隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，大模型在各個領(lǐng)域都展示出強大的應用潛力。本文分析了大模型技術(shù)在檢驗檢測認證領(lǐng)域的典型應用場景，展望了大模型技術(shù)在檢驗檢測認證領(lǐng)域的發(fā)展方向，以期為大模型在檢驗檢測認證領(lǐng)域的應用提供借鑒。
檢驗檢測認證是保證產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)安全的重要環(huán)節(jié)。然而，傳統(tǒng)的人工檢測和部分自動化檢測難以滿足質(zhì)量保證的要求，主要面臨檢測周期長、人為誤差難以控制、檢測數(shù)據(jù)利用不足等問題。近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，具有廣泛適用性的通用大模型和針對特定行業(yè)或領(lǐng)域訓練的行業(yè)大模型為檢驗檢測認證行業(yè)帶來了新的發(fā)展機遇。大模型具有表達能力強、泛化性好、多模態(tài)學習和可持續(xù)學習等特點，利用大模型技術(shù)這些特點可以幫助檢驗檢測認證機構(gòu)提升檢測實驗效率、提高質(zhì)量管理能力、優(yōu)化檢測方案、充分利用檢測數(shù)據(jù)和構(gòu)建數(shù)字化人才引育體系，為檢驗檢認證測行業(yè)注入新動能。
一、大模型技術(shù)概述
2022年底，OpenAI發(fā)布具有1750億參數(shù)的大規(guī)模預訓練通用語言模型ChatGPT3.5之后，因其表現(xiàn)出的卓越自然語言理解、自然語言生成與邏輯推理能力，引發(fā)了國際范圍內(nèi)對于大模型的研究及應用熱潮。在國內(nèi)，百度率先發(fā)布了產(chǎn)業(yè)級的知識增強大模型“文心一言”，商湯科技、科大訊飛緊隨其后發(fā)布了面向行業(yè)垂直領(lǐng)域的大模型。在學術(shù)研究領(lǐng)域，清華大學發(fā)布了完全自研的、開源的中英文雙語訓練語言模型，經(jīng)由智譜AI發(fā)布了生成式對話語言模型ChatGLM。縱觀國內(nèi)外相關(guān)AI企業(yè)、機構(gòu)、高校對大模型的開發(fā)與應用案例，按照應用場景大模型可分為通用、行業(yè)、垂直大模型三個層級，詳情見附表。
二、大模型應用于檢驗檢測認證的典型場景
ChatGPT、文心一言、Copilot等大模型可以自動生成流暢、自然的文本，理解用戶提出的問題并生成相應的回答，且能生成長文本密集型答案。從目前文獻和研究成果來看，大模型在數(shù)據(jù)整合、語義理解、邏輯推理、文本輸出中表現(xiàn)較好，能夠有效解決檢驗檢測認證行業(yè)存在的檢測周期長、人為誤差難以控制、檢測數(shù)據(jù)利用不足等問題。具體應用場景如下。
行業(yè)垂直大模型助力人機交互升級。大模型的多模態(tài)學習的圖文理解與生成能力對檢驗檢測認證活動中主觀判斷工作有替代作用。大模型能夠基于檢驗檢測認證數(shù)據(jù)、產(chǎn)品試驗照片等現(xiàn)場采樣信息，根據(jù)用戶發(fā)出的指令精準繪圖制表、生成檢驗檢測認證結(jié)果報告。除此之外，大模型全天候24小時在線，突破人類生理極限，能夠在采樣后自主處理數(shù)據(jù)、編寫報告正文、生成證書，大幅提高效率和質(zhì)量，降低成本。
大模型與領(lǐng)域知識相結(jié)合構(gòu)建領(lǐng)域知識庫。大模型強大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠較好地替代檢驗檢測認證活動中的人工數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)分析等工作。檢驗檢測認證機構(gòu)已有相當規(guī)模的數(shù)據(jù)沉淀，如檢測試驗信息，其中典型代表有標準、規(guī)則、檢驗檢測試驗數(shù)據(jù)、產(chǎn)品認證活動數(shù)據(jù)。又如，一個面向機電產(chǎn)品合格評定標準的模型被訓練后，在開展機電產(chǎn)品檢驗檢測認證活動時，檢測員、檢查員無需再手動查找規(guī)范、標準文件及細項條文，大模型在交互過程中便能生成具有自然語言釋義的報告正文。
三、大模型在檢驗檢測認證行業(yè)的應用展望
大模型技術(shù)的應用將推動檢驗檢測認證實現(xiàn)全流程智能化。與此同時，豐富知識圖譜、構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和加強模型評估體系也很重要。未來，大模型與行業(yè)實踐深度融合，將使檢驗檢測認證工作更加智能。主要表現(xiàn)在以下方面。
一是紓解人才困境。在檢驗檢測認證領(lǐng)域，檢驗檢測認證機構(gòu)所面臨的人才困境可以通過基于大模型建立的領(lǐng)域知識庫得以紓解。
二是盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立領(lǐng)域知識庫。檢驗檢測認證活動中積累了大量數(shù)據(jù)，包括檢測數(shù)據(jù)、認證數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、業(yè)務數(shù)據(jù)等。受限于傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)和人工智能算法能力，這些蘊含著巨大價值的數(shù)據(jù)往往未能得到充分利用。大模型技術(shù)的出現(xiàn)為盤活這些數(shù)據(jù)價值提供了新的機遇。大模型的深度學習可以生成數(shù)據(jù)的高維特征表示，散列數(shù)據(jù)處理能力則可以高效地索引和檢索這些特征表示，逐步建立領(lǐng)域知識庫。
在實際應用中，一方面，如ChatGPT等大模型背后的生成式人工智能所具有的大參數(shù)規(guī)模運算能力能夠?qū)Ξa(chǎn)品研發(fā)起到一定的促進作用。一是對現(xiàn)有知識重新排列組合，借助大規(guī)模數(shù)據(jù)高速運算能力，盡可能窮盡知識要素組合，最大限度創(chuàng)造創(chuàng)新選項，通過不同組合“涌現(xiàn)”新產(chǎn)品;二是在已有理論基礎(chǔ)上跨界融合，實現(xiàn)新領(lǐng)域的理論突破。另一方面，借助大模型的多模態(tài)理解與邏輯推理能力，提升現(xiàn)有業(yè)務中的自動化和數(shù)字化水平，能夠?qū)z測員、檢查員從原有繁瑣、程序化的工作中解放出來，減少人力成本的同時，也為理論知識學習、領(lǐng)域知識積累爭取更多時間，從而釋放專家智慧的更多潛能，助力提升現(xiàn)有人員專業(yè)知識。
大模型在各個領(lǐng)域都展示出強大的應用潛力，但是大模型同樣存在一些弊端，主要體現(xiàn)在可靠性、可解釋性、穩(wěn)定性等方面。因為模型訓練時所用的數(shù)據(jù)的專業(yè)性和真實性不夠，加之大模型采用的深度學習的訓練策略、訓練過程的不可解釋性，造成現(xiàn)階段大模型輸出看似合理但不正確的答案、每次響應內(nèi)容不一致等問題?？紤]到檢驗檢測認證行業(yè)特性，應構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＜抑R庫和大模型相互增強機制，通過大模型沉淀關(guān)鍵知識，業(yè)務專家對關(guān)鍵知識審核維護的方式，持續(xù)進行行業(yè)、垂直大模型的優(yōu)化和微調(diào)。逐步建立適用、可用的面向檢驗檢測認證行業(yè)細分領(lǐng)域的垂直大模型。
四、結(jié)論
大模型技術(shù)為檢驗檢測認證行業(yè)提供了前所未有的機遇，通過智能分析與自動化處理，顯著提升工作效率和結(jié)果的準確性。雖然大模型技術(shù)展示了一種向智能化和精益化進步的道路，但在檢驗檢測認證行業(yè)的具體應用，仍存在一系列問題需要探討和驗證。比如，數(shù)據(jù)隱私安全、人工智能決策的透明度和模型的可解釋性、長期的維持和更新等問題。對這些挑戰(zhàn)的研究和解決是人工智能在檢驗檢測認證領(lǐng)域全面應用的關(guān)鍵。
中企檢測認證網(wǎng)提供iso體系認證機構(gòu)查詢，檢驗檢測、認證認可、資質(zhì)資格、計量校準、知識產(chǎn)權(quán)貫標一站式行業(yè)企業(yè)服務平臺。中企檢測認證網(wǎng)為檢測行業(yè)相關(guān)檢驗、檢測、認證、計量、校準機構(gòu)，儀器設備、耗材、配件、試劑、標準品供應商，法規(guī)咨詢、標準服務、實驗室軟件提供商提供包括品牌宣傳、產(chǎn)品展示、技術(shù)交流、新品推薦等全方位推廣服務。這個問題就給大家解答到這里了，如還需要了解更多專業(yè)性問題可以撥打中企檢測認證網(wǎng)在線客服13550333441。為您提供全面檢測、認證、商標、專利、知識產(chǎn)權(quán)、版權(quán)法律法規(guī)知識資訊，包括商標注冊、食品檢測、第三方檢測機構(gòu)、網(wǎng)絡信息技術(shù)檢測、環(huán)境檢測、管理體系認證、服務體系認證、產(chǎn)品認證、版權(quán)登記、專利申請、知識產(chǎn)權(quán)、檢測法、認證標準等信息，中企檢測認證網(wǎng)為檢測認證商標專利從業(yè)者提供多種檢測、認證、知識產(chǎn)權(quán)、版權(quán)、商標、專利的轉(zhuǎn)讓代理查詢法律法規(guī)，咨詢輔導等知識。
本文內(nèi)容整合網(wǎng)站：中國政府網(wǎng)、百度百科、搜狗百科、360百科、知乎、市場監(jiān)督總局 、國家認證認可監(jiān)督管理委員會
免責聲明：本文部分內(nèi)容根據(jù)網(wǎng)絡信息整理，文章版權(quán)歸原作者所有。向原作者致敬！發(fā)布旨在積善利他，如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題，請跟我們聯(lián)系刪除并致歉！
