书评
书评：Cognite 的《行业生成式 AI 终极指南》
虽然大多数关于 生成式 AI 的书籍都关注内容生成的益处，但很少有书籍深入探讨工业应用，例如仓库和协作机器人中的应用。在这里，《行业生成式 AI 终极指南》真正闪耀。它提出的解决方案使我们更接近一个完全自治操作的世界。
这本书首先解释了成为数字先锋所需的条件，以及企业如何利用数字解决方案来改变数据的利用方式。数字先锋通常具有大局观、技术专长和对系统可以通过数据摄取进行优化的理解。通过应用 大型语言模型 (LLM) 来理解和使用这些数据，长期的商业实践可以得到显著的改善。
数据
为了解决当前与工业数据和 AI 相关的问题，数据必须从孤立的源系统中解放出来，并上下文化以优化生产、提高资产性能和实现 AI 驱动的商业决策。
这本书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可以满足所有不同的消费方法。它强调了标准化一组共享一些共同数据的数据模型的重要性，同时也允许用户自定义每个模型并纳入独特的数据。
这本书描述了三种类型的数据建模框架，允许以不同的方式清晰地表达和重用相同的数据。这些数据可以存在的三个层次是：
- 源数据模型：数据从原始源提取并以未修改的状态提供。
- 域数据模型：隔离的数据通过上下文化和结构化为行业标准而统一。
- 解决方案数据模型：此模型利用源数据模型和域数据模型中的数据来支持通用解决方案。
数字孪生
只有通过适当的解放和结构化数据，工业 数字孪生 的创建才成为可能。机会在于避免开发一个单一的、庞大的数字孪生体，以满足所有企业需求。相反，可以开发较小、更定制的数字孪生体，以更好地满足不同团队的特定需求。
因此，工业数字孪生体成为所有可能的数据类型和数据集的聚合，存储在一个统一、易于访问的位置。这个数字孪生体变得可消耗、与现实世界相关，并适用于各种应用。拥有多个数字孪生体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。
虽然许多企业理解数字孪生的概念，但更重要的是在生态系统中创建数字孪生体。在这个生态系统中，数字孪生体与其他数字孪生体共存和演化，允许比较和共享大量标准化数据。然而，每个数字孪生体都是为特定目的而构建的，可以独立演化，有效地使每个数字孪生体能够分支到其独特的演化路径。
因此，挑战在于企业如何高效、可扩展地填充这些各种数字孪生体。该书深入探讨了这一关键的工业过程的方法论。
如何将生成式 AI 应用于行业
当然，挑战然后演变为如何将这一技术融入，避免 AI 幻觉，并以最快、最具成本效益的方式扩展这一技术。该书深入比较了自己动手和外包给专门从事此类高级数据和 AI 集成的公司之间的优缺点。
总体而言，这本书被高度推荐给任何参与工业领域的人，包括制造业、工艺行业、工程行业和从事大规模生产和加工的商品生产部门。对于那些希望利用他们收集的数据、利用生成式 AI 优化商业实践、简化内部运营和改善整体工作流程的人来说，这本书尤其有益。
关于 Cognite
Cognite 使生成式 AI 为行业服务。领先的能源、制造和电力及可再生能源企业选择 Cognite 来提供安全、可靠、实时的数据，以转变他们的资产密集型运营，使其更安全、更可持续、更盈利。Cognite 提供了一个用户友好、安全、可扩展的平台，使所有决策者，从现场到远程运营中心，能够轻松访问和理解复杂的工业数据、实时协作并建设一个更好的明天。
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