"掃描二維碼，關(guān)注協(xié)會(huì)動(dòng)態(tài)"
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(dòng)各行業(yè)發(fā)展的關(guān)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(lǐng)域，為工業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型帶來(lái)新機(jī)遇。工業(yè)大模型是工業(yè)企業(yè)智能化發(fā)展的成果，應(yīng)用模式多樣，但我國(guó) AI 大模型與工業(yè)的融合尚處于探索初期，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。深入研究其應(yīng)用模式、挑戰(zhàn)及應(yīng)對(duì)策略，對(duì)我國(guó)工業(yè)智能化升級(jí)和新型工業(yè)化建設(shè)意義重大。
一、AI 大模型發(fā)展態(tài)勢(shì)與工業(yè)應(yīng)用背景
（一）全球大模型發(fā)展熱潮
近年來(lái)，全球大模型發(fā)展迅猛，憑借大規(guī)模參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)，在自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域取得重大突破，2020 年后在全球市場(chǎng)爆發(fā)式增長(zhǎng)。國(guó)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(guó)內(nèi)科技企業(yè)也積極跟進(jìn)，百度的 “文心一言”、阿里巴巴的 “通義千問(wèn)” 等眾多大模型相繼問(wèn)世，展現(xiàn)出我國(guó)在該領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)力。
（二）大模型向工業(yè)領(lǐng)域拓展的趨勢(shì)
隨著技術(shù)成熟，大模型向 B 端尤其是工業(yè)領(lǐng)域拓展成為趨勢(shì)?；A(chǔ)大模型通過(guò)提升參數(shù)量和結(jié)構(gòu)通用性，融合多領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建通用框架。工業(yè)大模型則依托基礎(chǔ)大模型，融合工業(yè)細(xì)分行業(yè)數(shù)據(jù)與專家經(jīng)驗(yàn)，形成垂直化、場(chǎng)景化、專業(yè)化應(yīng)用模型。與基礎(chǔ)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(qiáng)，能為工業(yè)垂直領(lǐng)域提供低成本解決方案，為工業(yè)智能化開(kāi)辟新路徑。
二、AI 大模型工業(yè)應(yīng)用的七大模式
工業(yè)產(chǎn)品全生命周期包含多個(gè)環(huán)節(jié)，AI 大模型在各環(huán)節(jié)發(fā)揮獨(dú)特價(jià)值，形成七種應(yīng)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(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)深度剖析，從微觀探索產(chǎn)品構(gòu)型與機(jī)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(diǎn)發(fā)現(xiàn)過(guò)程漫長(zhǎng)、成本高，需大量科研工作和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。大模型可分析藥物分子數(shù)據(jù)和知識(shí)圖譜，找出與疾病靶點(diǎn)相互作用的分子特征，自動(dòng)生成設(shè)計(jì)方案。生成方案后，還能在人工引導(dǎo)下評(píng)估篩選，優(yōu)化藥效、毒性、劑量和用藥方案，輔助設(shè)計(jì)更科學(xué)的臨床試驗(yàn)方案，提高藥物研發(fā)效率和質(zhì)量。
（二）前瞻化設(shè)計(jì)大模型
前瞻化設(shè)計(jì)大模型能為技術(shù)人員提供創(chuàng)新設(shè)計(jì)方案，助力將設(shè)計(jì)構(gòu)思轉(zhuǎn)化為實(shí)施方案。工業(yè)設(shè)計(jì)常需建立數(shù)學(xué)模型解決復(fù)雜問(wèn)題，以往邀請(qǐng)專家成本高、耗時(shí)長(zhǎng)。大模型憑借強(qiáng)大運(yùn)算和知識(shí)儲(chǔ)備，可根據(jù)設(shè)計(jì)需求快速提供參考方案并生成程序代碼。以 CAD 設(shè)計(jì)為例，大模型利用素材庫(kù)和設(shè)計(jì)者思路，生成多樣化方案并優(yōu)化調(diào)整，縮短工業(yè)設(shè)計(jì)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(gòu)建虛擬化仿真測(cè)試場(chǎng)景，解決工業(yè)產(chǎn)品設(shè)計(jì)中測(cè)試數(shù)據(jù)少、環(huán)境單一的問(wèn)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(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)中車輛結(jié)構(gòu)、材料屬性與碰撞響應(yīng)的關(guān)系，生成多樣碰撞場(chǎng)景，彌補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失，提升仿真測(cè)試全面性和準(zhǔn)確性。大模型還具備零樣本知識(shí)分析能力，能快速預(yù)測(cè)不同參數(shù)組合的碰撞響應(yīng)，幫助找到最佳參數(shù)組合，縮短車輛設(shè)計(jì)和測(cè)試周期，并基于歷史案例提供創(chuàng)新設(shè)計(jì)建議。
（四）精細(xì)化檢測(cè)
大模型融合零樣本學(xué)習(xí)和 AR/VR 等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)工業(yè)場(chǎng)景快速高效視覺(jué)檢測(cè)。在工業(yè)質(zhì)量檢測(cè)方面，以 PCB 瑕疵檢測(cè)為例，傳統(tǒng)方法面臨樣本獲取和標(biāo)注困難、訓(xùn)練調(diào)參復(fù)雜等問(wèn)題。通用視覺(jué)大模型憑借強(qiáng)泛化能力，無(wú)需依賴工廠樣本數(shù)據(jù)和本地化微調(diào)，直接對(duì) PCB 原始圖像語(yǔ)義分割，識(shí)別各類瑕疵，提升檢測(cè)效率。在智能化安全生產(chǎn)監(jiān)管領(lǐng)域，以煤礦生產(chǎn)為例，大模型借助機(jī)器視覺(jué)和設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)識(shí)別多種關(guān)鍵場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)掘進(jìn)作業(yè)從人工到自動(dòng)監(jiān)控的轉(zhuǎn)變，提高煤礦生產(chǎn)安全系數(shù)。此外，語(yǔ)言和視覺(jué)大模型結(jié)合可拓展檢測(cè)場(chǎng)景，滿足多樣化檢測(cè)需求。
（五）智能化調(diào)控
在大型現(xiàn)代化產(chǎn)線中，人工智能大模型通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，理解工業(yè)調(diào)度任務(wù)中的復(fù)雜關(guān)系，優(yōu)化各節(jié)點(diǎn)任務(wù)分配和調(diào)度，提高生產(chǎn)效率和靈活性。以工業(yè)機(jī)器人在汽車制造生產(chǎn)線的應(yīng)用為例，大模型收集機(jī)器人性能、工作站狀態(tài)等信息，學(xué)習(xí)相關(guān)復(fù)雜信息并預(yù)測(cè)任務(wù)效率，快速合理分配新任務(wù)，減少等待時(shí)間和生產(chǎn)周期。大模型還能動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，應(yīng)對(duì)機(jī)器人故障、工作站故障或生產(chǎn)計(jì)劃變更等情況。生產(chǎn)人員通過(guò)文本或語(yǔ)音指令，可讓大模型生成定制化運(yùn)動(dòng)控制代碼，提升工業(yè)機(jī)器人靈活度，實(shí)現(xiàn)柔性化產(chǎn)線控制。
（六）科學(xué)化運(yùn)維大模型
科學(xué)化運(yùn)維大模型憑借強(qiáng)大推理能力，分析和預(yù)測(cè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提升智能化運(yùn)維水平。以倉(cāng)儲(chǔ)管理為例，供應(yīng)鏈涉及大量數(shù)據(jù)，嵌入多模態(tài)大模型的機(jī)器人借助大模型視覺(jué)泛化能力，實(shí)現(xiàn)自主貨架定位、精準(zhǔn)庫(kù)存管理和高效物品運(yùn)輸，提升倉(cāng)庫(kù)運(yùn)營(yíng)效率。大模型通過(guò)監(jiān)測(cè)庫(kù)存數(shù)據(jù)，結(jié)合銷售速度和庫(kù)存周轉(zhuǎn)率制定補(bǔ)貨策略，避免庫(kù)存問(wèn)題。同時(shí)，大模型還能整理、分類和分析供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和模型的良性互動(dòng)，為倉(cāng)儲(chǔ)和供應(yīng)鏈運(yùn)作提供精準(zhǔn)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(yǔ)言對(duì)話方面優(yōu)勢(shì)明顯，打破傳統(tǒng)售后服務(wù)局限，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)定制化服務(wù)，提升客戶忠誠(chéng)度。以機(jī)械設(shè)備售后為例，傳統(tǒng)客服系統(tǒng)難以提供精準(zhǔn)指導(dǎo)。定制化售后大模型結(jié)合多模態(tài)和數(shù)字人技術(shù)，讓客戶用自然語(yǔ)言描述問(wèn)題，系統(tǒng)準(zhǔn)確理解并提供個(gè)性化解決方案。虛擬數(shù)字人通過(guò)手勢(shì)和語(yǔ)音交互輔助客戶操作，提高售后服務(wù)效率，帶來(lái)更人性化的服務(wù)體驗(yàn)。
三、AI 大模型工業(yè)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)
盡管 AI 大模型在工業(yè)領(lǐng)域前景廣闊，但實(shí)際應(yīng)用中面臨諸多難題。
（一）工業(yè)場(chǎng)景碎片化
工業(yè)領(lǐng)域包含眾多細(xì)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(diǎn)和業(yè)務(wù)流程上差異巨大，導(dǎo)致工業(yè)場(chǎng)景高度碎片化。大模型難以形成通用解決方案，需針對(duì)不同場(chǎng)景定制開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練。如汽車制造和電子芯片制造行業(yè)，生產(chǎn)流程和質(zhì)量檢測(cè)重點(diǎn)不同，大模型應(yīng)用時(shí)需分別適配優(yōu)化，增加了應(yīng)用成本和技術(shù)難度。
（二）計(jì)算資源不足
訓(xùn)練和運(yùn)行大模型對(duì)計(jì)算能力要求極高，工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)量大且復(fù)雜，對(duì)計(jì)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(shù)限制，難以配備足夠的計(jì)算設(shè)備和資源。這不僅使大模型訓(xùn)練緩慢，延長(zhǎng)研發(fā)周期，還影響訓(xùn)練效果，導(dǎo)致模型在實(shí)際生產(chǎn)中無(wú)法實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，無(wú)法充分發(fā)揮優(yōu)勢(shì)。
（三）工業(yè)領(lǐng)域訓(xùn)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(jìng)爭(zhēng)力和商業(yè)機(jī)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(lái)源廣泛、格式多樣且質(zhì)量參差不齊，存在缺失、錯(cuò)誤等問(wèn)題，采集和整理難度大。缺乏高質(zhì)量、大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，大模型難以準(zhǔn)確學(xué)習(xí)工業(yè)知識(shí)和規(guī)律，影響模型準(zhǔn)確性和泛化能力，降低在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性。
（四）大模型安全性和可靠性問(wèn)題
工業(yè)生產(chǎn)對(duì)安全性和可靠性要求極高，大模型在工業(yè)應(yīng)用中的微小失誤都可能引發(fā)嚴(yán)重后果。如智能化調(diào)控中錯(cuò)誤的任務(wù)分配指令可能損壞設(shè)備、中斷生產(chǎn)；精細(xì)化檢測(cè)中的誤判會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量和企業(yè)聲譽(yù)。目前大模型安全性和可靠性評(píng)估體系不完善，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和有效檢測(cè)方法，確保其在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境下穩(wěn)定可靠運(yùn)行是亟待解決的難題。
（五）應(yīng)用范式尚未標(biāo)準(zhǔn)化、體系化
當(dāng)前大模型在工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用分散，不同企業(yè)和行業(yè)應(yīng)用方式各異，未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)化、體系化應(yīng)用范式。這限制了大模型在工業(yè)領(lǐng)域的推廣，企業(yè)引入大模型時(shí)缺乏規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)參考，難以評(píng)估效果和風(fēng)險(xiǎn)。缺乏統(tǒng)一范式還導(dǎo)致企業(yè)應(yīng)用大模型成本和風(fēng)險(xiǎn)增加，不同企業(yè)間難以有效對(duì)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(yù)訓(xùn)練大模型研發(fā)門檻高
從底層構(gòu)建工業(yè)預(yù)訓(xùn)練大模型需要巨額資金、先進(jìn)技術(shù)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(kāi)展研發(fā)，多數(shù)中小企業(yè)資源有限，只能依賴外部供應(yīng)商，制約了工業(yè)大模型在中小企業(yè)中的普及和應(yīng)用，不利于工業(yè)領(lǐng)域大模型技術(shù)的整體創(chuàng)新和發(fā)展，影響工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型步伐。
四、推動(dòng) AI 大模型工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展路徑
面對(duì)挑戰(zhàn)，推動(dòng) AI 大模型在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展需要各方協(xié)同合作，采取針對(duì)性措施。
（一）加強(qiáng)技術(shù)攻關(guān)
鼓勵(lì)高校、企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)合作，聚焦大模型在工業(yè)應(yīng)用中的安全性、可靠性、實(shí)時(shí)性等共性技術(shù)問(wèn)題進(jìn)行攻關(guān)。通過(guò)擴(kuò)充工業(yè)數(shù)據(jù)集、構(gòu)建典型工業(yè)場(chǎng)景規(guī)則集、優(yōu)化模型訓(xùn)練算法等，提升國(guó)內(nèi)大模型技術(shù)研發(fā)水平，增強(qiáng)其對(duì)工業(yè)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)和處理能力，為廣泛應(yīng)用提供技術(shù)保障。
（二）構(gòu)建數(shù)據(jù)資源池
組織大模型供給側(cè)和需求側(cè)相關(guān)方，共同研制工業(yè)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)范和測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，依托標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)建立大模型工業(yè)語(yǔ)料庫(kù)，搭建完善的數(shù)據(jù)管理機(jī)制。政府通過(guò)補(bǔ)貼、減免稅費(fèi)和政策傾斜等措施，引導(dǎo)大中型制造業(yè)企業(yè)開(kāi)源共享工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋重點(diǎn)工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)資源池，為大模型訓(xùn)練和測(cè)試提供數(shù)據(jù)支持，打破數(shù)據(jù)壁壘。
（三）完善性能評(píng)測(cè)機(jī)制
依托國(guó)家權(quán)威機(jī)構(gòu)，聯(lián)合各行業(yè)需求方，構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化的大模型工業(yè)知識(shí)問(wèn)答測(cè)試集，確保評(píng)測(cè)高效、結(jié)果可靠。建立長(zhǎng)效的性能評(píng)測(cè)體系，圍繞大模型的知識(shí)能力、穩(wěn)定性、安全性等核心指標(biāo)定期評(píng)估，并根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)要素變化動(dòng)態(tài)調(diào)整評(píng)測(cè)指標(biāo)，保障大模型持續(xù)為新型工業(yè)化賦能。
（四）開(kāi)展試點(diǎn)示范
整合碎片化的工業(yè)場(chǎng)景，提煉出產(chǎn)品輔助設(shè)計(jì)、精細(xì)化質(zhì)量檢測(cè)等典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景，明確各場(chǎng)景對(duì)大模型的量化需求指標(biāo)，推動(dòng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定。搭建大模型供給側(cè)與企業(yè)應(yīng)用側(cè)的雙向交互機(jī)制，促進(jìn)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(biāo)桿性、示范性應(yīng)用案例，為其他企業(yè)提供借鑒。
AI 大模型在工業(yè)領(lǐng)域潛力巨大，雖面臨挑戰(zhàn)，但通過(guò)各方共同努力，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)、完善數(shù)據(jù)管理、健全評(píng)測(cè)機(jī)制和開(kāi)展試點(diǎn)示范，有望突破困境，推動(dòng)大模型在工業(yè)領(lǐng)域廣泛深入應(yīng)用，助力我國(guó)工業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，邁向新型工業(yè)化道路。
