這些專為特定目的構建的模型現已通過微軟的Azure AI目錄提供，代表了微軟迄今為止為根據不同行業的獨特需求定制AI工具所做的最專注的努力。該公司的這一舉措反映了一種更廣泛的戰略，即超越通用AI，提供能夠在農業和制造業等面臨日益嚴峻創新壓力的行業中實現即時運營改進的解決方案。
“通過結合微軟云、我們的行業專業知識以及我們的全球合作伙伴生態系統，微軟在提供企業所需的行業特定解決方案方面擁有得天獨厚的優勢，”微軟商業與工業解決方案部門的企業副總裁Satish Thomas在LinkedIn上宣布新AI模型的帖子中表示。
“通過這些模型，”他補充道，“我們正在解決行業中的頂級用例，從管理金融通信的法規合規性到幫助工廠車間的一線工人進行資產故障排除——最終，使企業能夠在各個行業和地區大規模采用AI……未來的更新中還將帶來更多!”
西門子與微軟用AI賦能軟件重塑工業設計
該倡議的核心是與西門子合作，將AI集成到其NX X軟件中，這是一個廣泛使用的工業設計平臺。西門子的NX X copilot利用自然語言處理技術，允許工程師對復雜的設計任務發出命令和提出問題。這一功能可以大大縮短新用戶的上手時間，同時幫助經驗豐富的工程師更快地完成工作。
通過將AI嵌入設計流程，西門子和微軟正在解決制造業中的一個關鍵需求：簡化復雜任務并減少人為錯誤。這一合作伙伴關系也凸顯了企業技術領域的一個趨勢，即公司正在尋找能夠改善日常運營的AI解決方案，而非實驗性或未來主義的應用。
更小、更快、更智能：微軟的緊湊型AI模型如何改變工廠運營
微軟的新舉措高度依賴于其Phi系列小型語言模型(SLM)，這些模型旨在執行特定任務，同時使用的計算能力比大型模型更少。這使它們非常適合制造業等計算資源可能有限，且公司通常需要能夠在工廠車間高效運行的AI的行業。
在這一倡議中，AI的一個最具創新性的應用來自制造數據分析領域的領導者Sight Machine。Sight Machine的Factory Namespace Manager解決了一個長期存在但往往被忽視的問題：不同工廠在標記機器、流程和數據時使用的不一致命名規則。這種缺乏標準化使得制造商難以跨多個站點分析數據。Factory Namespace Manager通過自動將這些不同的命名規則轉換為標準化格式，幫助制造商更好地集成其數據并使其更具可操作性。
雖然這看似是一個微小的技術修復，但其影響深遠。在全球制造網絡中實現數據標準化可能會帶來難以實現的運營效率。
像太古可口可樂美國公司這樣的早期采用者計劃利用這項技術來簡化其生產數據，他們可能看到了在效率和決策方面獲得收益的潛力。在一個即使流程管理上的小幅改進也能轉化為巨大成本節約的行業中，解決這種基礎性問題是實現更復雜的數據驅動運營的關鍵一步。
智能農業成真：拜耳的AI模型應對現代農業挑戰
在農業領域，拜耳的E.L.Y. Crop Protection模型有望成為農民應對現代農業復雜性的關鍵工具。該模型基于數千個與作物保護標簽相關的真實世界問題進行了訓練，能夠為農民提供關于如何最佳使用農藥和其他作物處理方法的見解，同時考慮從監管要求到環境條件等各種因素。
這一模型的推出正值農業行業的關鍵時刻，該行業正在應對氣候變化、勞動力短缺以及提高可持續性的需求。通過提供AI驅動的建議，拜耳的模型可以幫助農民做出更明智的決策，不僅提高作物產量，還支持更可持續的農業實踐。
超越工廠：微軟的AI工具重塑汽車、銀行和食品生產
該倡議還延伸至汽車和金融行業。開發車內語音助手的Cerence將利用微軟的AI模型來增強車內系統。其CaLLM Edge模型允許駕駛員在有限或沒有云連接的情況下控制車輛的各種功能，如空調和導航，從而使這項技術對于偏遠地區的駕駛員來說更加可靠。
在金融領域，Fidelity Investments旗下的監管科技初創公司Saifr正在推出旨在幫助金融機構更有效地管理法規合規性的模型。這些AI工具能夠實時分析經紀交易商的通信，以標記潛在的合規風險，從而顯著加快審查流程并降低監管處罰的風險。
與此同時，羅克韋爾自動化正在發布FT Optix Food & Beverage模型，該模型可幫助工廠工人實時對設備進行故障排除。通過在工廠車間直接提供建議，這一AI工具可以減少停機時間，并幫助維持生產效率，在這個運營中斷可能代價高昂的行業中尤為重要。
工業AI革命：從定制解決方案到即時成果
這些AI模型的發布標志著企業在采用和實施AI方面的一個轉變。微軟的方法不需要公司去適應寬泛的、一刀切的AI系統，而是允許企業使用專為解決其特定運營挑戰而定制的AI模型。這解決了那些由于擔心成本、復雜性或與特定需求的相關性而猶豫是否采用AI的行業的一個主要痛點。
對實用性的關注也反映了微軟的理解，即許多企業正在尋找能夠帶來即時、可衡量結果的AI工具。在制造業和農業等利潤往往微薄且運營中斷可能代價高昂的行業中，部署能夠提高效率或減少停機時間的AI比那些結果不確定的投機性AI項目更具吸引力。
通過提供針對行業特定需求定制的工具，微軟認為企業將優先考慮其運營中的切實改進，而非更具實驗性的技術。這一戰略可能會加速那些傳統上較慢采用新技術的行業(如制造業和農業)對AI的采用。
微軟主導工業AI和邊緣計算的計劃
微軟推出行業特定AI模型之際，云和AI領域的競爭日益激烈。亞馬遜網絡服務(AWS)和谷歌云等競爭對手也在AI領域投入巨資，但微軟對定制行業解決方案的關注使其脫穎而出。通過與西門子、拜耳和羅克韋爾自動化等行業領袖合作，微軟正在將自己定位為那些面臨越來越大現代化壓力的行業數字化進程中的關鍵參與者。
這些模型通過Azure AI Studio和Microsoft Copilot Studio提供，也體現了微軟更廣泛的愿景，即讓AI不僅對科技公司開放，而且對各個行業的企業開放。通過將AI集成到制造業、農業和金融等行業的日常運營中，微軟正在幫助將AI從實驗室帶入現實世界。
隨著全球制造商、農業生產者和金融機構面臨供應鏈中斷、可持續性目標和監管要求的日益嚴峻壓力，微軟的行業特定AI產品可能成為幫助他們適應并在快速變化的世界中蓬勃發展的關鍵工具。
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