠覆传统的企业业务模式和运营模式,加速企业数字化转型。
四、以人为本
工业4.0是指由数字化技术发展引发和促成的第四次工业革命,其关键要素包括自动化、机器人化、智能系统、虚拟化、人工智能、机器学习等。当前,我们正处于第四次工业革命的中间,很多企业正在将工业4.0作为其后续几年的发展战略。然而,新一轮的工业革命(工业 5.0)正在悄然来临。实际上,工业5.0并不是一轮真正意义上的革命,而是对工业4.0的延伸和优化。工业5.0的理念不仅限于“工业”,它适用于人们能想到的所有领域和组织。工业5.0的三大支柱分别是以人为本、可持续性和有弹性。
正如PTC全球资深副总裁兼大中华区总裁刘强所言:“以人为本的战略将是一个非常重大的转变,意味着在企业的生产组织过程中,人将由生产工具转为服务对象。在未来的企业数字化转型过程中,实现员工转型将成为企业核心战略之一。”因此在这一过程中,移动终端、增强现实(AR)、人工智能等技术将大放异彩,帮助企业保护员工安全,改善工作条件,降低工作强度,提高操作便捷性等。应用于生产、 维修服务等场景中的工业软件将率先采用这些技术,为企业实现数字化员工的转型升级。
好文章,需要你的鼓励
zip2zip是一项创新技术,通过引入动态自适应词汇表,让大语言模型在推理时能够自动组合常用词组,显著提高处理效率。由EPFL等机构研究团队开发的这一方法,基于LZW压缩算法,允许模型即时创建和使用"超级tokens",将输入和输出序列长度减少20-60%,大幅提升推理速度。实验表明,现有模型只需10个GPU小时的微调即可适配此框架,在保持基本性能的同时显著降低计算成本和响应时间,特别适用于专业领域和多语言场景。
这项研究创新性地利用大语言模型(LLM)代替人类标注者,创建了PARADEHATE数据集,用于仇恨言论的无毒化转换。研究团队首先验证LLM在无毒化任务中表现可与人类媲美,随后构建了包含8000多对仇恨/非仇恨文本的平行数据集。评估显示,在PARADEHATE上微调的模型如BART在风格准确性、内容保留和流畅性方面表现优异,证明LLM生成的数据可作为人工标注的高效替代方案,为创建更安全、更具包容性的在线环境提供了新途径。
这项研究由中国科学技术大学的研究团队提出了Pro3D-Editor,一种新型3D编辑框架,通过"渐进式视角"范式解决了现有3D编辑方法中的视角不一致问题。传统方法要么随机选择视角迭代编辑,要么同时编辑多个固定视角,都忽视了不同编辑任务对应不同的"编辑显著性视角"。Pro3D-Editor包含三个核心模块:主视角采样器自动选择最适合编辑的视角,关键视角渲染器通过创新的MoVE-LoRA技术将编辑信息传递到其他视角,全视角精修器修复并优化最终3D模型。实验证明该方法在编辑质量和准确性方面显著优于现有技术。
这项研究提出了ComposeAnything,一个无需重新训练的框架,可显著提升AI图像生成模型处理复杂空间关系的能力。该技术由INRIA、巴黎高师和CNRS的研究团队开发,通过三个创新步骤工作:首先利用大型语言模型创建包含深度信息的2.5D语义布局,然后生成粗略的场景合成图作为先验指导,最后通过物体先验强化和空间控制去噪引导扩散过程。在T2I-CompBench和NSR-1K基准测试中,该方法远超现有技术,特别是在处理复杂空间关系和多物体场景时表现卓越,为AI辅助创意设计开辟新可能。