隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，大模型在各個(gè)領(lǐng)域都展示出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。本文分析了大模型技術(shù)在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證領(lǐng)域的典型應(yīng)用場(chǎng)景，展望了大模型技術(shù)在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證領(lǐng)域的發(fā)展方向，以期為大模型在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證領(lǐng)域的應(yīng)用提供借鑒。

檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)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(cè)和部分自動(dòng)化檢測(cè)難以滿足質(zhì)量保證的要求，主要面臨檢測(cè)周期長(zhǎng)、人為誤差難以控制、檢測(cè)數(shù)據(jù)利用不足等問(wèn)題。近年來(lái)，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(duì)特定行業(yè)或領(lǐng)域訓(xùn)練的行業(yè)大模型為檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展機(jī)遇。大模型具有表達(dá)能力強(qiáng)、泛化性好、多模態(tài)學(xué)習(xí)和可持續(xù)學(xué)習(xí)等特點(diǎn)，利用大模型技術(shù)這些特點(diǎn)可以幫助檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證機(jī)構(gòu)提升檢測(cè)實(shí)驗(yàn)效率、提高質(zhì)量管理能力、優(yōu)化檢測(cè)方案、充分利用檢測(cè)數(shù)據(jù)和構(gòu)建數(shù)字化人才引育體系，為檢驗(yàn)檢認(rèn)證測(cè)行業(yè)注入新動(dòng)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(yù)訓(xùn)練通用語(yǔ)言模型ChatGPT3.5之后，因其表現(xiàn)出的卓越自然語(yǔ)言理解、自然語(yǔ)言生成與邏輯推理能力，引發(fā)了國(guó)際范圍內(nèi)對(duì)于大模型的研究及應(yīng)用熱潮。在國(guó)內(nèi)，百度率先發(fā)布了產(chǎn)業(yè)級(jí)的知識(shí)增強(qiáng)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(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，清華大學(xué)發(fā)布了完全自研的、開源的中英文雙語(yǔ)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，經(jīng)由智譜AI發(fā)布了生成式對(duì)話語(yǔ)言模型ChatGLM。縱觀國(guó)內(nèi)外相關(guān)AI企業(yè)、機(jī)構(gòu)、高校對(duì)大模型的開發(fā)與應(yīng)用案例，按照應(yīng)用場(chǎng)景大模型可分為通用、行業(yè)、垂直大模型三個(gè)層級(jí)，詳情見附表。

二、大模型應(yīng)用于檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證的典型場(chǎng)景

ChatGPT、文心一言、Copilot等大模型可以自動(dòng)生成流暢、自然的文本，理解用戶提出的問(wèn)題并生成相應(yīng)的回答，且能生成長(zhǎng)文本密集型答案。從目前文獻(xiàn)和研究成果來(lái)看，大模型在數(shù)據(jù)整合、語(yǔ)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(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)存在的檢測(cè)周期長(zhǎng)、人為誤差難以控制、檢測(cè)數(shù)據(jù)利用不足等問(wèn)題。具體應(yīng)用場(chǎng)景如下。

行業(yè)垂直大模型助力人機(jī)交互升級(jí)。大模型的多模態(tài)學(xué)習(xí)的圖文理解與生成能力對(duì)檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證活動(dòng)中主觀判斷工作有替代作用。大模型能夠基于檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證數(shù)據(jù)、產(chǎn)品試驗(yàn)照片等現(xiàn)場(chǎng)采樣信息，根據(jù)用戶發(fā)出的指令精準(zhǔn)繪圖制表、生成檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證結(jié)果報(bào)告。除此之外，大模型全天候24小時(shí)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(bào)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(shí)相結(jié)合構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)。大模型強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力，能夠較好地替代檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證活動(dòng)中的人工數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)分析等工作。檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證機(jī)構(gòu)已有相當(dāng)規(guī)模的數(shù)據(jù)沉淀，如檢測(cè)試驗(yàn)信息，其中典型代表有標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)則、檢驗(yàn)檢測(cè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品認(rèn)證活動(dòng)數(shù)據(jù)。又如，一個(gè)面向機(jī)電產(chǎn)品合格評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)的模型被訓(xùn)練后，在開展機(jī)電產(chǎn)品檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證活動(dòng)時(shí)，檢測(cè)員、檢查員無(wú)需再手動(dòng)查找規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)文件及細(xì)項(xiàng)條文，大模型在交互過(guò)程中便能生成具有自然語(yǔ)言釋義的報(bào)告正文。

三、大模型在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)的應(yīng)用展望

大模型技術(shù)的應(yīng)用將推動(dòng)檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證實(shí)現(xiàn)全流程智能化。與此同時(shí)，豐富知識(shí)圖譜、構(gòu)建高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和加強(qiáng)模型評(píng)估體系也很重要。未來(lái)，大模型與行業(yè)實(shí)踐深度融合，將使檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)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(yàn)檢測(cè)認(rèn)證領(lǐng)域，檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證機(jī)構(gòu)所面臨的人才困境可以通過(guò)基于大模型建立的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)得以紓解。

二是盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，建立領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)。檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證活動(dòng)中積累了大量數(shù)據(jù)，包括檢測(cè)數(shù)據(jù)、認(rèn)證數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)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(yùn)含著巨大價(jià)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(jià)值提供了新的機(jī)遇。大模型的深度學(xué)習(xí)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(shí)庫(kù)。

在實(shí)際應(yīng)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(yùn)算能力能夠?qū)Ξa(chǎn)品研發(fā)起到一定的促進(jìn)作用。一是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)重新排列組合，借助大規(guī)模數(shù)據(jù)高速運(yùn)算能力，盡可能窮盡知識(shí)要素組合，最大限度創(chuàng)造創(chuàng)新選項(xiàng)，通過(guò)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(shí)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(wù)中的自動(dòng)化和數(shù)字化水平，能夠?qū)z測(cè)員、檢查員從原有繁瑣、程序化的工作中解放出來(lái)，減少人力成本的同時(shí)，也為理論知識(shí)學(xué)習(xí)、領(lǐng)域知識(shí)積累爭(zhēng)取更多時(shí)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(shí)。

大模型在各個(gè)領(lǐng)域都展示出強(qiáng)大的應(yīng)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?yàn)槟Ｐ陀?xùn)練時(shí)所用的數(shù)據(jù)的專業(yè)性和真實(shí)性不夠，加之大模型采用的深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練策略、訓(xùn)練過(guò)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(yīng)內(nèi)容不一致等問(wèn)題。考慮到檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)特性，應(yīng)構(gòu)建領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)庫(kù)和大模型相互增強(qiáng)機(jī)制，通過(guò)大模型沉淀關(guān)鍵知識(shí)，業(yè)務(wù)專家對(duì)關(guān)鍵知識(shí)審核維護(hù)的方式，持續(xù)進(jìn)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(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)細(xì)分領(lǐng)域的垂直大模型。

四、結(jié)論

大模型技術(shù)為檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)提供了前所未有的機(jī)遇，通過(guò)智能分析與自動(dòng)化處理，顯著提升工作效率和結(jié)果的準(zhǔn)確性。雖然大模型技術(shù)展示了一種向智能化和精益化進(jìn)步的道路，但在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證行業(yè)的具體應(yīng)用，仍存在一系列問(wèn)題需要探討和驗(yàn)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(zhǎng)期的維持和更新等問(wèn)題。對(duì)這些挑戰(zhàn)的研究和解決是人工智能在檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證領(lǐng)域全面應(yīng)用的關(guān)鍵。

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