隨著人工智能技術的發展，大模型在各個領域都展示出強大的應用潛力。本文分析了大模型技術在檢驗檢測認證領域的典型應用場景，展望了大模型技術在檢驗檢測認證領域的發展方向，以期為大模型在檢驗檢測認證領域的應用提供借鑒。
檢驗檢測認證是保證產品質量和生產安全的重要環節。然而，傳統的人工檢測和部分自動化檢測難以滿足質量保證的要求，主要面臨檢測周期長、人為誤差難以控制、檢測數據利用不足等問題。近年來，隨著人工智能技術的快速發展，具有廣泛適用性的通用大模型和針對特定行業或領域訓練的行業大模型為檢驗檢測認證行業帶來了新的發展機遇。大模型具有表達能力強、泛化性好、多模態學習和可持續學習等特點，利用大模型技術這些特點可以幫助檢驗檢測認證機構提升檢測實驗效率、提高質量管理能力、優化檢測方案、充分利用檢測數據和構建數字化人才引育體系，為檢驗檢認證測行業注入新動能。
一、大模型技術概述
2022年底，OpenAI發布具有1750億參數的大規模預訓練通用語言模型ChatGPT3.5之后，因其表現出的卓越自然語言理解、自然語言生成與邏輯推理能力，引發了國際范圍內對于大模型的研究及應用熱潮。在國內，百度率先發布了產業級的知識增強大模型“文心一言”，商湯科技、科大訊飛緊隨其后發布了面向行業垂直領域的大模型。在學術研究領域，清華大學發布了完全自研的、開源的中英文雙語訓練語言模型，經由智譜AI發布了生成式對話語言模型ChatGLM。縱觀國內外相關AI企業、機構、高校對大模型的開發與應用案例，按照應用場景大模型可分為通用、行業、垂直大模型三個層級，詳情見附表。
二、大模型應用于檢驗檢測認證的典型場景
ChatGPT、文心一言、Copilot等大模型可以自動生成流暢、自然的文本，理解用戶提出的問題并生成相應的回答，且能生成長文本密集型答案。從目前文獻和研究成果來看，大模型在數據整合、語義理解、邏輯推理、文本輸出中表現較好，能夠有效解決檢驗檢測認證行業存在的檢測周期長、人為誤差難以控制、檢測數據利用不足等問題。具體應用場景如下。
行業垂直大模型助力人機交互升級。大模型的多模態學習的圖文理解與生成能力對檢驗檢測認證活動中主觀判斷工作有替代作用。大模型能夠基于檢驗檢測認證數據、產品試驗照片等現場采樣信息，根據用戶發出的指令精準繪圖制表、生成檢驗檢測認證結果報告。除此之外，大模型全天候24小時在線，突破人類生理極限，能夠在采樣后自主處理數據、編寫報告正文、生成證書，大幅提高效率和質量，降低成本。
大模型與領域知識相結合構建領域知識庫。大模型強大的數據分析能力，能夠較好地替代檢驗檢測認證活動中的人工數據錄入、數據分析等工作。檢驗檢測認證機構已有相當規模的數據沉淀，如檢測試驗信息，其中典型代表有標準、規則、檢驗檢測試驗數據、產品認證活動數據。又如，一個面向機電產品合格評定標準的模型被訓練后，在開展機電產品檢驗檢測認證活動時，檢測員、檢查員無需再手動查找規范、標準文件及細項條文，大模型在交互過程中便能生成具有自然語言釋義的報告正文。
三、大模型在檢驗檢測認證行業的應用展望
大模型技術的應用將推動檢驗檢測認證實現全流程智能化。與此同時，豐富知識圖譜、構建高質量數據集和加強模型評估體系也很重要。未來，大模型與行業實踐深度融合，將使檢驗檢測認證工作更加智能。主要表現在以下方面。
一是紓解人才困境。在檢驗檢測認證領域，檢驗檢測認證機構所面臨的人才困境可以通過基于大模型建立的領域知識庫得以紓解。
二是盤活數據資產，建立領域知識庫。檢驗檢測認證活動中積累了大量數據，包括檢測數據、認證數據、客戶數據、業務數據等。受限于傳統大數據和人工智能算法能力，這些蘊含著巨大價值的數據往往未能得到充分利用。大模型技術的出現為盤活這些數據價值提供了新的機遇。大模型的深度學習可以生成數據的高維特征表示，散列數據處理能力則可以高效地索引和檢索這些特征表示，逐步建立領域知識庫。
在實際應用中，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規模運算能力能夠對產品研發起到一定的促進作用。一是對現有知識重新排列組合，借助大規模數據高速運算能力，盡可能窮盡知識要素組合，最大限度創造創新選項，通過不同組合“涌現”新產品;二是在已有理論基礎上跨界融合，實現新領域的理論突破。另一方面，借助大模型的多模態理解與邏輯推理能力，提升現有業務中的自動化和數字化水平，能夠將檢測員、檢查員從原有繁瑣、程序化的工作中解放出來，減少人力成本的同時，也為理論知識學習、領域知識積累爭取更多時間，從而釋放專家智慧的更多潛能，助力提升現有人員專業知識。
大模型在各個領域都展示出強大的應用潛力，但是大模型同樣存在一些弊端，主要體現在可靠性、可解釋性、穩定性等方面。因為模型訓練時所用的數據的專業性和真實性不夠，加之大模型采用的深度學習的訓練策略、訓練過程的不可解釋性，造成現階段大模型輸出看似合理但不正確的答案、每次響應內容不一致等問題。考慮到檢驗檢測認證行業特性，應構建領域專家知識庫和大模型相互增強機制，通過大模型沉淀關鍵知識，業務專家對關鍵知識審核維護的方式，持續進行行業、垂直大模型的優化和微調。逐步建立適用、可用的面向檢驗檢測認證行業細分領域的垂直大模型。
四、結論
大模型技術為檢驗檢測認證行業提供了前所未有的機遇，通過智能分析與自動化處理，顯著提升工作效率和結果的準確性。雖然大模型技術展示了一種向智能化和精益化進步的道路，但在檢驗檢測認證行業的具體應用，仍存在一系列問題需要探討和驗證。比如，數據隱私安全、人工智能決策的透明度和模型的可解釋性、長期的維持和更新等問題。對這些挑戰的研究和解決是人工智能在檢驗檢測認證領域全面應用的關鍵。
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