人工智能快速、高效地完成
  PLC 代碼生成等任務

  通過 TwinCAT Chat，可在 TwinCAT XAE 開發環境中方便地使用以 OpenAI 開發的 ChatGPT 為代表的大型語言模型（LLM）進行項目開發，在此次訪談中，TwinCAT 產品經理 Fabian Bause 博士和 Jannis Doppmeier 介紹了從控製編程到企業管理等各個方麵最重要的應用考慮以及潛在的效率提升。
  自 ChatGPT 推出以來，每個人都在談論大型語言模型（LLM）。通過 TwinCAT Chat，倍福成為在 2023 年漢諾威工業博覽會上展示大語言模型在自動化領域應用的首批供應商之一。客戶在展會上以及展會後的反饋如何？
  Jannis Doppmeier：客(ke)戶(hu)的(de)反(fan)饋(kui)始(shi)終(zhong)都(dou)是(shi)積(ji)極(ji)正(zheng)麵(mian)的(de)。管(guan)理(li)層(ceng)和(he)直(zhi)接(jie)用(yong)戶(hu)都(dou)表(biao)現(xian)出(chu)了(le)濃(nong)厚(hou)的(de)興(xing)趣(qu)。大(da)部(bu)分(fen)客(ke)戶(hu)都(dou)看(kan)到(dao)了(le)這(zhe)項(xiang)技(ji)術(shu)在(zai)自(zi)動(dong)化(hua)領(ling)域(yu)的(de)巨(ju)大(da)應(ying)用(yong)潛(qian)力(li)。有(you)些(xie)客(ke)戶(hu)甚(shen)至(zhi)表(biao)示(shi)有(you)興(xing)趣(qu)在(zai)將(jiang)來(lai)測(ce)試(shi)版(ban)推(tui)出(chu)後(hou)立(li)即(ji)試(shi)用(yong)。這(zhe)表(biao)明(ming)該(gai)領(ling)域(yu)對(dui)先(xian)進(jin)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)的(de)需(xu)求(qiu)正(zheng)不(bu)斷(duan)增(zeng)長(chang)。隨(sui)著(zhe) TwinCAT Chat 的推出，倍福為將 LLM 集成到工業應用中做出了重要貢獻。
  大型語言模型能為自動化工程師和企業管理層帶來哪些根本優勢？
  Jannis Doppmeier：大型語言模型可為自動化工程師以及企業管理層帶來許多好處。對於自動化工程師來說，通過 LLM 的自動生成和補全代碼功能有可能徹底改變開發流程。這將加快整個流程。您甚至可以讓 LLM 創chuang建jian個ge人ren專zhuan題ti

，針zhen對dui遇yu到dao的de問wen題ti給gei出chu具ju體ti的de解jie決jue方fang案an，加jia快kuai解jie決jue問wen題ti的de過guo程cheng。另ling一yi個ge優you勢shi是shi能neng夠gou始shi終zhong如ru一yi地di執zhi行xing和he遵zun守shou自zi動dong化hua領ling域yu的de規gui範fan和he最zui佳jia實shi踐jian。從cong企qi業ye管guan理li的de角jiao度du來lai看kan，LLM 可以推動企業內部的知識傳遞。它們可以作為一個中央知識庫，存儲有價值的信息
，並在需要時提供。此外，LLM 還可以作為客戶谘詢時的第一接觸點
，減輕技術支持團隊的工作壓力。

  倍福 TwinCAT 產品經理 Jannis Doppmeier

  這不僅能縮短響應時間，還能提升客戶滿意度。總之
，LLM 為應對現代商業領域的眾多挑戰提供了高效
、創新的解決方案。

―― Jannis Doppmeier

  LLM 在使用方麵是否仍存在技術上的不確定性

？
  Fabian Bause 博士：daanxianranshikendingde。jishushangqueshicunzaihenduobuquedingxing
，dankaolvdaomuqiandefazhansudu，zheyebuzuweiqi。muqian，zidonghuaxingyemianlindeyigezhuyaotiaozhanshi LLM 的“幻覺”，即 LLM 會反複生成用戶不一定能識別出的“編造”的答案。

 
  倍福 TwinCAT 產品經理 Fabian Bause 博士

  例如，在早期開發階段，我們發現 TwinCAT Chat 生成的 PLC 代碼中的一些運動函數根本不存在，至少在 TwinCAT 中不存在。但這些問題都是可以解決的，並且會隨著時間的推移得到顯著改善。

―― Fabian Bause 博士

  從法律的角度來看，是否也存在不確定性？
  Fabian Bause 博士：確實如此！歐盟的《人工智能法案》muqianrengcunzaibuquedingxing。gaifaanshangweihuodezuizhongtongguo，jinzheyidianjiugeixingyedailailejidadebuquedingxing。zhengcezhidingzhezaijianguanrengongzhinengyingyongfangmianmianlindeyigezhuyaotiaozhanshi，zhengcedetuijinguochengbitongyongrengongzhinenglingyudekuaisufazhansuduyaomandeduo。tongyongdefalvfaguijiangruheshiyongyuhenduoshangbukezhiderengongzhinengfazhan
，womenshimuyidai。danhaowuyiwen
，bixuwanshanjianguancuoshi。
  像 TwinCAT Chat 這樣的 AI 應用程序將來是否能夠完全取代控製編程人員以及他們的創造力嗎
？
  Fabian Bause 博士：當dang然ran不bu會hui。我wo們men的de目mu標biao並bing不bu是shi要yao完wan全quan取qu代dai程cheng序xu員yuan
，目mu前qian的de技ji術shu發fa展zhan也ye並bing不bu意yi味wei著zhe會hui出chu現xian這zhe種zhong情qing況kuang。相xiang反fan，我wo們men的de目mu標biao是shi為wei程cheng序xu員yuan提ti供gong更geng好hao用yong的de工gong具ju，幫bang助zhu他ta們men提ti高gao工gong作zuo效xiao率lv，這zhe一yi切qie都dou是shi為wei了le提ti高gao程cheng序xu員yuan的de生sheng產chan力li ― 不僅僅是作為解決技能短缺的關鍵方法之一。如果因為找不到合格的專業人員而無法填補崗位空缺，就必須使用 AI 保持競爭力。
  TwinCAT Chat 有哪些技術特點
？
  Jannis Doppmeier：倍福開發 TwinCAT Chat 的主要目的是為用戶提供比在網絡瀏覽器中使用 ChatGPT 等(deng)傳(chuan)統(tong)方(fang)式(shi)優(you)勢(shi)更(geng)明(ming)顯(xian)的(de)軟(ruan)件(jian)工(gong)具(ju)。主(zhu)要(yao)附(fu)加(jia)值(zhi)在(zai)於(yu)其(qi)深(shen)度(du)集(ji)成(cheng)，尤(you)其(qi)是(shi)針(zhen)對(dui)自(zi)動(dong)化(hua)行(xing)業(ye)的(de)專(zhuan)業(ye)化(hua)需(xu)求(qiu)。其(qi)核(he)心(xin)功(gong)能(neng)包(bao)括(kuo)將(jiang)聊(liao)天(tian)功(gong)能(neng)直(zhi)接(jie)集(ji)成(cheng)到(dao)開(kai)發(fa)環(huan)境(jing)（IDE）中。由於它將通信和代碼交互無縫集成在一起，因此能夠大大簡化開發過程。我們的模型的基本初始化已專門針對 TwinCAT 的要求進行了定製。因此，您可以直接提出具體問題
，不必告訴模型您首先使用的是 TwinCAT，也ye不bu必bi告gao訴su模mo型xing您nin希xi望wang以yi結jie構gou化hua文wen本ben形xing式shi提ti供gong代dai碼ma示shi例li。另ling一yi個ge亮liang點dian是shi能neng夠gou輕qing鬆song地di使shi用yong生sheng成cheng的de代dai碼ma，這zhe不bu僅jin能neng夠gou節jie省sheng開kai發fa人ren員yuan的de時shi間jian，還hai能neng避bi免mian手shou動dong傳chuan輸shu代dai碼ma時shi出chu現xian的de錯cuo誤wu。與yu TwinCAT Chat 交互設計極大地減少了命令輸入需求。
  相反
，用戶隻需點擊鼠標，即可使用專門為改善用戶工作流程而設計的

、經過預先測試的請求。這些請求包括以下操作：
  代碼優化：係統可以提出建議，以提高代碼的性能或效率。
  代碼文檔化：TwinCAT Chat 可幫助創建注釋和文檔，可以幫助團隊其他成員更容易地理解代碼。
  代碼補全：如果代碼片段缺失或不完整
，我們的係統可以生成代碼補全建議，以確保功能性。
  代碼重構：TwinCAT Chat 可根據特定規範和策略重構代碼
，使其更加符合公司的規範。
  Jannis Doppmeier：總之，該係統提供了一個高效、直觀的用戶界麵，極大地方便了開發過程。
  除了目前重點關注的支持 PLC 代碼生成之外，未來還有哪些領域將變得更加重要
？
  Fabian Bause 博士：LLM 的玄妙之處在於，隻需要一點兒想象力
，就能普遍使用。除了 PLC 代碼生成工具之外
，我們還在開發一款可以自動創建 TwinCAT HMI 項目的聊天機器人。目標是用戶隻需告訴聊天機器人他們想要的 HMI 結構
，TwinCAT 就會在後台生成整個 HMI 項目。因此，客戶可以立即收到可視化 HMI 的反饋。隻需向 LLM 說明 HMI 編程接口即可實現，因為事實上，這也隻是另一種 LLM 可以輕鬆掌握的“語言”。另一個項目涉及到我們文件編製係統的聊天機器人界麵，該係統以文檔的形式包含了數千兆字節的知識。
  這正是我們的客戶所麵臨的挑戰：我們以文本形式提供大量知識。為什麼呢？因為這是讓數百人能夠同時獲得信息的唯一方式
，換句話說，書麵文本隻是一種工具。

―― Fabian Bause 博士

  Fabian Bause 博士：語言是人類最重要的信息傳遞手段。一個人提出問題，另一個人理解或者解釋問題，並根據自己的經驗得出答案。這就是我們可以使用 LLM 完成的事，即我們提出一個問題
，LLM 就能解釋這個問題。無需使用特定的關鍵詞，因為係統可以處理措辭可能不夠準確的問題。如果現在允許 LLM 訪問倍福龐大的軟件庫，模型就能生成有針對性的答案。今後，我們將不再需要使用關鍵字來搜索答案
，而是可以提出具體的問題。
  TwinCAT Chat 還可幫助用戶開啟新的工作模式。這究竟意味著什麼？在實際應用中有什麼優勢？
  Jannis Doppmeier：我(wo)們(men)的(de)工(gong)具(ju)是(shi)一(yi)種(zhong)創(chuang)新(xin)的(de)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，通(tong)過(guo)充(chong)當(dang)數(shu)字(zi)化(hua)助(zhu)手(shou)顯(xian)著(zhu)提(ti)高(gao)開(kai)發(fa)人(ren)員(yuan)的(de)工(gong)作(zuo)效(xiao)率(lv)。代(dai)碼(ma)不(bu)再(zai)需(xu)要(yao)逐(zhu)行(xing)手(shou)動(dong)輸(shu)入(ru)。這(zhe)個(ge)助(zhu)手(shou)會(hui)接(jie)管(guan)耗(hao)時(shi)且(qie)重(zhong)複(fu)的(de)常(chang)規(gui)任(ren)務(wu)。這(zhe)樣(yang)，開(kai)發(fa)人(ren)員(yuan)就(jiu)有(you)更(geng)多(duo)的(de)時(shi)間(jian)和(he)能(neng)力(li)專(zhuan)注(zhu)於(yu)他(ta)們(men)的(de)核(he)心(xin)任(ren)務(wu)
，即(ji)軟(ruan)件(jian)的(de)實(shi)際(ji)設(she)計(ji)和(he)構(gou)思(si)。在(zai)這(zhe)個(ge)需(xu)要(yao)抓(zhua)住(zhu)每(mei)一(yi)個(ge)優(you)勢(shi)的(de)市(shi)場(chang)中(zhong)
，我(wo)們(men)的(de)工(gong)具(ju)讓(rang)企(qi)業(ye)能(neng)夠(gou)在(zai)人(ren)員(yuan)短(duan)缺(que)的(de)情(qing)況(kuang)下(xia)依(yi)然(ran)保(bao)持(chi)競(jing)爭(zheng)優(you)勢(shi)，並(bing)滿(man)足(zu)客(ke)戶(hu)日(ri)益(yi)增(zeng)長(chang)的(de)需(xu)求(qiu)。
  所使用的語言模型有何重要性？
  Fabian Bause 博士：目前


，多家知名 IT 巨頭的語言模型正在激烈競爭，如 openAI 的 ChatGPT

、穀歌的 PaLM 和 Bard，以及百度的 ERNIE。這些主流模型的共同點是，它們都以 API 雲服務的形式提供。除了技術上的差異，還有區域性挑戰。例如，在中國無法訪問 ChatGPT 和穀歌的 LLM。這(zhe)對(dui)倍(bei)福(fu)來(lai)說(shuo)是(shi)一(yi)個(ge)挑(tiao)戰(zhan)，因(yin)為(wei)中(zhong)國(guo)市(shi)場(chang)對(dui)我(wo)們(men)非(fei)常(chang)重(zhong)要(yao)。此(ci)外(wai)
，將(jiang)第(di)三(san)方(fang)雲(yun)服(fu)務(wu)集(ji)成(cheng)到(dao)我(wo)們(men)的(de)產(chan)品(pin)中(zhong)意(yi)味(wei)著(zhe)我(wo)們(men)在(zai)很(hen)大(da)程(cheng)度(du)上(shang)依(yi)賴(lai)於(yu)該(gai)供(gong)應(ying)商(shang)。該(gai)服(fu)務(wu)在(zai)技(ji)術(shu)上(shang)將(jiang)如(ru)何(he)發(fa)展(zhan)？其(qi)穩(wen)定(ding)性(xing)和(he)向(xiang)後(hou)兼(jian)容(rong)性(xing)如(ru)何(he)？使(shi)用(yong)成(cheng)本(ben)如(ru)何(he)？以(yi)及(ji)該(gai)服(fu)務(wu)的(de)隱(yin)私(si)策(ce)略(lve)將(jiang)如(ru)何(he)變(bian)化(hua)？
  考慮到這些不確定性，我們正在努力訓練我們自己的模型，當然不是從零開始，而是基於用於商業用途的開放式 LLM。這樣
，我們就不需要與 ChatGPT 等通用模型競爭
，而是專注於一個明確定義、範圍小得多的應用領域。

―― Fabian Bause 博士