书评：《行业生成式AI的终极指南》作者：Cognite

大多数关于生成式AI的书籍都关注内容生成的益处，但很少有人深入探讨工业应用，例如仓库和协作机器人中的应用。这本书《行业生成式AI的终极指南》真正闪耀。它提出的解决方案使我们更接近完全自治操作的世界。

这本书首先解释了什么是数字先锋和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思维、技术专长和理解系统可以通过数据摄取来优化的能力。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显著增强。

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式。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，但也允许用户自定义每个模型并纳入独特的数据。

这本书描述了三种数据建模框架，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：

1. 源数据模型：数据从原始源提取并以未修改的状态提供。
2. 域数据模型：孤立的数据通过上下文化和结构化为行业标准而统一。
3. 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

只有通过适当地解放和结构化数据，工业数字孪生的创建才成为可能。这里的机会在于避免开发单一的、庞大的数字孪生，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，以更好地满足不同团队的特定需求。

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，存储在统一的、易于访问的位置。这个数字孪生变得可消费、与现实世界链接，并适用于各种应用。具有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。

虽然许多企业理解数字孪生的概念，但更重要的是要在生态系统中创建数字孪生。在这个生态系统中，数字孪生与其他数字孪生共存和演化，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能够分支到其独特的演化路径。

因此，挑战是企业如何高效、可扩展地填充这些各种数字孪生。 这本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，挑战随后演变为如何将这一技术整合，避免AI幻觉，并以最快、最具成本效益的方式扩展这一技术。 这本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集成的公司之间的利弊。

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、工艺业、工程业和大规模生产和加工的商品生产部门。它特别适合那些想要利用他们收集的数据，利用生成式AI来优化业务实践、简化内部运营和提高整体工作流程的人。

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、可靠和实时的数据，以便将他们的资产密集型运营转变为更安全、更可持续和更盈利的运营。Cognite提供一个用户友好、安全和可扩展的平台，使所有决策者，从现场到远程运营中心，都可以轻松访问和理解复杂的工业数据，实时协作，建设更美好的明天。

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