在數(shù)字化浪潮的推動下，中國工業(yè)正迎來前所未有的變革。2024年，工業(yè)大模型技術以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學習能力，成為推動工業(yè)4.0的關鍵力量。今天，我們將深入探討這一技術如何重塑制造業(yè)，以及它面臨的挑戰(zhàn)和機遇。

【工業(yè)大模型：制造業(yè)的新引擎】

工業(yè)大模型，作為人工智能技術的集大成者，正逐漸滲透至工業(yè)領域。據(jù)《2024年中國工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報告》顯示，大模型技術的發(fā)展正推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的進化，預計其進程可能快于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本身。這一技術的核心在于，通過海量數(shù)據(jù)訓練，形成具有大量參數(shù)規(guī)模的、具備一定通用、涌現(xiàn)能力的大模型，從而為工業(yè)領域帶來革命性的變化。

【數(shù)據(jù)驅動的工業(yè)轉型】

在工業(yè)大模型的推動下，數(shù)據(jù)已成為新的生產(chǎn)要素。報告中提到，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已經(jīng)讓部分工業(yè)企業(yè)遍歷了數(shù)據(jù)采集-數(shù)據(jù)存儲-數(shù)據(jù)處理-數(shù)據(jù)分析-數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀-數(shù)據(jù)應用的過程。這意味著，工業(yè)大模型的落地成為可能，因為它已經(jīng)準備好了向基礎大模型投喂的“數(shù)據(jù)原料”。

【工業(yè)大模型的應用場景】

工業(yè)大模型的應用場景廣泛，從研發(fā)設計到生產(chǎn)制造，再到經(jīng)營管理和安全服務，大模型技術都在發(fā)揮著重要作用。報告中指出，當前大模型的不可解釋性和幻覺等特性，與工業(yè)“0容錯”的特性相悖，因此當前大模型落地工業(yè)的探索更多聚焦于偏運營的、具有一定容錯能力的場場景，如知識問答、輔助設計/代碼生成等。

【數(shù)據(jù)的力量：工業(yè)大模型的競爭力】

報告強調，基礎能力、模型能力、模型應用是工業(yè)大模型落地的主要競爭點。短期內(nèi)，技術優(yōu)勢企業(yè)將占領先機；而長期來看，具備行業(yè)know how積累的企業(yè)有望后來居上。這一觀點得到了業(yè)界專家的廣泛認同，他們認為，技術和行業(yè)未來的競爭優(yōu)勢點可拆解為以下幾個方向：大模型本身對工業(yè)知識的覆蓋、推理能力、多模態(tài)能力情況以及輸出結果的準確性。

【平臺化：工業(yè)大模型服務的新趨勢】

隨著工業(yè)大模型的逐漸推進，平臺化服務將成為新的趨勢。報告中提到，垂直行業(yè)大模型+智能體+小模型+機理模型為主的平臺化調用方案將成為主流。這種平臺化服務不僅能夠減少定制化工作，還能提升智能協(xié)同能力，為工業(yè)領域帶來更高效的解決方案。

【挑戰(zhàn)與機遇并存】

盡管工業(yè)大模型技術前景廣闊，但它也面臨著一系列挑戰(zhàn)。報告中指出，模型本身的問題（如幻覺、不可解釋性、成本高）、數(shù)據(jù)共享性、數(shù)據(jù)質量問題以及落地應用的決策成本和應用深度等問題，都是當前遇到的主要挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)相互影響，需要行業(yè)內(nèi)外的共同努力來克服。

【專家之聲：工業(yè)大模型的未來展望】 在報告的附錄篇中，我們收集了來自卡奧斯、格創(chuàng)東智、天融信、中移（上海）產(chǎn)業(yè)研究院等業(yè)內(nèi)專家的觀點。他們普遍認為，工業(yè)大模型技術將不斷進化，與企業(yè)的各種數(shù)據(jù)緊密結合，深入到工業(yè)智能里面的核心生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)。同時，大模型的自我進化、自學習能力會越來越強，逐步贏得B端市場的信賴。

附件：2024年中國工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報告：重塑制造業(yè)，以及它面臨的挑戰(zhàn)和機遇