“开发、收集和处理想法，识别趋势，分析客户需求——所有这些任务最终都与语言有关，多亏了人工智能，我们可以更快、更多样化、更有效地处理语言。”亚琛工业大学技术与创新管理研究所所长 Frank Piller教授说。

有了Open-AI的Chat-GPT等人工智能解决方案，创新管理和自动化领域的生产力可望实现巨大飞跃，来自德国亚琛工业大学技术与创新管理研究所所长Frank Piller教授博士对此深信不疑。Piller教授将在2023年6月27日和28日在巴登-巴登举行的VDI自动化大会上，对人工智能（AI）的创造性才能进行深入的介绍。

当然，人工智能在自动化领域并没有什么根本性的新东西，皮勒教授说。"然而，新的是像ChatGPT这样的转化器语言架构所带来的质量和巨大的可能性。这不是关于重复性任务的自动化或使计算过程运行更快，而是关于处理语言。我们可以预期许多业务领域的生产力会有惊人规模的提高"。

以自动化的方式处理语言

人工智能算法将特别充实创新领域和工程。"开发、收集和处理想法，识别趋势，分析客户需求--所有这些任务最终都涉及语言，由于人工智能，我们可以更快、更多样化、更有力地处理这些语言。"皮勒教授总结了另一个决定性的优势："在不成为数据科学家的情况下，我现在也可以用语言直接与软件采取行动。例如，分析数以千计的客户评论或来自CRM的数据--过去需要大量编程工作的特殊服务，ChatGPT几乎在一旁完成，而且还特别容易访问。"

开辟问题和解决方案空间

在创新管理方面，人工智能可以帮助在未来开辟更大的问题和解决方案空间。"可以处理的机会的数量大大增加。因此，公司可以平行进入更多的创新路径，识别新的路径，并以可管理的努力评估相关潜力，"皮勒教授解释说。在寻找解决方案的过程中，算法甚至可以进行初步选择，并向最终作出决定的人提出建议--这使整个过程大大地更有效。

更高的创新绩效

皮勒教授说，这是因为以这种方式可以考虑更多的想法，这最终导致了更高的创新绩效。他的结论是："人工智能和人类将越来越多地以混合智能的形式一起工作，这需要重新评估我们如何对待和管理创新"。

这将适用于快速创建初始概念图和原型的草图，以及文件，其中大部分也可以在未来实现自动化。同样，人工智能将能够支持自动化的所有经典学科，如虚拟调试。

加速产品开发

工程学也受益。"皮勒教授深信："到最后，公司将能够建立一个他们目标市场的数字孪生体，可以说，从而进行完全自动化的概念测试。这反过来又允许比过去更多轮的实验，因为算法接管了所有的活动：从处理问题和解决方案的空间到完全自动化的实验室检查，再到优化最终的配方。

这位人工智能专家还期待着知识管理的新质量："当公司拥有自己特定的语言模型并将其所有的公司文件纳入其中时，人工智能开辟了更多的前景，自然是在一个私有的、全面保护的云中"。

让积累的知识有用

一口气，几十年工程中的数据和信息可以以新的质量使用。Piller 教授：“在公司专有知识的基础上，结合全球知识，创建了一个提供巨大竞争优势的组合。”

这会让人类变得多余吗？Piller 教授说不：“相反，尤其是在自动化领域，未来对人力资源的需求可能会更大。我们将节省大量研究、分析和写作的时间，而是将更多精力放在检查和验证上——我们也将有更多的自由来实施创新。”

小编立即就本文的标题咨询了ChatGPT

请问，Chat-GPT 和人工智能可以为自动化和工程做些什么？

ChatGPT：Chat-GPT和人工智能（AI）在自动化和工程领域有许多应用。以下是其中的一些例子：

（1）过程自动化：Chat-GPT和AI可以帮助设计和实施各种自动化过程。它们可以分析和优化生产线、供应链和物流过程，提高效率、减少成本和资源消耗。AI还可以监控和控制各种设备和系统，自动执行特定的任务和操作。

（2）智能制造：AI可以在制造过程中发挥关键作用。它可以用于质量控制，通过分析传感器数据、图像和视频来检测和预测缺陷和故障。AI还可以优化生产计划和排程，根据需求和资源进行智能调度。

（3）机器人技术：Chat-GPT和AI可以用于开发和控制各种类型的机器人。它们可以实现自主导航、感知环境、执行复杂任务和与人类进行交互。AI还可以用于机器学习和自适应控制，使机器人能够不断学习和改进其性能。

（4）数据分析和预测：AI可以处理和分析大量的数据，并提供有关系统性能、产品质量和设备健康状况的洞察。它可以应用机器学习算法来建立模型和预测未来的趋势，以帮助做出决策和规划。

（5）智能城市和基础设施：AI可以应用于智能城市和基础设施管理中。它可以监测和优化能源消耗、交通流量、公共安全和环境影响。AI还可以提供智能的建筑管理和自动化的设备控制，以提高城市的可持续性和生活质量。

总而言之，Chat-GPT和人工智能在自动化和工程领域具有广泛的应用。它们可以用于优化生产过程、改善产品质量、提高效率、预测未来趋势，并推动智能城市和基础设施的发展。