作者 | 周倩
編輯 | 袁斯來
整個 2023 年，人們很難找到另一個行業的熱度能和 AI 媲美。
如果去掉那些圍繞科幻小說場景的讨論，懷揣實用主義的行業人士更關注 AI 技術如何作爲一種變革性力量提高效率，改進生産力。
自 ChatGPT 誕生以來，面對其展現出的通用能力，工業制造行業作爲國家經濟支柱，對大模型的态度既謹慎又樂觀。
一個普遍共識是，雖然大模型在工業制造領域的應用還未得以推廣，其改變傳統生産方式、推動制造業數字化轉型的趨勢已勢不可擋。百度、騰訊等巨頭都先後推出了針對行業客戶的大模型，華爲的盤古大模型更是緊盯大型制造業客戶。
它們勾勒出的 AI 制造業革命如此誘人，但 AI 技術和模型的落地一直存在難題。包括如何在保證通用性的同時，又能根據客戶需求，針對不同行業做優化。
由香港中文大學計算機科學與工程學終身教授賈佳亞創立的思謀科技僅成立 18 個月，便完成 2 億美元 B 輪融資，成長爲獨角獸。其目前最關注的技術方向，便是探索工業與大模型的結合。
繼今年 6 月發布行業首個工業大模型開發底座 SMore LrMo 後，思謀科技再次更新技術，在剛過去不久的進博會上發布了 IndustryGPT V1.0。
IndustryGPT 是全球首個工業多模态大模型，也是首個真正服務于高端制造業的大模型，可以實現與人溝通、與軟件硬件溝通，讓工廠生産管理變得可控和充分交互。
自 2019 年 12 月自成立以來，思謀科技就聚焦工業場景，專注智能制造領域實現 AI 産品的落地，其自研的智能工業平台、智能傳感器、智能一體化設備以及智慧化解決方案已在消費電子、汽車、新能源電池、精密工業、倉儲物流等多個行業領域廣泛應用，服務了卡爾蔡司、大陸、舍弗勒等來自全球的超 200 家行業頭部企業。
迅速的技術落地能力、快速的規模化複制推廣能力，思謀科技吸引了一批頭部機構的追随。繼 2 億美元 B 輪融資後，目前公司已經完成 B+ 輪融資，資方陣營不乏 IDG、基石、紅杉中國、松禾、聯想創投、真格基金在内的諸多頭部基金和産業夥伴。
同時，硬氪近日獲悉，曾任施耐德電氣全球高級副總裁、創新及投資中國區負責人、全球供應鏈副總裁等職位的謝佶隽，已低調加盟思謀科技，擔任總裁一職。他曾在施耐德電氣快速搭建起超過 100 家國内外合作夥伴，在泛制造業和數字化領域有非常豐富的經驗。
一邊是擁有百年曆史的跨國巨頭，一邊是成立僅數年的初創公司。在這樣的時代和産業背景下，選擇與思謀這輛行業的新興 " 快車 " 同行，背後有怎樣的思考？近日，在思謀科技位于深圳前海的辦公室中，圍繞身份切換和思謀在人工智能時代的發展計劃，硬氪與謝佶隽展開了以下對話（ 内容經編輯整理）：
思謀科技總裁謝佶隽
36 氪：今年 AI 大模型爆火以來，很多大廠也借此完善自己的智慧産業解決方案。跟大廠相比，在軟件層面，思謀的差異化有哪些？
謝佶隽：智能制造是一個複雜的系統，它需要各種不同的能力來實現，也需要不同背景的公司參與到智能制造的浪潮之中。
但怎樣真正把技術和産業深度融合，理解産業，滿足客戶的需求，這是智造過程中的一大挑戰。思謀的最大優勢是專注工業，将 AI 能力和産業深度融合，幫助客戶去提升整個工廠的生産效率，切實将技術轉化成生産力。
36 氪：思謀現在的發展路徑是怎樣的？
謝佶隽：思謀是一家專注智能制造，技術與商業并重的公司，将人工智能技術、視覺技術等應用在制造業，推動制造業轉型。聚焦于工業是思謀的差異化優勢，在工業這個大賽道裏，過去幾年思謀已經形成了完善的産品體系，其中包括智能硬件、工業軟件、智能一體機智能設備等。這一産品體系能夠幫客戶提升産品質量體系良率，切實解決他們的痛點。
36 氪：思謀目前主要的技術和産品有哪些？
謝佶隽： 思謀的主要産品包括工業軟件、智能硬件、智能一體機，産品能做到軟硬結合。
軟件層面，思謀的特色是對工業場景抽象化處理，增強通用性。舉個例子，SMore ViMo 智能工業平台通過提煉不同行業中抽象的要素，加以标準化集成，形成通用性極強的工具；AIOT 工業互聯網平台則可以一鍵式生成數字工廠的總軸，并串聯起裏面不同的系統，打破數據孤島，真正把數據利用起來。前不久，思謀還發布了全球首個工業多模态大模型 IndustryGPT，主攻通用化的解決方案能力。
智能硬件方面，思謀開發了系列化的标準傳感器、掃碼器産品。它們就像機器之眼，把很多不同的功能高度集成在當中，疊加 AI 能力，每一個傳感器都相當于一台小電腦來處理問題。
一體機（大型智能設備）則可以看作是軟硬一體的完整方案，它針對工業制造中的細分場景，對産線上的具體環節提供端到端的工業智能化能力。
36 氪：能否舉幾個具體的案例來說明思謀是如何服務企業的智慧化轉型或者智慧化運作的？
謝佶隽： 無論是從可操作性上，還是對企業生産的影響上，智能化轉型是一個複雜的過程，不能一蹴而就。所以我們也是提供貫穿設備 - 産線 - 企業不同層級的數智工廠建設方案，來滿足不同制造企業的發展階段和需求。
比如思謀在光學領域的一家客戶，早年間對方需要二維碼識别的設備。但由于二維碼很小，且是在特殊的載體上，載體又有很多的曲面，還透光，識别起來難度非常大，企業亟待尋找到合适的光學解決方案。思謀團隊針對這一問題開始整理、攻關，通過近百種試驗找到一種特殊的膜材，在各種打光和 AI、算法能力的疊加下能夠将二維碼準确讀出來。
之後思謀又幫助客戶搭建起工藝大數據平台，對工藝參數進行診斷、推優，并由點及面，通過數字孿生、大數據技術，建設數字化三維産線，完成制造全流程的評估優化。
最後，我們通過建立統一的數據湖，整合孤島數據，爲企業提供了數據挖掘分析、數字資産管理、優化決策的能力。
36 氪：我們了解到，思謀也發布了自己的工業大模型，思謀的首個工業大模型主要實現的功用有哪些？大模型跟工業場景的結合，會如何影響未來工業的發展？
謝佶隽： 大家現在都在講大模型，但是在對話、聊天之外，怎麽做 To B 的落地，怎麽跟産業結合真正爲實體經濟服務，一直都沒有很明确的方向。思謀研發的 IndustryGPT 是一個面向工業的、 To B 落地的大模型，工業制造領域的專用大模型。
首先從數據上，我們收集整理了市面上包括光、機、電、算、軟五大學科，電子、裝備、鋼鐵、采礦、電力、石化、建築、紡織等八大行業的全面知識，以及多年積累下來的 200+ 不同工業場景，超 300 萬張工業圖像，超 500 億 Tokens。相比市面上的通用大模型産品，IndustryGPT 對工業領域的了解更爲深入，在與生産流程融合後，無論是産品信息、生産工藝、原材料選擇還是設備運行狀況，都能提供詳盡、準确的解答。
在交互方式上，目前市場上的通用大模型基本隻能做到與人溝通，但是 IndustryGPT 可以同步做到與軟件溝通、與硬件溝通。
很多工業軟件界面複雜，經過培訓也不一定能完全掌握。但是 IndustryGPT 可以在學習相關技術文檔後，讓用戶通過自然語言發出命令，通過幾輪對話，完成相關的操作流程。這一點，在思謀的 SMore ViMo 平台上已經實現，IndustryGPT 可以理解機器學習模型開發流程，驅動 ViMo 智能推薦、自動創建算法方案，并完成數據标注、調參、訓練等操作，極大簡化了工作流程。
IndustryGPT 還有一個重要功能是跟硬件的交互，驅動硬件設備，通過自然語言下達指令，完成産線上的生産、檢測任務。
36 氪：面對不同的行業領域，思謀是否有一個通用化的方案打法？還是針對不同的行業領域分别有不同的解決方案？
謝佶隽： 如何提高複雜場景的通用性，一直是行業努力的方向。爲此，思謀研發設計了标準化的傳感器等硬件産品，讓硬件設備越來越高度集成化，因此适應性能力非常強。
軟件也是一樣，比如通用的工業平台 SMore ViMo，思謀在其中提煉了行業裏面的一些共性，進行抽象，然後沉澱在這一大平台上，使其能夠通過标準化的手段去解決相對比較分散的問題。
另外，除了軟硬件技術，思謀還聚集了一批來自各行各業，懂行業的人才。他們對于各個行業的特性、痛點、流程工藝等十分熟悉，能夠真正将技術落地到産業當中，滿足客戶的需求。
36 氪：我們了解到您今年從施耐德來到思謀，您過往的經曆是怎樣的？
謝佶隽： 我過去在施耐德待了 18 年，負責管理過施耐德的中國産品市場部、英國大倫敦區的銷售業務、香港和澳門的整體業務、全球供應鏈、大中華區的數字能效業務，以及大中華區的創新和投資業務等等。雖然在同一個公司待了 18 年，但每兩三年就會迎來一個全新的挑戰。
過去我幫着外資在中國走過了一個曆程，從施耐德最早在中國進行銷售，到後來逐步開始制造、研發，這個過程中我也愈發感受到全球的創新格局發生很大變化，中國的創新實力越來越強，并湧現出一大批技術實力強且具有全球戰略視野的公司。也正因如此，我才注意到思謀。思謀專注智能制造，這和我之前在施耐德的工作大方向是一緻的。之前我幫着外資在中國做大做強，現在希望能夠陪伴一家明星公司走向全球，我覺得這件事更有挑戰，也更有意義。
過去四年我也一直在和初創公司打交道，作爲施耐德整個中國創新和投資業務的負責人來推動開放式創新，提早布局新業務。這段經曆，讓我結識了非常多優秀的創業者，也給了我一個很好的緩沖期。我也更清楚地了解到企業在發展的不同階段所面臨的挑戰，老東家施耐德有接近 200 年的曆史，思謀現在才 4 歲，盡管業務上大方向一緻，但這兩家公司的發展狀态完全不一樣。
我自己也在尋找平衡點。比如對産業、行業的認知，系統深度思考、處理複雜問題的能力等要保持不變，同時心态和學習、工作的方式需要調整。這些是我過去在做的事情和現在思謀的鏈接。
