以工業(yè)大模型賦能新型工業(yè)化

新型工業(yè)化是一種全新的工業(yè)發(fā)展模式，它不僅包括傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和技術(shù)改造，更重要的是對生產(chǎn)效率、生產(chǎn)要素和生產(chǎn)組織形態(tài)等全面的深層次變革。

新型工業(yè)化的內(nèi)涵

1.生產(chǎn)效率的極大提升

新型工業(yè)化的內(nèi)涵是豐富且多元的，它不僅僅是一個單純的技術(shù)升級過程，更是對傳統(tǒng)工業(yè)化模式的一次深刻變革與全面優(yōu)化。在這一變革的核心之中，生產(chǎn)效率的極大提升占據(jù)著舉足輕重的地位。回顧過去的工業(yè)化進程，各國經(jīng)濟體通過積極引進國外先進技術(shù)或加大自主研發(fā)力度，成功推動了生產(chǎn)力的顯著提升，為經(jīng)濟社會的快速發(fā)展奠定了堅實基礎。

然而，在新型工業(yè)化的浪潮中，生產(chǎn)效率的提升被賦予了更為廣泛和深刻的內(nèi)涵。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、工業(yè)大模型等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展與廣泛應用，生產(chǎn)活動正以前所未有的精準度和智能化水平向前邁進。這些新興技術(shù)不僅深刻改變了產(chǎn)品設計和生產(chǎn)工藝的傳統(tǒng)模式，使之能夠更加緊密地貼合市場需求和生產(chǎn)條件的實際情況，還通過智能調(diào)度和流程優(yōu)化等手段，大幅度提高了生產(chǎn)流程的順暢度和設備使用的效率，有效減少了故障的發(fā)生，進一步保障了生產(chǎn)的穩(wěn)定性和連續(xù)性。

更為重要的是，基于海量數(shù)據(jù)的復雜分析計算技術(shù)正在成為企業(yè)決策的重要支撐。通過深入挖掘數(shù)據(jù)背后的價值，企業(yè)能夠更加精準地把握市場動態(tài)和消費者需求，從而制定出更加科學合理的生產(chǎn)計劃和營銷策略。同時，這些技術(shù)還能夠助力企業(yè)分析并創(chuàng)造新的商業(yè)模式，通過跨界融合、服務創(chuàng)新等方式，不斷拓展業(yè)務領(lǐng)域和利潤空間，進而實現(xiàn)生產(chǎn)效率的全方位提升。可以說，新型工業(yè)化進程中的生產(chǎn)效率提升，是技術(shù)創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新雙重驅(qū)動下的必然結(jié)果，也是未來工業(yè)發(fā)展不可逆轉(zhuǎn)的趨勢所在。

2.生產(chǎn)要素的高度整合

在數(shù)字經(jīng)濟時代的大潮中，生產(chǎn)要素實現(xiàn)高度整合的特征愈發(fā)鮮明，這不僅標志著傳統(tǒng)經(jīng)濟模式向新型經(jīng)濟形態(tài)的深刻轉(zhuǎn)型，也預示著生產(chǎn)力和生產(chǎn)效率將迎來前所未有的飛躍。傳統(tǒng)的生產(chǎn)要素，如勞動、土地和資本，雖然在經(jīng)濟發(fā)展中依然扮演著重要角色，但它們的形態(tài)和功能正在經(jīng)歷著前所未有的深刻變化。與此同時，一系列新興的生產(chǎn)要素，如數(shù)據(jù)、信息、知識等，正如同雨后春筍般涌現(xiàn)，成為推動數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的新生力量。

這些新興的生產(chǎn)要素，借助數(shù)字技術(shù)的強大力量，實現(xiàn)了前所未有的高度整合。數(shù)字技術(shù)如同一根無形的紐帶，將原本分散于各個角落的生產(chǎn)要素緊密地串聯(lián)起來，使它們得以集中管理和高效利用。例如，云計算技術(shù)通過構(gòu)建龐大的數(shù)據(jù)中心和強大的計算能力，將分散在全球各地的計算資源集中起來，形成一個龐大的“云資源池”，供各類應用按需使用。這種資源共享的模式極大地降低了企業(yè)的運營成本，提高了信息處理和決策制定的速度，為企業(yè)贏得了寶貴的競爭優(yōu)勢。

更重要的是，數(shù)字技術(shù)對生產(chǎn)要素的高度整合，還意味著更深層次的協(xié)同和聯(lián)動。在數(shù)字經(jīng)濟中，各種生產(chǎn)要素不再是孤立無援、可替代的獨立實體，而是相互依存、共同發(fā)揮作用的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。它們通過數(shù)字技術(shù)的連接和整合，形成了一個緊密相連、高效協(xié)同的生態(tài)系統(tǒng)。在這個生態(tài)系統(tǒng)中，各種生產(chǎn)要素能夠充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，實現(xiàn)優(yōu)勢互補、資源共享和互利共贏，共同推動數(shù)字經(jīng)濟的繁榮發(fā)展。

3.生產(chǎn)組織形態(tài)的深刻變革

在數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化這一不可逆轉(zhuǎn)的全球發(fā)展趨勢下，傳統(tǒng)的線性、封閉、單一的生產(chǎn)組織形式正經(jīng)歷著一場深刻的變革，逐步向網(wǎng)絡化、開放、協(xié)同的新型生產(chǎn)組織形式轉(zhuǎn)變。這一轉(zhuǎn)變不僅重塑了生產(chǎn)流程，更深刻影響了企業(yè)的運營模式和市場競爭力。

從線性到網(wǎng)絡化的轉(zhuǎn)變意味著生產(chǎn)流程不再局限于單一的、順序性的路徑。在傳統(tǒng)的生產(chǎn)組織形式中，各個環(huán)節(jié)往往按照固定的順序進行，前后環(huán)節(jié)之間的關(guān)聯(lián)度較低，信息流動不暢，導致整體效率低下。而在新型工業(yè)化背景下，以網(wǎng)絡為基礎的生產(chǎn)組織形式徹底打破了這一僵局。它利用先進的信息技術(shù)，將原本孤立的各個環(huán)節(jié)緊密地連接起來，形成一個高度協(xié)同、有機統(tǒng)一的整體。在這個網(wǎng)絡中，信息能夠暢通無阻地流動，實現(xiàn)了實時共享和高效利用，從而顯著提升了生產(chǎn)效率和靈活性。

從封閉到開放的轉(zhuǎn)變則體現(xiàn)了企業(yè)在資源利用和創(chuàng)新能力上的新思維。傳統(tǒng)思維上，企業(yè)往往依賴自身的資源和能力進行生產(chǎn)活動，對外界資源的引入持保守態(tài)度。然而，在新型工業(yè)化進程中，越來越多的企業(yè)開始意識到開放合作的重要性。它們積極開放生產(chǎn)平臺，主動尋求與外部資源的合作，將外部的資源、知識和技術(shù)引入生產(chǎn)活動中。這種開放性的生產(chǎn)組織形式不僅有助于企業(yè)獲取更多的創(chuàng)新資源，還能通過跨界合作激發(fā)新的創(chuàng)意和靈感，從而提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新能力。

從單一到協(xié)同的轉(zhuǎn)變則強調(diào)了企業(yè)在生產(chǎn)活動中的協(xié)同性和合作精神。在傳統(tǒng)的生產(chǎn)組織形式中，各個環(huán)節(jié)往往各自為戰(zhàn)，缺乏協(xié)同性，導致資源浪費和效率低下。而在新型工業(yè)化中，企業(yè)更傾向于通過協(xié)同方式進行生產(chǎn)活動。它們與供應商、合作伙伴甚至競爭對手建立深度合作關(guān)系，共同進行資源整合、優(yōu)化和利用。這種協(xié)同生產(chǎn)的模式不僅有助于企業(yè)降低成本、提高生產(chǎn)效率，還能通過共享資源和知識，增強整個產(chǎn)業(yè)鏈的競爭力。

工業(yè)大模型的框架

以大語言大模型強大的泛化性、通用性和實用性為基礎技術(shù)，以大語言大模型底座和工業(yè)大模型訓練反饋的強化學習方法相結(jié)合，構(gòu)成工業(yè)領(lǐng)域知識與大模型技術(shù)深度整合，面向工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，從生產(chǎn)調(diào)度、設備管理、能源管理、安全環(huán)保、運行決策等多維度推動大模型技術(shù)與工業(yè)場景的應用需求深度融合，提供全流程、全要素、全場景的賦能，實現(xiàn)工業(yè)典型場景的關(guān)鍵能力提升，成為會思考的智能工廠，達成真正的具身人工智能的工業(yè)垂直領(lǐng)域大語言模型。

工業(yè)大模型進一步重構(gòu)了人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的開發(fā)范式，進入大模型主導的工業(yè)軟件架構(gòu)3.0時代，工業(yè)大模型實現(xiàn)了對傳統(tǒng)工業(yè)人工智能技術(shù)的突破，并成為工業(yè)走向智能化的重要起點，將工業(yè)人工智能的發(fā)展由數(shù)據(jù)賦能升級到AI賦能，在工業(yè)領(lǐng)域形成“能力杠桿”+“業(yè)務飛輪”雙重效應，最終邁向工業(yè)領(lǐng)域的全域人機共智。

工業(yè)大模型的總體框架涉及多個層次，可以分為基礎設施層、邊緣側(cè)層、工業(yè)技術(shù)底座層、MaaS層、工業(yè)場景應用層和行業(yè)層六大板塊，其中核心技術(shù)層涵蓋工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要素與大模型技術(shù)的融合創(chuàng)新，為各行業(yè)、各場景實現(xiàn)深度賦能，工業(yè)大模型的總體框架如圖1所示。

1.基礎設施層

工業(yè)大模型的基礎層涉及工業(yè)硬件設備、算力及網(wǎng)絡基礎設施。基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負載調(diào)度等技術(shù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡、計算、存儲等計算機資源的池化管理，根據(jù)需求進行彈性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基礎設施服務。

2.邊緣側(cè)層

邊緣側(cè)層匯聚設備裝置和算法模型的——整合。在設備整合領(lǐng)域，采用協(xié)議解析和中間件等技術(shù)，確保與各種工業(yè)通信協(xié)議和軟件通信接口的兼容性，包括ModBus、OPC、CAN和Profibus，促進數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和標準化，運用高性能計算芯片實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的邊緣側(cè)處理與解析；同時，訓練并部署特定場景的算法模型，并與產(chǎn)線端部署的邊緣側(cè)計算設備整合，實現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的智能分析和預測。

3.工業(yè)技術(shù)底座層

工業(yè)技術(shù)的基礎層整合通用工業(yè)技術(shù)底座、數(shù)據(jù)治理能力以及工業(yè)微服務支撐能力。工業(yè)技術(shù)底座內(nèi)置數(shù)據(jù)引擎與流程引擎，實現(xiàn)行業(yè)基礎數(shù)據(jù)與生產(chǎn)流程的配置管理；數(shù)據(jù)治理能力提供工業(yè)數(shù)據(jù)的收集、存儲、清洗、處理和分析能力，支工業(yè)應用的數(shù)據(jù)管理與大數(shù)據(jù)分析需求；工業(yè)微服務支撐能力由具備低代碼組態(tài)式應用開發(fā)工具提供，提升工業(yè)應用開發(fā)效率與質(zhì)量。

4.MaaS核心層

工業(yè)大模型的MaaS核心層主要能力為模型的構(gòu)建、訓練和參數(shù)微調(diào)。目前，Transformer架構(gòu)在工業(yè)大模型領(lǐng)域占據(jù)主導地位，如BERT、GPT系列等。工業(yè)大模型包括NLP大模型、CV大模型、多模態(tài)大模型等。這些模型采用預訓練和微調(diào)的策略，先在大量無標注數(shù)據(jù)上學習語言或圖像的基本表示，然后針對特定任務進行微調(diào)。

在大模型基礎能力支撐層面：大模型提供自然語言處理、計算機視覺、跨模態(tài)等各類基礎能力，作為MaaS核心層的底層能力。

在算法生成和模型訓練支撐層面：大模型平臺通常提供高效的算法和強大的計算能力，可以處理海量的工業(yè)數(shù)據(jù)，并支持多種深度學習框架和模型訓練工具，使得開發(fā)者可以更加便捷地構(gòu)建和訓練各種工業(yè)AI模型。

在多種應用場景支撐層面：大模型平臺可以支持多種工業(yè)應用場景，比如智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)安全、智能供應鏈等，使得開發(fā)者可以更加便捷地構(gòu)建和部署各種工業(yè)AI應用。

在模型管理和部署支撐層面：大模型平臺可以提供模型管理和部署功能，可以幫助開發(fā)者管理和部署各種工業(yè)AI模型，并提供模型的版本控制和參數(shù)管理等功能。

MaaS核心層提供基于大模型的AI開發(fā)平臺、工具套件、大模型API等，將基于大模型的精調(diào)、大模型能力調(diào)用產(chǎn)品化，讓更多AI應用型開發(fā)者或業(yè)務專家，可以零門檻或低門檻地將大模型應用于自己的業(yè)務中，以此全面釋放大模型效能，助力開發(fā)者效率提升。

5.工業(yè)數(shù)字化場景應用層

工業(yè)數(shù)字化場景應用是一個非常廣泛和復雜的領(lǐng)域，涵蓋了設備管理、生產(chǎn)流程優(yōu)化、供應鏈管理、能源利用、營銷和服務等多個方面。隨著技術(shù)的不斷進步和應用場景的不斷拓展，工業(yè)數(shù)字化將會在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

在智能制造及工藝優(yōu)化層面：例如，可以通過數(shù)字孿生技術(shù)對工廠生產(chǎn)流程進行仿真和優(yōu)化，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率；可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)設備自動化調(diào)節(jié)和操作，減少人力成本和錯誤率。

在設備運營運維層面：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以通過數(shù)據(jù)采集、分析和建模等技術(shù)手段，實現(xiàn)對設備運行狀態(tài)的監(jiān)測和預測，為企業(yè)提供及時有效的維修保養(yǎng)服務。例如，可以通過數(shù)字孿生技術(shù)對設備進行虛擬仿真和優(yōu)化，幫助企業(yè)更好地掌握設備故障和維修需求，降低停機時間和生產(chǎn)成本。

在智慧能源管理層面：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以幫助企業(yè)實現(xiàn)能源數(shù)據(jù)的智能化采集、分析和處理，提高能源利用效率。

在資源協(xié)同及營銷管理層面：工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺可以通過數(shù)字化技術(shù)手段，實現(xiàn)廠級、園區(qū)級、企業(yè)級、集團級協(xié)同管理。例如，可以建立數(shù)字化客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，提高客戶滿意度和忠誠度；可以通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，為客戶提供定制化的產(chǎn)品和服務，提高產(chǎn)品附加值和市場競爭力。

6.行業(yè)層

在基礎層和技術(shù)層的支持下，工業(yè)大模型成為大語言模型在工業(yè)垂直領(lǐng)域賦能的體現(xiàn)，擁有了文字、音頻、圖像、視頻、代碼、策略、多模態(tài)生成能力等，具體應用于電力、儲能、新能源、化工、軍工、精密制造等多個領(lǐng)域，為工業(yè)產(chǎn)線、工廠、工業(yè)園區(qū)和工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈提供產(chǎn)品和服務。

工業(yè)大模型賦能新型工業(yè)化的機理

1.工業(yè)大模型形成生產(chǎn)效率中心

新型工業(yè)化在全球范圍得到推動和實踐，工業(yè)大模型正在重新定義和重塑工業(yè)生產(chǎn)模式，形成了新型的生產(chǎn)效率中心。

一是工業(yè)大模型的核心是工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)能力與大模型技術(shù)深度整合，工業(yè)大模型使得傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域由數(shù)據(jù)賦能升級到AI賦能，直接帶來生產(chǎn)效率的顯著提升。在生產(chǎn)過程中，工業(yè)大模型可以實現(xiàn)對大量信息數(shù)據(jù)的捕捉、分析和處理，再根據(jù)結(jié)果進行優(yōu)化決策，提高生產(chǎn)管理水平。這一過程中的所有步驟都無需人工參與，減少了人為因素帶來的誤差。

二是工業(yè)大模型在提升生產(chǎn)效率的同時可以降低生產(chǎn)成本。自動化和智能化的工藝和流程，為企業(yè)節(jié)省大量的人力、物力和財力資源，為新型工業(yè)化的生產(chǎn)模式提供了更強的經(jīng)濟效益。

三是工業(yè)大模型創(chuàng)新和變革傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式。傳統(tǒng)工業(yè)模式的優(yōu)化和提升主要依靠人力資源的積累和利用，而新型的工業(yè)化模式強調(diào)的是技術(shù)和知識的積累和利用。工業(yè)大模型就是這種新模式的典型表現(xiàn)。它的發(fā)展和應用，將為新型工業(yè)化開拓出全新的發(fā)展方向和路徑。

2.工業(yè)大模型形成生產(chǎn)能力中心

工業(yè)大模型通過集成網(wǎng)絡、自動化、機器學習和數(shù)據(jù)分析來提升生產(chǎn)能力水平，形成生產(chǎn)能力中心。

一是工業(yè)大模型具備自我學習和自我調(diào)整的特性，使得生產(chǎn)過程從簡單的自動化向自主化和智能化演進。這種演進幫助企業(yè)實現(xiàn)了由規(guī)模化、標準化生產(chǎn)轉(zhuǎn)向個性化、定制化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)變，極大地提升了多樣性和靈活性，進而增強了企業(yè)的生產(chǎn)能力。

二是工業(yè)大模型的引入可以大幅度提升設備的運行效率。工業(yè)大模型的AI能力可以通過監(jiān)測和優(yōu)化生產(chǎn)流程中的各個環(huán)節(jié)，預防設備故障、維持最佳運行狀態(tài)，降低運維成本，并提高設備的使用壽命。在這種場景下，工業(yè)大模型成為提升生產(chǎn)效率、提升生產(chǎn)能力的重要推手。

三是工業(yè)大模型能夠深入分析大量復雜的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，提供精準的決策支持。利用工業(yè)大模型，工業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的分析維度將由單一縱向的模式演變?yōu)槎嘣獧M向的模式，實現(xiàn)對整個生產(chǎn)過程、供應鏈網(wǎng)絡、產(chǎn)品全生命周期等復雜系統(tǒng)的深度分析，企業(yè)可以對庫存、物料、配送等問題作出快速且準確的預判和決策，減少資源和時間的浪費。

四是工業(yè)大模型還具備通過不斷迭代和學習提高生產(chǎn)效益的能力。工業(yè)大模型獨有“預訓練+精調(diào)”范式?jīng)Q定了其自身具備強大的學習能力，可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實時反饋，自我調(diào)整和優(yōu)化生產(chǎn)策略，以實現(xiàn)持續(xù)的效率提升。工業(yè)大模型所帶來的自我優(yōu)化生產(chǎn)模式，將使企業(yè)持續(xù)拓展生產(chǎn)能力。

五是工業(yè)大模型還具有強大的創(chuàng)新和顛覆性。工業(yè)大模型是大模型技術(shù)與工業(yè)場景的應用需求深度融合，提供全流程、全要素、全場景的賦能，幫助企業(yè)實現(xiàn)了從產(chǎn)品創(chuàng)新到商業(yè)模式創(chuàng)新的全面轉(zhuǎn)型，打造出新的生產(chǎn)、銷售、服務等業(yè)務模式，進一步加快生產(chǎn)型企業(yè)向服務型企業(yè)轉(zhuǎn)型的進程。

3.工業(yè)大模型形成生產(chǎn)創(chuàng)新中心

工業(yè)大模型實現(xiàn)了對傳統(tǒng)工業(yè)人工智能技術(shù)的突破，引領(lǐng)工業(yè)領(lǐng)域的全域人機共智。工業(yè)大模型的創(chuàng)新理念、技術(shù)優(yōu)勢和應用價值，對推動新型工業(yè)化起到了至關(guān)重要的作用，逐步改變著工業(yè)生產(chǎn)和服務的方式，形成了新的生產(chǎn)創(chuàng)新中心。

一是在知識經(jīng)濟時代，生產(chǎn)創(chuàng)新不再是單純的技術(shù)問題，更需要科學理論的支撐和引領(lǐng)。傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式通過流程和體系來實現(xiàn)效率的最大化，但這種模式在面對快速變化的市場環(huán)境時，往往力不從心。而在人工智能時代，通過工業(yè)大模型對大量數(shù)據(jù)的處理和學習形成的預測和決策支持，能夠幫助企業(yè)應對未來的不確定性，實現(xiàn)更高水平的生產(chǎn)創(chuàng)新。

二是工業(yè)大模型以其強大的自我學習和自我優(yōu)化能力，可以在生產(chǎn)過程中發(fā)現(xiàn)并解決問題，從而推動生產(chǎn)流程的持續(xù)改進和優(yōu)化。這種源于數(shù)據(jù)和算法的創(chuàng)新動力，使得生產(chǎn)活動不再受到人力資源的限制，也不再依賴于經(jīng)驗的積累，而是能夠通過技術(shù)的力量，實現(xiàn)生產(chǎn)效率和質(zhì)量的飛躍式提升。

三是工業(yè)大模型將生產(chǎn)創(chuàng)新整合在一體化的平臺上，面向工業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，從生產(chǎn)調(diào)度、設備管理、能源管理、安全環(huán)保、運行決策等多維度推動大模型技術(shù)與工業(yè)場景的應用需求深度融合，提供全流程、全要素、全場景的賦能。這種整合性的創(chuàng)新，使得生產(chǎn)行為不再局限于單一的產(chǎn)品或服務，而是能夠基于對工業(yè)用戶需求的深度理解，生成更加豐富和多元的價值體驗，從而實現(xiàn)更高水平的創(chuàng)新生產(chǎn)。

四是工業(yè)大模型拓寬了生產(chǎn)創(chuàng)新的空間和深度。在傳統(tǒng)的工業(yè)化模式中，創(chuàng)新主要靠產(chǎn)品研發(fā)和市場推廣來實現(xiàn)。工業(yè)大模型則可以推進在工業(yè)領(lǐng)域形成“能力杠桿+業(yè)務飛輪”雙重效應，拓展出全新的創(chuàng)新領(lǐng)域和路徑，如智能制造、精準營銷、個性化服務等，從而將生產(chǎn)創(chuàng)新推向更高的層次。

工業(yè)大模型對工業(yè)數(shù)字化能力賦能效應

1.工業(yè)生產(chǎn)應用：特定場景下進一步實現(xiàn)降本增效

工業(yè)大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應用可以實現(xiàn)降本增效的目標，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

在優(yōu)化設計流程層面：通過分析大量工業(yè)數(shù)據(jù)，優(yōu)化產(chǎn)品設計流程，降低設計成本，提高設計質(zhì)量。提高制造效率：通過自動化生產(chǎn)線和智能制造系統(tǒng)，提高制造效率，降低生產(chǎn)成本。

在強化質(zhì)量控制層面：利用先進的數(shù)據(jù)分析和檢測技術(shù)，提高產(chǎn)品質(zhì)量水平，減少質(zhì)量損失。降低維護成本：通過預測設備故障和壽命，提前進行維護和更換，降低設備故障率和維修成本。

在提高生產(chǎn)安全性層面：通過分析工業(yè)安全數(shù)據(jù)和事故案例，識別和預測潛在的安全風險和事故隱患，提高生產(chǎn)安全水平。

在優(yōu)化供應鏈管理層面：通過分析供應鏈數(shù)據(jù)，優(yōu)化采購、物流、倉儲和銷售等環(huán)節(jié)，降低采購成本和物流成本，提高供應鏈的可靠性和效率。減少資源浪費：通過數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)，優(yōu)化資源利用效率，減少資源浪費，提高生產(chǎn)效益。

綜上所述，大型預訓練模型在工業(yè)領(lǐng)域的應用可以幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效的目標，提高生產(chǎn)效率、降低成本、提高產(chǎn)品質(zhì)量、保障生產(chǎn)安全、優(yōu)化供應鏈管理和減少資源浪費。隨著技術(shù)的不斷進步和應用場景的不斷拓展，大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應用前景也將越來越廣闊。

2.工業(yè)知識應用：形成跨領(lǐng)域、跨專業(yè)、復雜的工業(yè)知識管理能力

隨著工業(yè)知識的不斷積累和創(chuàng)新，如何有效地管理和利用這些知識成為了一個重要的問題。工業(yè)大型預訓練模型在工業(yè)知識管理方面具有很大的潛力，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)知識的共享、重用和傳承，提高生產(chǎn)效率和創(chuàng)新力，分別從知識數(shù)據(jù)收集、知識庫構(gòu)建、模型訓練、知識應用開發(fā)、持續(xù)優(yōu)化等方面共同形成跨領(lǐng)域、跨專業(yè)、復雜的工業(yè)知識管理能力，具體如下：

在數(shù)據(jù)收集層面：通過對企業(yè)業(yè)務需求、知識類型、知識來源和知識應用等方面的調(diào)查和分析，確定大模型的應用范圍和目標，為大模型的構(gòu)建和應用提供指導。工業(yè)大模型能夠從不同的來源收集工業(yè)知識數(shù)據(jù)，如網(wǎng)絡、本地存儲、云端服務等，這些數(shù)據(jù)包括文本、圖像、音頻、視頻等多種形式，并通過特定的方法對知識進行清洗、加工和處理，以便于大模型的訓練和推理。

在知識庫構(gòu)建層面：在知識庫構(gòu)建階段，工業(yè)大模型可以自動構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)化、可擴展的知識庫，包括工業(yè)知識的各個方面，如產(chǎn)品知識、工藝知識、質(zhì)量管理知識等。這個知識庫能夠支持多種查詢和推理方式，以便于快速地獲取和應用知識。

在模型訓練層面：使用多種訓練方法和技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡、深度學習等，對大模型進行不斷的訓練和優(yōu)化。通過對大量工業(yè)知識數(shù)據(jù)的訓練，大模型可以逐漸提高對工業(yè)知識的理解和處理能力，為企業(yè)提供更加精準和高效的知識服務。

在應用開發(fā)層面：將大模型應用到實際生產(chǎn)中，根據(jù)實際情況進行數(shù)據(jù)預處理、特征提取和匹配等操作，以便于實現(xiàn)智能客服、智能制造等應用場景。同時，還需要開發(fā)用戶界面和交互方式，以便于用戶使用和共享知識。

在持續(xù)優(yōu)化層面：在持續(xù)優(yōu)化階段，大模型進行自我訓練監(jiān)督和升級迭代，及時發(fā)現(xiàn)問題并進行優(yōu)化。通過對大模型的持續(xù)優(yōu)化和維護，可以提高大模型的準確率和泛化能力，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的知識服務。

3.工業(yè)智能應用：促進人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的落地

數(shù)據(jù)、算法和算力是人工智能的三大要素，在核心技術(shù)發(fā)展以及應用落地中起著至關(guān)重要的作用，三者互相作用形成對人工智能的正向推動力。人工智能企業(yè)多數(shù)都是使用開源框架、自建數(shù)據(jù)庫、購買算力的方式進行研究，但是隨著企業(yè)信息化和數(shù)字化的發(fā)展，帶來AI場景多樣化和數(shù)據(jù)的井噴式增長，隨之也使得算法的復雜度急劇提升、算力的消耗成倍增加，導致不少企業(yè)發(fā)展受限，亟需技術(shù)與產(chǎn)品的突破來解決AI所面臨的問題。

工業(yè)大模型的出現(xiàn)，能夠進一步促進人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的快速落地。工業(yè)大模型具有降低開發(fā)門檻、提高模型精度和泛化能力、提高內(nèi)容生成質(zhì)量和效率等多種價值，實現(xiàn)了對傳統(tǒng)AI技術(shù)的突破。一方面，工業(yè)大模型可以幫助降低機器學習和自然語言處理類工業(yè)應用的開發(fā)門檻，能夠?qū)碗s的模式和規(guī)律進行更準確的建模，通過不斷地學習和更新自己的參數(shù)來提高其性能和準確度，提高模型的精度，更好地泛化到新的數(shù)據(jù)集和任務中。

另一方面，大模型通常能夠更好地泛化到新的工業(yè)數(shù)據(jù)集和任務中，可以提高工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)容生成質(zhì)量和效率，例如生成知識檢索、代碼編制、故障診斷等。除此之外，大模型的開源性和可復制性可以促進學術(shù)研究的發(fā)展和技術(shù)的普及，增強生態(tài)繁榮度，從而加速人工智能技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域的進步和應用。

工業(yè)大模型重構(gòu)工業(yè)數(shù)字化架構(gòu)效應

1.工業(yè)大模型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的深度融合

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，利于整個產(chǎn)業(yè)鏈、價值鏈和要素的全面連接，從而建立了一個新的生態(tài)系統(tǒng)，其中運用先進的信息技術(shù)為制造業(yè)提供了支持。這種范式強調(diào)了大量生產(chǎn)要素的相互聯(lián)系、從運營數(shù)據(jù)中提取價值以及工業(yè)知識的積累和再利用，為大規(guī)模模型的部署提供了一個固有的有利環(huán)境。工業(yè)大模型以強大的計算能力、復雜的算法和廣泛的數(shù)據(jù)為特征。因此，工業(yè)大模型與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的深度融合呈現(xiàn)出如下三個特征。

一是工業(yè)大模型預示著工業(yè)領(lǐng)域傳統(tǒng)邏輯的即將到來的變革，能夠擴展應用于語音轉(zhuǎn)換、圖像識別和智能決策等關(guān)鍵工業(yè)環(huán)節(jié)。進而促進工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的革新，通過構(gòu)建包含網(wǎng)絡、平臺、數(shù)據(jù)、身份識別和安全的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，將徹底改革傳統(tǒng)的垂直業(yè)務系統(tǒng)，為基于平臺的輕量級MaaSe34dd07dc565342604dd47f5ecab85d0層服務創(chuàng)造條件。在此基礎上，優(yōu)化生產(chǎn)管理和決策過程，工業(yè)大模型具備直接處理MES、WMS、PLM、PLM等業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)的能力，能夠跨越平臺層生成圖形報告，并指導關(guān)鍵系統(tǒng)如圖像識別、故障診斷和時間序列分析的集成，從而提升運營管理和決策的效率和質(zhì)量。

二是工業(yè)大模型顯著推動了跨模式和跨領(lǐng)域應用的傳統(tǒng)模型/服務的重用問題。工業(yè)大模型提供的MaaS層服務，能夠在不同場景中為終端用戶提供高質(zhì)量的服務，使得企業(yè)能夠通過API調(diào)用和數(shù)據(jù)加工來定制特定業(yè)務場景的解決方案。同時，工業(yè)大模型在研發(fā)設計過程中提供智能化支持，工業(yè)大模型的應用，增強了語言理解和圖像生成的能力，協(xié)助研發(fā)人員進行知識挖掘、組織和基礎代碼生成，以及進行三維可視化設計和智能工業(yè)知識庫的建立。

三是工業(yè)大模型的構(gòu)建可以實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的信息無障礙流通，推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同創(chuàng)新，有利于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的開放共享。工業(yè)大模型能夠持續(xù)支持工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高質(zhì)量的技術(shù)創(chuàng)新、高質(zhì)量的產(chǎn)品服務、高質(zhì)量的組織模式和高質(zhì)量的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，從而推動工業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，助力現(xiàn)代化經(jīng)濟體系構(gòu)建。

2.形成 “工業(yè)技術(shù)底座+多模態(tài)大模型+AI能力”的工業(yè)軟件架構(gòu)形態(tài)

如前文所述，工業(yè)大模型能夠與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合，從工業(yè)大模型的實施視圖出發(fā)，最終將形成“工業(yè)技術(shù)底座+多模態(tài)大模型+AI能力”的全新工業(yè)軟件形態(tài)，具備跨行業(yè)、跨專業(yè)、跨場景的工業(yè)專業(yè)應用生成能力，提升工業(yè)領(lǐng)域復雜問題的解決能力，推進工業(yè)軟件向3.0架構(gòu)轉(zhuǎn)變。

在較長的一段時間內(nèi)，工業(yè)企業(yè)通過獨立分散部署的方式完成各類專業(yè)工業(yè)軟件的實施，能夠解決單一場景下的單一問題，部署的方式包括云部署、本地部署和混合部署，使得這些APP能夠相互獨立地運行和工作，稱之為工業(yè)軟件1.0形態(tài)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架的出現(xiàn)，實現(xiàn)了工業(yè)信息化應用的整合，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺底座，按照垂直行業(yè)+場景應用集成的方式解決工廠內(nèi)全局優(yōu)化與管理問題，稱之為工業(yè)軟件2.0形態(tài)。

工業(yè)大模型的出現(xiàn)，形成了“工業(yè)技術(shù)底座+多模態(tài)大模型+AI能力”的全新工業(yè)軟件形態(tài)，即工業(yè)軟件3.0形態(tài)。在這種架構(gòu)下，傳統(tǒng)的工業(yè)技術(shù)底座與多模態(tài)大模型融合集成，使得工業(yè)技術(shù)底座的能力得到極大加強，體現(xiàn)在信息解析與理解能力、內(nèi)容生成能力、專業(yè)知識預訓練等幾個方面，能夠?qū)崿F(xiàn)多行業(yè)多場景多領(lǐng)域的支持能力。基于大模型的關(guān)鍵能力，在工業(yè)場景下，工業(yè)生產(chǎn)應用群能夠?qū)崿F(xiàn)進一步的降本增效，工業(yè)知識應用可以形成跨領(lǐng)域、跨專業(yè)、復雜的工業(yè)知識管理能力，更多的人工智能技術(shù)可以應用到工業(yè)領(lǐng)域。

最終，工業(yè)大模型將演變?yōu)楣I(yè)企業(yè)打造生產(chǎn)管理的超級入口，實現(xiàn)工廠設備、數(shù)據(jù)、知識橫向連接，實現(xiàn)控制平臺與管理平臺的縱向貫穿，創(chuàng)新和重塑傳統(tǒng)生產(chǎn)模式、經(jīng)營模式以及管理模式，構(gòu)建具備全面鏈接、敏捷感知、高效處理、智能分析和自我演進特征的新型數(shù)字化工業(yè)企業(yè)，促進企業(yè)發(fā)生生產(chǎn)組織形式的內(nèi)生變革，助力企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。