日前，港股AI上市公司创新奇智表示其正积极布局以生成式AI为代表的AI2. 0 时代，看好AIGC在制造业的应用，致力在AI2. 0 时代提升生产力应用和助力智能制造高质量发展。
创新工场董事长兼CEO、创新奇智董事长李开复在不久前的一次AI趋势分享会上曾公开表示：“人工智能正在进入生成式AI（AIGC）开启的AI2. 0 时代。AI2.0 克服了AI 1.0 单领域、多模型的限制，通过一个具有跨领域知识的「基础大模型」，能够分析多模态的所有数据信息，执行五花八门的任务。进入AI2. 0 时代，人工智能的新一波商业潜能有望在各行各业加速点燃，进而提升人类社会的整体生产力。”
创新奇智依托于自研MMOC人工智能技术平台（ManuVision机器视觉智能平台、MatrixVision边缘视频智能平台、Orion分布式机器学习平台和Cloud云平台），在预训练模型、数据生成等AIGC领域持续投入研发，逐步研发面向制造业的工业预训练大模型，增强面向制造业的产品和解决方案的技术竞争力，助力制造业企业数字化、智能化升级。
创新奇智结合在AIGC算法模型上的积累，研发面向制造领域的AIGC产品：AInnoGC。AInnoGC使用模块化设计，可实现制造领域的多场景降本增效，比如制造领域的样本生成、产线布局、智能问答等不同场景下的任务需求。以硅片缺陷检测为例，以往基于“对抗生成网络(GAN)”生成的图片是对既有图像的模仿，创新性不足，且生成的检测模型不能跨产线使用。创新奇智运用AInnoGC可模拟不同产线的工艺差异，生成大量高质量样本，更准确、更低成本、更有效地对不同产线硅片缺陷进行检测。
据了解，创新奇智应用小样本学习技术，结合AI样本数据生成功能，仅需少量场景数据辅助描述，便可生成大量针对该场景的样本数据用于模型训练，从而大大降低工业领域AI模型的生产应用门槛和模型生产成本。另外，创新奇智研发的双阶段引导的扩散模型可以自动生成缺陷样本图片，用于工业视觉模型的训练，可以缩短模型上线周期，提升模型检测性能。创新奇智在前期已经积累了丰富的垂类场景模型，后续还将不断研发，持续推进跨垂类的模型技术突破，助力智能制造高质量发展。
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