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工业大模型的五个基本问题

袁晓庆

赛迪研究院安全产业研究所;;;

工业大模型是大模型为赋能工业应用所产生的产业新形态，通过通用大模型对工业知识的训

练微调和专业小模型对数据、算力、参数的优化升级，构建通用工业大模型、行业大模型、场景大模型等三类大模型形态，并通过“数据+算力+模型+应用”等四要素的深度融合，形成知识智能、业务智能、具身智能、体系智能等产品形态，重塑研发、生产、管理、服务、设备等生产制造全要素、全产业链、全价值链，推动制造业迈向数字化、网络化、智能化新阶段。

“一”个本质：制造业数字化、网络化、智能化的新质体

“两”个路径：通用大模型基于工业知识的训练微调、专业小模型在参数等方面的升级演变

“三”大类型：通用工业大模型、行业大模型、场景大模型

“四”大组成要素：数据、算力、模型、应用

“四”类产品形态：知识智能、业务智能、具身智能、体系智能

“五”大典型场景：生成化研发、精准化生产、智辅化管理、增值化服务、具身化设备;;

各类链上企业积极布局，从人工智能大模型产业链中寻找自身发力点。;;

工业是主体;

智能控制;

数据资产化：亟需建设重点行业和典型场景高质量语料库、数据集，并推动这些

语料库和数据集的流通和交易。

算力一体化：一手抓云端算力，一手抓大模型边缘端算力，训推一体机等边端侧算力将成为发展重点。

模型融合化：以工业大模型智能体为驱动，将大模型强大的生成、理解能力，结合工业专业模型高精度、专业性强的特点，打造“生成式+专业式”的人工智能模型引擎。

应用高级化：推动工业应用从知识智能向业务智能、具身智能、体系智能迈进。

生态网络化：通用大模型厂商、数商企业、工业互联网企业、解决方案企业、用户企业，联合推动工业大模型典型场景应用向工业不同垂直行业渗透。;

4.拓应用;

“一”个新质体;