工业 AI 大模型幻觉问题剖析及应对策略（2）

三、工业场景对 AI 准确性要求及非工业数据的弊端

3.1 工业场景对准确性的严苛要求

工业生产是一个复杂且精密的体系，涉及到产品设计、原材料采购、生产制造、质量检测、物流运输等多个环节，每个环节都紧密相连，任何一个环节出现错误都可能对整个生产过程产生严重影响。在汽车制造行业，汽车零部件的设计和制造需要极高的精度，零部件的尺寸偏差、材料性能不达标等问题，都可能导致汽车在行驶过程中出现安全隐患。在电子芯片制造领域，芯片的生产工艺极其复杂，对生产环境的温度、湿度、洁净度等参数要求近乎苛刻，微小的环境变化或工艺偏差都可能导致芯片性能下降甚至报废。

在工业生产过程中，质量控制是确保产品质量的关键环节。传统的质量控制方法往往依赖人工检测，这种方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果存在误差。工业 AI 通过先进的算法和机器学习技术，能够对生产线上的产品进行实时监测，快速识别产品的微小瑕疵和缺陷。在手机屏幕生产过程中，工业 AI 可以通过分析屏幕图像数据，检测出屏幕上的坏点、亮点、划痕等缺陷，其检测精度和效率远远高于人工检测。但一旦 AI 出现幻觉，将正常产品误判为次品，或者将次品误判为正常产品，都会给企业带来巨大的经济损失。将正常产品误判为次品，会导致企业浪费大量的人力、物力和时间对这些产品进行不必要的返工或报废处理；而将次品误判为正常产品流入市场，则会损害企业的声誉，引发客户投诉和召回事件，增加企业的售后成本和法律风险。

设备的稳定运行对于工业生产至关重要。工业 AI 在预测性维护方面发挥着重要作用，通过对设备运行数据的持续监测和分析，预测设备可能出现的故障，提前安排维护和修理，避免设备突发故障导致生产停滞。在钢铁冶炼过程中，高炉是核心设备，其运行状态直接影响到钢铁的产量和质量。工业 AI 可以监测高炉的温度、压力、炉料成分等参数，通过数据分析预测高炉可能出现的结瘤、炉衬侵蚀等故障。若 AI 模型出现幻觉，错误地预测设备故障，会导致企业提前对设备进行不必要的维护，增加维护成本；而未能及时准确地预测设备实际存在的故障，则会使设备在运行过程中突发故障，造成生产中断，给企业带来巨大的经济损失，甚至可能引发安全事故。

3.2 非工业数据用于工业 AI 的风险

非工业数据来源广泛，包括互联网上的各类文本、图像、视频数据，社交媒体数据，以及一些非专业领域的数据集等。这些数据在内容、格式、质量等方面存在很大差异，缺乏工业领域所要求的专业性、准确性和规范性。互联网上的文本数据可能包含大量的口语化表达、错别字、语法错误以及虚假信息，社交媒体数据往往具有很强的主观性和情感性，这些特点与工业数据注重事实、精确性和逻辑性的要求相悖。将这些非工业数据混入工业 AI 的训练数据中，会干扰模型对工业知识和模式的学习，使模型难以准确捕捉工业数据中的关键特征和规律，从而在处理工业任务时产生幻觉。

非工业数据中可能包含大量与工业场景不相关的信息，如娱乐新闻、生活琐事、个人情感分享等。这些不相关信息会增加模型训练的噪声，降低模型训练的效率和质量。模型在学习过程中需要花费大量的计算资源和时间来处理这些无关信息，导致对工业数据的学习不够充分，影响模型对工业任务的处理能力。在训练一个用于工业设备故障诊断的 AI 模型时，如果训练数据中混入了大量的娱乐新闻数据，模型在学习过程中可能会将部分注意力分散到这些无关的娱乐信息上，无法集中精力学习设备故障数据中的特征和规律，从而在诊断设备故障时出现错误，产生幻觉。

由于非工业数据质量参差不齐，其中可能存在大量的错误数据和偏见数据。错误数据如前文所述，会直接导致模型学习到错误信息，从而在生成内容时出现幻觉。偏见数据则可能使模型在处理工业问题时产生不公平或不准确的结果。在一些关于工业产品销售数据的非工业数据集中，如果存在对某些地区或客户群体的偏见，模型在分析销售数据和制定销售策略时，可能会生成具有偏向性的建议，忽视了其他地区或客户群体的潜力，影响企业的市场拓展和业务发展。这种由偏见数据导致的模型输出偏差，也是 AI 幻觉在工业应用中的一种表现形式。

四、工业 AI 使用独立干净数据生成模型的构建方案

4.1 数据收集与整理

在工业领域，数据来源丰富多样。生产设备是重要的数据源头，各类传感器安装在设备上，实时采集设备的运行参数，如温度、压力、转速、振动等，这些数据能够直观反映设备的运行状态。生产管理系统记录了生产计划、生产进度、人员排班、原材料消耗等信息，这些数据对于分析生产流程的效率和优化生产资源配置具有重要价值。质量检测系统在产品质量检测过程中，生成了大量关于产品尺寸、性能、外观等方面的检测数据，这些数据是评估产品质量和改进生产工艺的关键依据。从这些不同的数据来源收集数据时，需要制定统一的数据标准和规范。在数据格式方面，规定所有设备运行数据采用统一的时间戳格式，以便于后续的数据整合和分析；在数据命名规则上，明确各类参数和指标的命名方式，避免出现同名不同义或同义不同名的情况。对于数据单位，统一采用国际标准单位，确保数据的一致性和可比性。

工业生产数据具有体量大、维度高、实时性强等特点，为了提高数据处理效率和模型训练效果，需要对收集到的原始数据进行整理和分类。根据数据的性质和用途，可以将数据分为设备运行数据、生产管理数据、质量检测数据、工艺参数数据等不同类别。对于设备运行数据，进一步按照设备类型、运行阶段等维度进行细分；生产管理数据可以按照生产环节、时间周期等进行分类。通过合理的数据分类，能够使数据结构更加清晰，便于后续的数据存储、查询和分析。同时，建立数据索引和目录，为每一类数据建立详细的元数据信息，包括数据来源、采集时间、数据格式、数据含义等，方便用户快速了解和使用数据。

4.2 数据清洗与筛选

在收集到的工业数据中，不可避免地存在噪声数据和异常值。噪声数据可能是由于传感器故障、数据传输干扰等原因产生的，表现为数据的随机波动或错误值。异常值则是指那些与其他数据明显偏离的数据点，可能是由于生产过程中的突发异常事件或数据录入错误导致的。在设备运行数据中，传感器受到电磁干扰，可能会使某一时刻的温度数据出现大幅波动，明显超出设备正常运行的温度范围，这个异常的温度数据就是噪声数据。在质量检测数据中，由于操作人员误操作，可能会将一个产品的尺寸数据记录错误，导致该数据与同批次其他产品的尺寸数据差异巨大，这个错误记录的数据就是异常值。为了去除噪声数据和异常值，需要采用合适的算法和技术。可以使用滑动平均滤波算法对设备运行数据进行平滑处理，去除数据中的随机噪声；对于异常值的检测，可以采用基于统计学的方法，如 3σ 准则，即数据点如果超出均值加减三倍标准差的范围，则被视为异常值，予以剔除。也可以使用基于机器学习的异常检测算法，如孤立森林算法、One-Class SVM 算法等，这些算法能够更准确地识别复杂数据中的异常值。

数据缺失是工业数据中常见的问题之一，可能由于传感器故障、数据采集系统故障或人为因素等原因导致。数据缺失会影响模型的训练效果和预测准确性，因此需要对缺失数据进行处理。对于少量的缺失数据，可以采用插值法进行填充。对于时间序列数据中的缺失值，可以使用线性插值、多项式插值等方法，根据相邻时间点的数据来估计缺失值。对于类别型数据的缺失值，如果该类别变量的取值有限且分布相对均匀，可以采用众数填充的方法；如果该类别变量与其他变量存在较强的相关性，可以使用回归分析等方法.

未完待续.......