随着人工智能技术的发展，大模型在各个领域都展示出强大的应用潜力。本文分析了大模型技术在检验检测认证领域的典型应用场景，展望了大模型技术在检验检测认证领域的发展方向，以期为大模型在检验检测认证领域的应用提供借鉴。
检验检测认证是保证产品质量和生产安全的重要环节。然而，传统的人工检测和部分自动化检测难以满足质量保证的要求，主要面临检测周期长、人为误差难以控制、检测数据利用不足等问题。近年来，随着人工智能技术的快速发展，具有广泛适用性的通用大模型和针对特定行业或领域训练的行业大模型为检验检测认证行业带来了新的发展机遇。大模型具有表达能力强、泛化性好、多模态学习和可持续学习等特点，利用大模型技术这些特点可以帮助检验检测认证机构提升检测实验效率、提高质量管理能力、优化检测方案、充分利用检测数据和构建数字化人才引育体系，为检验检认证测行业注入新动能。
一、大模型技术概述
2022年底，OpenAI发布具有1750亿参数的大规模预训练通用语言模型ChatGPT3.5之后，因其表现出的卓越自然语言理解、自然语言生成与逻辑推理能力，引发了国际范围内对于大模型的研究及应用热潮。在国内，百度率先发布了产业级的知识增强大模型“文心一言”，商汤科技、科大讯飞紧随其后发布了面向行业垂直领域的大模型。在学术研究领域，清华大学发布了完全自研的、开源的中英文双语训练语言模型，经由智谱AI发布了生成式对话语言模型ChatGLM。纵观国内外相关AI企业、机构、高校对大模型的开发与应用案例，按照应用场景大模型可分为通用、行业、垂直大模型三个层级，详情见附表。
二、大模型应用于检验检测认证的典型场景
ChatGPT、文心一言、Copilot等大模型可以自动生成流畅、自然的文本，理解用户提出的问题并生成相应的回答，且能生成长文本密集型答案。从目前文献和研究成果来看，大模型在数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出中表现较好，能够有效解决检验检测认证行业存在的检测周期长、人为误差难以控制、检测数据利用不足等问题。具体应用场景如下。
行业垂直大模型助力人机交互升级。大模型的多模态学习的图文理解与生成能力对检验检测认证活动中主观判断工作有替代作用。大模型能够基于检验检测认证数据、产品试验照片等现场采样信息，根据用户发出的指令精准绘图制表、生成检验检测认证结果报告。除此之外，大模型全天候24小时在线，突破人类生理极限，能够在采样后自主处理数据、编写报告正文、生成证书，大幅提高效率和质量，降低成本。
大模型与领域知识相结合构建领域知识库。大模型强大的数据分析能力，能够较好地替代检验检测认证活动中的人工数据录入、数据分析等工作。检验检测认证机构已有相当规模的数据沉淀，如检测试验信息，其中典型代表有标准、规则、检验检测试验数据、产品认证活动数据。又如，一个面向机电产品合格评定标准的模型被训练后，在开展机电产品检验检测认证活动时，检测员、检查员无需再手动查找规范、标准文件及细项条文，大模型在交互过程中便能生成具有自然语言释义的报告正文。
三、大模型在检验检测认证行业的应用展望
大模型技术的应用将推动检验检测认证实现全流程智能化。与此同时，丰富知识图谱、构建高质量数据集和加强模型评估体系也很重要。未来，大模型与行业实践深度融合，将使检验检测认证工作更加智能。主要表现在以下方面。
一是纾解人才困境。在检验检测认证领域，检验检测认证机构所面临的人才困境可以通过基于大模型建立的领域知识库得以纾解。
二是盘活数据资产，建立领域知识库。检验检测认证活动中积累了大量数据，包括检测数据、认证数据、客户数据、业务数据等。受限于传统大数据和人工智能算法能力，这些蕴含着巨大价值的数据往往未能得到充分利用。大模型技术的出现为盘活这些数据价值提供了新的机遇。大模型的深度学习可以生成数据的高维特征表示，散列数据处理能力则可以高效地索引和检索这些特征表示，逐步建立领域知识库。
在实际应用中，一方面，如ChatGPT等大模型背后的生成式人工智能所具有的大参数规模运算能力能够对产品研发起到一定的促进作用。一是对现有知识重新排列组合，借助大规模数据高速运算能力，尽可能穷尽知识要素组合，最大限度创造创新选项，通过不同组合“涌现”新产品;二是在已有理论基础上跨界融合，实现新领域的理论突破。另一方面，借助大模型的多模态理解与逻辑推理能力，提升现有业务中的自动化和数字化水平，能够将检测员、检查员从原有繁琐、程序化的工作中解放出来，减少人力成本的同时，也为理论知识学习、领域知识积累争取更多时间，从而释放专家智慧的更多潜能，助力提升现有人员专业知识。
大模型在各个领域都展示出强大的应用潜力，但是大模型同样存在一些弊端，主要体现在可靠性、可解释性、稳定性等方面。因为模型训练时所用的数据的专业性和真实性不够，加之大模型采用的深度学习的训练策略、训练过程的不可解释性，造成现阶段大模型输出看似合理但不正确的答案、每次响应内容不一致等问题。考虑到检验检测认证行业特性，应构建领域专家知识库和大模型相互增强机制，通过大模型沉淀关键知识，业务专家对关键知识审核维护的方式，持续进行行业、垂直大模型的优化和微调。逐步建立适用、可用的面向检验检测认证行业细分领域的垂直大模型。
四、结论
大模型技术为检验检测认证行业提供了前所未有的机遇，通过智能分析与自动化处理，显著提升工作效率和结果的准确性。虽然大模型技术展示了一种向智能化和精益化进步的道路，但在检验检测认证行业的具体应用，仍存在一系列问题需要探讨和验证。比如，数据隐私安全、人工智能决策的透明度和模型的可解释性、长期的维持和更新等问题。对这些挑战的研究和解决是人工智能在检验检测认证领域全面应用的关键。
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