工业 AI 应用模型如何购买

工业AI应用模型的购买是一个涉及多个考虑因素的过程，以下是一些关键步骤和要点：

工业AI应用模型购买流程

1. 需求分析：首先，明确项目的业务目标，如分类、回归、聚类或生成任务等。根据业务目标定义关键性能指标(KPIs)，如准确率、召回率、F1分数等。
2. 资源评估：考虑可用的计算资源和时间限制，选择适合项目需求的模型。
3. 市场调研：了解市场上可用的工业AI应用模型，包括通用工业大模型、行业大模型以及场景大模型。例如，创新奇智的孔明AInogc多模态工业大模型，或中工互联的智工·工业大模型。
4. 供应商评估：选择有良好声誉和服务记录的供应商。IDC MarketScape中国工业AI综合解决方案供应商评估报告遴选了多家能够提供AI综合解决方案的优秀供应商。
5. 模型评估与选择：根据性能指标、资源限制和其他因素，选择最适合项目需求的模型。可以使用基准测试、模型评估工具进行比较。
6. 合同谈判与签订：与选定的供应商进行合同谈判，明确服务内容、价格、支持条款等，并签订正式合同。
7. 模型部署与监控：将选定的模型部署到生产环境中，并持续监控其性能，确保稳定运行。

注意事项

• 可靠性：工业场景的稳定性和准确性需求高，模型需要具备高准确率和低幻觉率。
• 安全性：工业数据的保护和模型安全性是重点，需要行业制定严格的标准和实践。
• 成本效益：考虑投入产出比，确保AI应用的效益最大化。

通过上述步骤，企业可以更加系统地选择和购买合适的工业AI应用模型，同时确保项目的成功实施和长期效益。