做一个通用人工智能需要多少参数？

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制作通用人工智能 (AI) 需要多少参数？随着人工智能的发展越来越先进，这是一个重要的问题。最近的报告指出，现在可以使用多达 10 万亿个参数构建人工智能系统。但这足以创建通用人工智能吗？在这篇博文中，我们将探讨如此大量参数的含义以及对 AI 未来的可能影响。

一个非常大的数字

通用人工智能 (AI) 的概念已经存在了很长一段时间，但尚未完全实现如此强大的计算机系统的现实。实现这一目标的主要障碍之一是需要计算和组织大量参数才能创建真正通用的 AI。估计范围，但一个流行的建议是，开发通用人工智能需要 10 万亿个参数。这是一个非常大的数字，而且不仅限于编程本身。达到这种水平的计算能力将需要大量的能源和资源，以及极其先进的编程技术。也很难准确估计需要多少能量，因为参数的确切数量可能会根据正在开发的 AI 类型而有所不同。通用人工智能需要如此多的参数这一事实并不是放弃开发人工智能的理由。事实上，弄清楚如何创建具有这种复杂程度的通用人工智能的挑战可能会导致新技术的发展和人工智能领域的突破。与任何复杂的项目一样，它需要奉献精神和耐心，但最终潜在的回报是值得付出努力的。

为什么这么多？

创造通用人工智能需要多少参数的问题在人工智能领域已经争论了一段时间。随着计算机能力和算法的进步，不乏研究人员和专家相信只需十万亿个参数就可以创建通用人工智能。那么，为什么这么多？简而言之，构建通用人工智能需要大量数据和计算能力。计算机需要大量数据才能正确处理和识别模式，数百万甚至数十亿个数据点可能不足以让计算机准确推断环境中所有变量之间的关系。

十万亿个参数代表着大量的数据点，计算机访问的数据点越多，它就越能就如何与环境交互做出明智的决定。可能需要这么多参数的另一个原因是因为 AI 需要能够与之交互的环境的复杂性。这意味着，除了识别模式外，人工智能还必须能够理解和应对各种不同的情况。这需要对环境有深刻的理解，十万亿个参数就可以提供这种程度的理解。最后，重要的是要记住，十万亿个参数仍然只是一个估计值。虽然目前的共识是这个数字可能是必要的，但关于这个问题仍有很多争论。为了创建通用人工智能，可能需要更多甚至更少的参数。

这对 AI 开发意味着什么？

几十年来，可用于执行各种任务的通用人工智能 (AI) 的想法一直是科幻小说中的内容。然而，近年来，技术和计算能力的进步使得构建具有惊人数量参数的人工智能系统成为可能。事实上，现在据说许多最先进的人工智能系统都有数万亿个参数。但这究竟意味着什么？创建通用人工智能系统实际上需要多少参数？这是一个很难回答的问题，因为构建通用 AI 没有单一的神奇数字。相反，所需参数的数量将取决于人工智能系统需要能够执行的具体任务。也就是说，拥有更多的参数确实提供了某些优势。

例如，具有更多参数的系统可能能够更好地识别复杂模式并检测数据集中的细微差别。此外，更大的参数数量允许 AI 系统更快地处理和分析数据，这可以帮助他们做出更准确的决策和预测。然而，拥有大量参数并不一定是创造通用人工智能的关键。相反，必须正确设计和设计 AI 系统，以便它们能够有效地利用其功能。软件、硬件和算法的正确组合可用于创建 AI 系统，这些系统可以有效地管理大量数据，同时仍能有效运行并做出正确的决策。最终，创建通用人工智能系统所需的参数数量是一个持续的争论。虽然拥有大量参数当然是有利的，但构建成功 AI 的关键在于其设计和工程。通过软件、硬件和算法的正确组合，可以创建能够执行复杂任务的强大人工智能系统。

一些可能的影响

通用人工智能 (AI) 的概念已经讨论了几十年。它指的是可以在广泛的环境和情况下学习、理解和操作的人工智能系统，就像人类一样。但是，构建具有这种认知能力水平的机器需要多少参数？最近的估计表明，通用人工智能可能需要多达 10 万亿个参数才能达到所需的复杂性和性能水平。这个数字相当大，尤其是与通常有大约 1000 亿个神经元的普通人脑相比。那么，如此大量的参数会产生什么影响呢？首先，需要大量数据来训练这样的系统并确保其算法正常运行。这可能很难获得，因为现实世界场景中可用的数据有限。此外，这样的人工智能可能需要专门的硬件。虽然最近的进步使我们能够突破计算的界限，但如果没有某种类型的专用架构或处理器，可能无法构建通用人工智能。这也可能对创建此类系统的成本及其功耗产生影响。

最后，通用人工智能的庞大规模可能对开发人员和研究人员构成挑战。尝试对如此庞大的系统进行调试和故障排除绝非易事。即使可以创建具有 10 万亿个参数的通用人工智能，管理和维护它也可能是一个更大的挑战。总的来说，创造通用人工智能的想法是一个有趣的想法。虽然所需的参数数量可能令人生畏，但通过足够的努力和奉献，我们最终可能能够制造出一台能够像人类一样智能思考和行动的机器。然而，重要的是要注意，仅仅因为计算机被编程为执行某些功能并不意味着它会始终正常运行。

计算机不像人类那样自然而直观地做出反应，因此复杂的系统需要比平时更多的测试，以便在错误导致严重问题之前识别错误。此外，虽然计算机不会像人一样感到疲倦或经历心理健康问题，但它们仍然依赖于犯错误和任务失败的程序员和设计师。创建 AI 需要具有各种技能的人员（开发人员、科学家、管理人员）之间的密切协作，他们都为这项工作做出了贡献。

汽车行业智能制造能力成熟度评估指标

近年来，国内外各种智能制造 / 工业 4.0 能力成熟度评估模型陆续推出。尽管一些工业国家和组织都推出它们各自的智能制造 / 工业 4.0 能力成熟度 /就绪度模型，其基本思路没有什么区别，都包含智能制造 / 工业 4.0 评估指标、成熟度等级以及成熟度要求。不同点在于，对于智能制造 / 工业 4.0 能力的理解和侧重点不一样，评估的内容也不尽相同 。

1 国内外典型智能制造能力成熟度模型

1.1 工业 4.0 就绪度模型

工业 4.0 就绪度模型其目标是了解机械制造企业处于工业 4.0 哪个阶段，并引导企业如何正确向工业4.0 发展，更多体现了智能制造技术的特点。工业 4.0 就绪度模型评价指标分为 6 个维度和 18个能力域，如图 1 所示。

图 1 工业 4.0 就绪度模型

策略与组织维度中提出创新管理能力域，强调企业运营中的组织创新与管理创新等，强调创新的企业文化。员工维度提出技能的获得和员工的技能能力域，强调员工帮助企业实现转型，同时受工作环境变化影响最大，要求他们获得新的技能和资质 。在此背景下，企业通过适宜方式对员工进行培训和继续教育使其为应对变化做好准备尤为重要。

1.2 工业 4.0 成熟度指数

《工业4.0成熟度指数》是德国国家工程院(Acatech) 联合多家机构于 2017 年推出。其目的是实现“敏捷”企业，即从产品研发到生产、客户服务，再到市场变化等全方位实现快速响应。因此，该指数在工业 4.0 这个大范畴下限定为“如何引导企业成为敏捷和学习型企业”。

工业 4.0 成熟度指数模型分析企业在数字化工厂运营必备要素——资源、信息系统、文化和组织四个领域的能力。实施工业 4.0 的企业关键战略特征是具备敏捷性和做出实时转变的能力，要求企业拥有敏捷组织和开放创新的文化。

1.3 国家标准《智能制造能力成熟度模型》

《国家智能制造标准体系建设指南 (2018 年版 )》与《智能制造工程实施指南 (2016-2020)》在基础共性标准中明确提出了制定智能制造评价相关标准。在此背景下，为规范和引导制造行业发展，以中国电子技术标准化研究院牵头制定了 GB/T 39116-2020《智能制造能力成熟度模型》。

国家标准模型在研究参考智能电网能力成熟度模型、工业 4.0 就绪度模型、工业 4.0 成熟度指数以及软件能力成熟度模型等成熟度模型理论和方法的基础上，以《国家智能制造标准体系建设指南 (2018年版 )》中智能制造系统架构为指导，围绕生命周期、智能特征两个维度，提出了技术 (T)、资源 (R)和制造 (M) 能力要素，同时考虑智能制造发展中人的核心作用，提出人员能力要素，形成 PTRM 模型( 一级指标 )。该模型对应 12 个能力域 ( 二级指标 )以及 20 个能力子域 ( 三级指标 )，反映了人员将资源、技术应用于制造环节，提升智能制造能力的过程。

不同要素所包含的能力域和能力子域如图 2 所示。

图 2 国家标准智能制造能力成熟度模型

国家标准模型给出了制造业通用的智能制造能力成熟度评估依据，指标体系完善，其核心是围绕制造企业关键业务流程 ，并提出全面必要支撑要素，能够较全面地反映制造企业智能制造发展水平，便于不同行业进行横向对比和参考。但国家标准模型也存在着面向具体行业针对性不强，不能完全准确反映产业的问题。汽车行业拥有生产链长、业务流程多、工艺复杂、设备及生产条件差别大的特点，通用性的国家标准模型不能完全准确反映相关特点，细分行业评估时需要进行针对性调整和细化。

2 优化智能制造能力成熟度国家标准模型

汽车行业智能制造能力成熟度模型需要考虑与国家标准模型的对接，同时结合行业发展趋势和业务流程，符合行业一般现状及要求，充分体现行业内涵和特征，能够为行业企业提升智能制造能力提供具体指导。汽车行业智能制造能力成熟度模型架构整体参考国家标准模型，并对部分能力域及能力子域进行优化调整。

2.1 评价要素 ( 一级指标 )

国家标准模型 PTRM 四个能力要素能够反映制造业智能制造发展总体特点，对各行业进行智能制造能力成熟度评估具有良好的指导意义。因此，汽车行业智能制造能力成熟度评价指标体系一级指标沿用国家标准模型的 PTRM 四个能力要素。

2.2 能力域 ( 二级指标 )

汽车行业成熟度评价体系二级指标在参考国家标准能力域内容基础上，进行了部分调整优化，主要涉及人员和制造两个能力要素的相关指标。在“人员”能力要素下增加“文化”能力域 ；“制造”能力要素整合物流能力域以及生产能力域的采购能力子域成为供应链与物流能力域 ；设计能力域改名为研发能力域。

(1) 文化

企业文化是全体员工在企业长期经营发展过程中培育形成的、共同遵守的最高目标、价值标准、基本信念及行为的规范，对全体员工具有激励、导向、辐射和约束等作用，企业文化表现抽象但渗透在企业生产、经营、建设和发展的方方面面，能够提高员工积极性，提升工作能力，提高企业生产效率。企业领导在塑造企业硬实力和软实力方面具有决定性作用，这就决定了其对企业文化的重要影响。企业领导要适应已形成的企业文化，企业文化也因企业领导的管理理念及方式的改变发生某些方面的改变，形成新的企业文化。所以，领导在企业管理的日常过程中，要有意识地去打造企业文化，而这一过程，可能要经过长时间的统一思想、统一认识，进而才能贯彻落实到企业的每一个环节中去，形成统一的意志，才能发挥出企业文化的推动作用。

制造企业进行智能化转型发展过程中相关先进技术的应用、高效管理手段的实施固然是关键，但更大的困难是激励所有员工积极主动地参与转型和推动变革，不要固守旧的行为模式和流程。当今制造企业的企业文化通常以等级层级结构和传统价值体系为特征，需要打破这种僵硬的组织结构，塑造以变革精神为基础的“创新型企业文化”。创新型企业文化特征应用包括开放包容、广开言路、协同合作等。

(2) 供应链与物流

汽车产业逐渐从增量市场进入存量市场，主机厂竞争环境更加激烈，需要面对快速动态响应市场需求、降低产品成本并保证产品质量等各种挑战，汽车行业竞争不仅仅是企业间的竞争，更是供应链的竞争。企业制造管理的重心从内部管理转向整个供应链的管理，强调供应链上企业之间的协同，以达到全局最优。供应链管理主要包括产品开发管理、计划管理、采购管理、生产管理和仓储运输管理等方面。以准时制生产模式 (JIT) 为代表的汽车制造方式要求零部件准时准确上线，且追求库存最小化，这就要求主机厂与零部件供应商需要高度同步。在供应链管理中影响汽车制造效率最关键的活动是采购和物流，因此，提出整合生产能力域的采购能力子域和物流能力域成供应链与物流能力域，强调主机厂与零部件供应商协同的重要性。

2.3 能力子域 ( 三级指标 )

能力域确定后，对部分能力子域进行了完善，主要涉及设计、生产和销售三个能力域。

(1) 设计

国家标准中设计包含产品设计和工艺设计两个能力子域。汽车产品设计研发主要包括产品规划、概念设计、工程设计、试制试验、生产准备、量试投产等阶段。这些阶段主要应用在先进技术开发以及产品的概念设计、工程设计和试制试验等环节。汽车设计研发过程中，产品试制过程和测试过程有很大的工作量，是汽车研发重要的工作内容，因此，本文提出增加产品试制与测试能力子域。

(2) 生产

生产能力域各能力子域能够反应生产环节大部分管理内容，但是汽车行业企业特别关注的“质量”只是在生产作业能力子域中进行了简单要求，重视程度不足。汽车制造生产过程中对零部件、自制件以及整车质量控制均有较多要求和措施，在生产能力域增加质量能力子域。

此外，对安全环保能力子域进行完善，在现代企业正常运营中，环境健康安全 (EHS) 管理越来越重要，可以尽可能降低工厂运营风险，控制环境安全事故的发生，保障工作稳定运营。EHS 应该作为一个整体进行管理，修改安全环保为环境健康安全。

(3)销售

80、90 后已成为汽车消费的主力，新的消费者正在打破原有的品牌认知，越来越多品牌走向年轻化，产品元素、品牌形象、用车体验方面都在积极寻求与年轻消费者产生共鸣，新时代品牌建设成为重要工作。

对于大多数主流汽车品牌的宣传目的不是提高品牌知名度，而是找到准确的目标群体，做到产品与受众的深度沟通，实现精准营销。一、二级城市市场趋于中高端化，二、三线品牌正在大力下沉销售渠道，积极开拓三、四级甚至五、六级城市市场，销售方式及信息内容都发生了巨大改变。

营销数字化转型使得销售模型多样化，传统车企销售渠道以 4S 店为主，随着消费市场的转变以及电商竞争力的增强，汽车销售网络也在变化，多品牌汽车超市模式、汽车电商模式在汽车销售占比逐渐增大。

因此，在销售能力域，提出品牌建设、产品销售和新销售模式三个能力子域。

3 制定面向汽车行业具体业务的四级指标—关键活动

国家标准提出的三级评价指标体系构建了完整地适用于全行业的智能制造能力评价模型，指导我国制造业整体发展，但也面临着实施评估针对性不强，对评估内容和对象不明确的问题。制定汽车行业智能制造能力成熟度评估指标，需要明确评估的具体内容和对象，企业也可以根据指标体系有针对性地改进具体工作流程。因此，本文提出了第四级指标 - 关键活动，列出了每个能力子域包含的工作内容或业务流程，明确了评估相对应负责的内容和部门，使评估活动更具备操作性。

(1) 组织战略

组织战略主要表明企业拥有智能化发展相关规划，有明确的部门或岗位负责智能制造相关工作的实施并有相应的资源保障，提出智能制造战略规划、组织机构和资源计划三个关键活动。

(2) 人员技能

人员技能主要评估企业在智能制造相关专业人员配置、人才培养及考核，相关专业知识的沉淀及复用能力，提出专业人员配置、人才培养和知识管理三个关键活动。

(3) 文化

文化方面主要评估企业高层是否拥有智能化升级的发展意愿，组织结构是否有针对性调整以及企业内外部协作意愿等，提出领导者态度、组织意愿和社会合作三个关键活动。

(4) 数据

数据已经成为重要的生产要素，数据的充分利用是智能制造实现的重要基础。围绕数据采集及使用过程提出了数据获取、数据标准化、数据共享和数据分析四个关键活动。

(5) 集成

集成能力子域主要评估企业信息化系统集成贯通水平，提出了集成平台架构与标准和集成实现两个关键活动。

(6) 信息安全

信息安全主要围绕相关管理制度、开展风险的识别以及预防性措施，提出了管理机制、风险评估和技术措施三个关键活动。

(7) 装备

根据汽车行业装备使用范围分类，提出研发、生产、检测、物流、辅助五个关键活动。

(8) 网络

根据工厂网络覆盖范围、实现方式以及安全保障方式，提出网络覆盖及方式和网联安全措施两个关键活动。

(9) 产品设计

根据汽车产品设计主要工作内容分类，提出立项管理、产品规划、概念设计和工程设计四个关键活动。

(10) 产品试制与测试

根据汽车产品工艺验证和性能验证的工作内容，提出试制和测试验证两个关键活动。

(11) 工艺设计

根据汽车工艺设备的主要工作内容分类，提出工艺管理和工艺设计两个关键活动。

(12) 采购

采购活动最关键的工作内容包括供应商的开发、认证及考核管理和生产过程采购执行的任务实施，提出供应商管理和采购执行管理两个关键活动。

(13) 物流

根据汽车工厂生产场外物流的内容，提出入厂物流、成品车库存管理和成品车发运物流三个关键活动。

(14) 计划与调度

根据计划与调度工作内容，提出销售与运营规划、主生产计划与物料需求计划和生产排程与调度三个关键活动。

(15) 生产作业

根据生产作业管理的主要内容，提出生产作业标准化、过程数据采集和应用两个关键活动。

(16) 仓储配送

根据汽车工厂厂内仓储与配送活动内容，提出仓储管理、厂内配送与物流两个关键活动。

(17) 质量

根据生产环节产品质量控制内容，提出零部件质量、自制件质量和整车质量三个关键活动。

(18) 环境健康安全

环境健康安全包括环境保护、职业健康管理和安全生产三个关键活动。

(19)能源管理

能源管理工作主要包括设计管理制度、能源设备巡检以及能源设备管理和能源数据采集与应用两个关键活动。

(20) 设备管理

根据工厂内工艺及公用辅助设备管理工作内容，提出设备采集与互联、设备保养维护管理和设备运行分析和优化三个关键活动。

(21) 品牌建设

在数字化营销快速发展的新时代，品牌建设的重点不仅仅是提高品牌知名度，更代表企业服务客户的能力，这就需要依托销售和服务渠道进行支撑，提出品牌传播和渠道建设两个关键活动。

(22) 产品销售

根据传统汽车销售内容，提出需求预测和销售服务两个关键活动。

(23) 新销售模式

传统的 4S 店销售模式正面临数字化营销带来的巨大挑战，数字化营销带来销售手段层出不穷，多种模式共存，提出全渠道销售关键活动。

(24) 客户服务

根据汽车产业价值链后延的发展趋势，围绕客户用车的生态服务内容将快速发展，提出服务过程和服务生态两个关键活动。

(25) 产品服务

汽车产品智能化、网联化快速发展，针对汽车的服务内容不再仅仅是传统的汽车后市场服务，针对汽车智能化功能开发服务内容，提出服务过程和智能产品三个关键活动。

汽车行业智能制造评估指标在参照国家标准的基础上，按照汽车行业各业务流程特点进行了完善，最终形成四级指标 ：4 能力要素 +13 能力域 +25 能力子域 +65 关键活动。详见表 1。

4 结语

随着我国深化制造业与互联网融合发展促进制造业转型升级进程的加快，智能制造在以汽车行业为代表的垂直行业快速发展。智能制造成熟度评估模型为企业了解自身发展水平提供了评估依据，对企业进行升级改造具有重要参考意义。

本文根据汽车行业特点，提出了面向汽车行业的智能制造能力成熟度评估指标，下一步工作将围绕汽车行业特点，完善各关键活动的成熟度要求，形成可以指导企业进行评估的评估准则，为汽车行业汽车发展智能制造提供助力。

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