在新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革的浪潮中，人工智能成為推動各行業(yè)發(fā)展的關鍵力量。通用人工智能大模型作為人工智能發(fā)展的新階段，正加速融入工業(yè)領域，為工業(yè)數(shù)字化、智能化轉型帶來新機遇。工業(yè)大模型是工業(yè)企業(yè)智能化發(fā)展的成果，應用模式多樣，但我國 AI 大模型與工業(yè)的融合尚處于探索初期，機遇與挑戰(zhàn)并存。深入研究其應用模式、挑戰(zhàn)及應對策略，對我國工業(yè)智能化升級和新型工業(yè)化建設意義重大。

一、AI 大模型發(fā)展態(tài)勢與工業(yè)應用背景

（一）全球大模型發(fā)展熱潮

近年來，全球大模型發(fā)展迅猛，憑借大規(guī)模參數(shù)和復雜結構，在自然語言處理、圖像識別等多個領域取得重大突破，2020 年后在全球市場爆發(fā)式增長。國外 OpenAI 發(fā)布了 ChatGPT、GPT - 4 等多種大模型；微軟將 GPT - 4 能力整合到多種產(chǎn)品中；谷歌推出 Gemini，meta 發(fā)布 LLaMA。國內科技企業(yè)也積極跟進，百度的 “文心一言”、阿里巴巴的 “通義千問” 等眾多大模型相繼問世，展現(xiàn)出我國在該領域的創(chuàng)新實力。

（二）大模型向工業(yè)領域拓展的趨勢

隨著技術成熟，大模型向 B 端尤其是工業(yè)領域拓展成為趨勢?；A大模型通過提升參數(shù)量和結構通用性，融合多領域知識構建通用框架。工業(yè)大模型則依托基礎大模型，融合工業(yè)細分行業(yè)數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗，形成垂直化、場景化、專業(yè)化應用模型。與基礎大模型相比，工業(yè)大模型參數(shù)量少、專業(yè)度高、落地性強，能為工業(yè)垂直領域提供低成本解決方案，為工業(yè)智能化開辟新路徑。

二、AI 大模型工業(yè)應用的七大模式

工業(yè)產(chǎn)品全生命周期包含多個環(huán)節(jié)，AI 大模型在各環(huán)節(jié)發(fā)揮獨特價值，形成七種應用模式。

（一）原理化研發(fā)大模型

原理化研發(fā)大模型專注于產(chǎn)品結構數(shù)據(jù)深度剖析，從微觀探索產(chǎn)品構型與機理，借助涌現(xiàn)能力創(chuàng)造新產(chǎn)品。以藥物研發(fā)為例，傳統(tǒng)靶點發(fā)現(xiàn)過程漫長、成本高，需大量科研工作和實驗驗證。大模型可分析藥物分子數(shù)據(jù)和知識圖譜，找出與疾病靶點相互作用的分子特征，自動生成設計方案。生成方案后，還能在人工引導下評估篩選，優(yōu)化藥效、毒性、劑量和用藥方案，輔助設計更科學的臨床試驗方案，提高藥物研發(fā)效率和質量。

（二）前瞻化設計大模型

前瞻化設計大模型能為技術人員提供創(chuàng)新設計方案，助力將設計構思轉化為實施方案。工業(yè)設計常需建立數(shù)學模型解決復雜問題，以往邀請專家成本高、耗時長。大模型憑借強大運算和知識儲備，可根據(jù)設計需求快速提供參考方案并生成程序代碼。以 CAD 設計為例，大模型利用素材庫和設計者思路，生成多樣化方案并優(yōu)化調整，縮短工業(yè)設計周期，提升產(chǎn)品研發(fā)效率。

（三）高效化仿真大模型

高效化仿真大模型可構建虛擬化仿真測試場景，解決工業(yè)產(chǎn)品設計中測試數(shù)據(jù)少、環(huán)境單一的問題，提升產(chǎn)品可靠性。以汽車制造為例，汽車企業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)涵蓋車輛多方面信息。大模型學習這些數(shù)據(jù)中車輛結構、材料屬性與碰撞響應的關系，生成多樣碰撞場景，彌補數(shù)據(jù)缺失，提升仿真測試全面性和準確性。大模型還具備零樣本知識分析能力，能快速預測不同參數(shù)組合的碰撞響應，幫助找到最佳參數(shù)組合，縮短車輛設計和測試周期，并基于歷史案例提供創(chuàng)新設計建議。

（四）精細化檢測

大模型融合零樣本學習和 AR/VR 等技術，實現(xiàn)工業(yè)場景快速高效視覺檢測。在工業(yè)質量檢測方面，以 PCB 瑕疵檢測為例，傳統(tǒng)方法面臨樣本獲取和標注困難、訓練調參復雜等問題。通用視覺大模型憑借強泛化能力，無需依賴工廠樣本數(shù)據(jù)和本地化微調，直接對 PCB 原始圖像語義分割，識別各類瑕疵，提升檢測效率。在智能化安全生產(chǎn)監(jiān)管領域，以煤礦生產(chǎn)為例，大模型借助機器視覺和設備運行數(shù)據(jù)，精準識別多種關鍵場景，實現(xiàn)掘進作業(yè)從人工到自動監(jiān)控的轉變，提高煤礦生產(chǎn)安全系數(shù)。此外，語言和視覺大模型結合可拓展檢測場景，滿足多樣化檢測需求。

（五）智能化調控

在大型現(xiàn)代化產(chǎn)線中，人工智能大模型通過分析歷史數(shù)據(jù)，理解工業(yè)調度任務中的復雜關系，優(yōu)化各節(jié)點任務分配和調度，提高生產(chǎn)效率和靈活性。以工業(yè)機器人在汽車制造生產(chǎn)線的應用為例，大模型收集機器人性能、工作站狀態(tài)等信息，學習相關復雜信息并預測任務效率，快速合理分配新任務，減少等待時間和生產(chǎn)周期。大模型還能動態(tài)調整任務分配策略，應對機器人故障、工作站故障或生產(chǎn)計劃變更等情況。生產(chǎn)人員通過文本或語音指令，可讓大模型生成定制化運動控制代碼，提升工業(yè)機器人靈活度，實現(xiàn)柔性化產(chǎn)線控制。

（六）科學化運維大模型

科學化運維大模型憑借強大推理能力，分析和預測生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提升智能化運維水平。以倉儲管理為例，供應鏈涉及大量數(shù)據(jù)，嵌入多模態(tài)大模型的機器人借助大模型視覺泛化能力，實現(xiàn)自主貨架定位、精準庫存管理和高效物品運輸，提升倉庫運營效率。大模型通過監(jiān)測庫存數(shù)據(jù)，結合銷售速度和庫存周轉率制定補貨策略，避免庫存問題。同時，大模型還能整理、分類和分析供應鏈數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型的良性互動，為倉儲和供應鏈運作提供精準決策依據(jù)。

（七）定制化售后大模型

定制化售后大模型在自然語言對話方面優(yōu)勢明顯，打破傳統(tǒng)售后服務局限，助力企業(yè)實現(xiàn)定制化服務，提升客戶忠誠度。以機械設備售后為例，傳統(tǒng)客服系統(tǒng)難以提供精準指導。定制化售后大模型結合多模態(tài)和數(shù)字人技術，讓客戶用自然語言描述問題，系統(tǒng)準確理解并提供個性化解決方案。虛擬數(shù)字人通過手勢和語音交互輔助客戶操作，提高售后服務效率，帶來更人性化的服務體驗。

三、AI 大模型工業(yè)應用面臨的挑戰(zhàn)

盡管 AI 大模型在工業(yè)領域前景廣闊，但實際應用中面臨諸多難題。

（一）工業(yè)場景碎片化

工業(yè)領域包含眾多細分行業(yè)和生產(chǎn)環(huán)節(jié)，各行業(yè)和環(huán)節(jié)在需求、數(shù)據(jù)特點和業(yè)務流程上差異巨大，導致工業(yè)場景高度碎片化。大模型難以形成通用解決方案，需針對不同場景定制開發(fā)和訓練。如汽車制造和電子芯片制造行業(yè)，生產(chǎn)流程和質量檢測重點不同，大模型應用時需分別適配優(yōu)化，增加了應用成本和技術難度。

（二）計算資源不足

訓練和運行大模型對計算能力要求極高，工業(yè)領域數(shù)據(jù)量大且復雜，對計算資源需求更突出。部分工業(yè)企業(yè)，尤其是中小企業(yè)，受資金和技術限制，難以配備足夠的計算設備和資源。這不僅使大模型訓練緩慢，延長研發(fā)周期，還影響訓練效果，導致模型在實際生產(chǎn)中無法實時處理數(shù)據(jù)，無法充分發(fā)揮優(yōu)勢。

（三）工業(yè)領域訓練數(shù)據(jù)采集和整理困難

工業(yè)數(shù)據(jù)涉及企業(yè)核心競爭力和商業(yè)機密，企業(yè)出于安全和保密考慮，不愿共享。工業(yè)數(shù)據(jù)來源廣泛、格式多樣且質量參差不齊，存在缺失、錯誤等問題，采集和整理難度大。缺乏高質量、大規(guī)模訓練數(shù)據(jù)，大模型難以準確學習工業(yè)知識和規(guī)律，影響模型準確性和泛化能力，降低在實際應用中的可靠性。

（四）大模型安全性和可靠性問題

工業(yè)生產(chǎn)對安全性和可靠性要求極高，大模型在工業(yè)應用中的微小失誤都可能引發(fā)嚴重后果。如智能化調控中錯誤的任務分配指令可能損壞設備、中斷生產(chǎn)；精細化檢測中的誤判會影響產(chǎn)品質量和企業(yè)聲譽。目前大模型安全性和可靠性評估體系不完善，缺乏統(tǒng)一標準和有效檢測方法，確保其在復雜工業(yè)環(huán)境下穩(wěn)定可靠運行是亟待解決的難題。

（五）應用范式尚未標準化、體系化

當前大模型在工業(yè)生產(chǎn)中的應用分散，不同企業(yè)和行業(yè)應用方式各異，未形成統(tǒng)一的標準化、體系化應用范式。這限制了大模型在工業(yè)領域的推廣，企業(yè)引入大模型時缺乏規(guī)范和標準參考，難以評估效果和風險。缺乏統(tǒng)一范式還導致企業(yè)應用大模型成本和風險增加，不同企業(yè)間難以有效對接和協(xié)同，不利于工業(yè)整體智能化水平提升。

（六）工業(yè)預訓練大模型研發(fā)門檻高

從底層構建工業(yè)預訓練大模型需要巨額資金、先進技術和大量專業(yè)人才。這使得只有少數(shù)頭部企業(yè)有能力開展研發(fā)，多數(shù)中小企業(yè)資源有限，只能依賴外部供應商，制約了工業(yè)大模型在中小企業(yè)中的普及和應用，不利于工業(yè)領域大模型技術的整體創(chuàng)新和發(fā)展，影響工業(yè)智能化轉型步伐。

四、推動 AI 大模型工業(yè)應用的發(fā)展路徑

面對挑戰(zhàn)，推動 AI 大模型在工業(yè)領域的發(fā)展需要各方協(xié)同合作，采取針對性措施。

（一）加強技術攻關

鼓勵高校、企業(yè)和研究機構合作，聚焦大模型在工業(yè)應用中的安全性、可靠性、實時性等共性技術問題進行攻關。通過擴充工業(yè)數(shù)據(jù)集、構建典型工業(yè)場景規(guī)則集、優(yōu)化模型訓練算法等，提升國內大模型技術研發(fā)水平，增強其對工業(yè)復雜場景的適應和處理能力，為廣泛應用提供技術保障。

（二）構建數(shù)據(jù)資源池

組織大模型供給側和需求側相關方，共同研制工業(yè)大模型訓練數(shù)據(jù)規(guī)范和測試標準，依托標準化平臺建立大模型工業(yè)語料庫，搭建完善的數(shù)據(jù)管理機制。政府通過補貼、減免稅費和政策傾斜等措施，引導大中型制造業(yè)企業(yè)開源共享工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構建涵蓋重點工業(yè)領域的數(shù)據(jù)資源池，為大模型訓練和測試提供數(shù)據(jù)支持，打破數(shù)據(jù)壁壘。

（三）完善性能評測機制

依托國家權威機構，聯(lián)合各行業(yè)需求方，構建標準化的大模型工業(yè)知識問答測試集，確保評測高效、結果可靠。建立長效的性能評測體系，圍繞大模型的知識能力、穩(wěn)定性、安全性等核心指標定期評估，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)結構和數(shù)據(jù)要素變化動態(tài)調整評測指標，保障大模型持續(xù)為新型工業(yè)化賦能。

（四）開展試點示范

整合碎片化的工業(yè)場景，提煉出產(chǎn)品輔助設計、精細化質量檢測等典型業(yè)務場景，明確各場景對大模型的量化需求指標，推動行業(yè)標準制定。搭建大模型供給側與企業(yè)應用側的雙向交互機制，促進大模型研發(fā)與制造業(yè)協(xié)同發(fā)展，形成特色產(chǎn)業(yè)集群，打造標桿性、示范性應用案例，為其他企業(yè)提供借鑒。

AI 大模型在工業(yè)領域潛力巨大，雖面臨挑戰(zhàn)，但通過各方共同努力，加強技術研發(fā)、完善數(shù)據(jù)管理、健全評測機制和開展試點示范，有望突破困境，推動大模型在工業(yè)領域廣泛深入應用，助力我國工業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉型，邁向新型工業(yè)化道路。