【研报】工业大模型的五个基本问题.pptx

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

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目 录

1 工业大模型定义内涵

2 工业大模型参考架构

工业大模型应用场景

工业大模型产业态势

工业大模型对策建议

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研究背景

——新高地

新一代人工智能：科技革命的新高地、大国竞争的新焦点、产业发展的新赛道

——新焦点

国外大模型厂商

国内大模型厂商

OpenAI—Sora、GPT-4

华为—盘古大模型

人工智能大模型

Google—Gemma,Gemini

Anthropic—Claude3

科大讯飞—星火认知大模型

智谱AI—ChatGLM

MistralAI—Mistral

百度—文心大模型

— 国内政策 —

习近平总书记指出，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。

《2024年国务院政府工作报告》提出，要深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动。

工信部部长金壮龙表示，要推进人工智能赋能新型工业化。

— 美国政策 —

美国政府通过立法和行政命令，如《国家人工智能倡议法案》，旨在为人工智能的研究、开发和部署提供协调一致的国家策略。

联邦政府通过国家科学基金会和国家卫生研究院等多个机构，投资于人工智能的基础研究和应用研究。

——新赛道

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一、工业大模型定义内涵

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

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工业大模型技术路径

通用工业大模型

行业大模型

场景大模型

人工智能大模型厂商

工业互联网企业、工业软件企业、工业装备企业等

通用工业 垂直行业 企业私域数据库 数据库 数据库

工业大模型

通用大模型

专业小模型

工业机理工业模型

工业算法知识图谱

语言理解等通用能力：知识管理、文本生成、代码理解

工业垂直行业、细分场景下的专业能力：行业解决方案能力

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工业大模型推进主体

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。

人工智能大模型厂商

解决方案开发企业

工业互联网企业

数商企业

通用大模型研发

开发框架、工具研发

算力资源供给

高质量数据集

数据标注、确权、流通、共享等数据治理服务

工业数据集

“工业机理+算法”解决方案

行业解决方案

场景数据集

专业know-how

场景解决方案

推进主体

核心能力

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工业大模型主要分类

通用工业大模型

行业大模型

场景大模型

开发主体

人工智能大模型厂商

人工智能大模型厂商+制造业头部企业工业互联网企业

工业互联网企业、解决方案开发企业

技术路径

无监督预训练或有监督微调

有监督微调

有监督微调、模型压缩部署

产品功能

通用工业知识管理

行业知识管理

研发仿真、工业质检、安全生产等专业能力

训练数据

通用工业语料库

垂直行业数据库

典型场景数据集

部署方式

云端开源

私有化部署

私有化部署

覆盖领域

工业全领域

钢铁、石化、煤炭等不同垂直行业

研发仿真、工业质检、安全生产等典型场景

商业模式

一站式开发服务平台

行业共建与共享

场景固化+解决方案

通用工业大模型：以理解并管理通用工业知识为目的

场景大模型：以解决工业细分场景问题为目的

行业大模型：以服务工业垂直行业为目的

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