Kürzlich unterzeichneten Huawei und die zur Liaoning Fangda Group gehörenden Unternehmen Hainan Airlines und Fangda Special Steel eine strategische Kooperationsvereinbarung. Dies markiert eine neue Phase der langfristigen und tiefgreifenden Zusammenarbeit zwischen den Parteien in der Luftfahrt- und Stahlindustrie. Im Rahmen der Vereinbarung wird Huawei Fangda Special Steel bei der digitalen Transformation und der Anwendung digitaler Innovationen unterstützen, insbesondere bei der Entwicklung und Anwendung großer KI-Sprachmodelle.
Gemäß den Plänen der beiden Unternehmen werden Huawei und Fangda Special Steel gemeinsam die Herausforderungen der Stahlindustrie angehen und ein speziell für die Stahlindustrie entwickeltes großes Sprachmodell entwickeln. Diese Zusammenarbeit umfasst nicht nur technische Unterstützung, sondern auch Unternehmensdatenverwaltung, Informationssicherheit und die Ausbildung digitaler Fachkräfte.
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Auf der Huawei Developer Conference 2023 betonte Huawei Cloud CEO Zhang Ping'an die Praktikabilität des PanGu-Sprachmodells und verwies darauf, dass es sich an den B2B-Markt richtet und Branchen wie Finanzwesen, öffentliche Verwaltung, Bergbau und Meteorologie abdeckt. Die Stahlindustrie ist ein wichtiger Bestandteil davon. Seit 2024 intensiviert Huawei seine Aktivitäten in der Stahlindustrie. Die Zusammenarbeit mit der Hunan Iron and Steel Group und die Entwicklung eines Modells zur Vorhersage der natürlichen Breitenausdehnung beim Warmwalzen mit Baosteel zeigen die bemerkenswerten Erfolge von Huaweis Technologie im Stahlbau.
Die Zusammenarbeit wird die Entwicklung der Datenverwaltung in der Stahlindustrie fördern und den Aufbau grüner und CO2-armer Rechenzentren vorantreiben. Mit der zunehmenden Verbreitung großer Sprachmodelle in der Branche integriert sich die Stahlindustrie aktiv in diesen Trend und versucht, durch fortschrittliche Technologien die Produktionseffizienz und die Produktqualität zu steigern.
Es ist jedoch zu beachten, dass große Sprachmodelle bei der industriellen Umsetzung nach wie vor vor Herausforderungen wie Datenmangel und unzureichender Anwendungstiefe stehen. Es müssen kontinuierlich weitere Anwendungsszenarien erschlossen werden, um große Sprachmodelle eng mit dem tatsächlichen Produktions- und Betriebsgeschehen zu verknüpfen und eine tiefgreifendere Transformation und Modernisierung zu erreichen.