一、發(fā)展趨勢
1.國外工業(yè)大模型進展
大語言模型的基礎(chǔ)研究起源于NLP領(lǐng)域，經(jīng)歷了從規(guī)則引擎和統(tǒng)計學到機器學習，再到深度學習的演變，最終在Transformer架構(gòu)的推動下，實現(xiàn)了大模型技術(shù)的重大突破。特別是2017年Transformer架構(gòu)的引入，這成為了多種任務(wù)的基礎(chǔ)模型，包括NLP、計算機視覺（CV）和多模態(tài)應(yīng)用。隨后，2018年BERT模型的推出，以其3億參數(shù)量顯著提升了對NLP任務(wù)的處理能力。隨著大模型參數(shù)規(guī)模和能力的躍升，大模型技術(shù)開始受到工業(yè)界的廣泛關(guān)注，并激發(fā)了越來越多的AI研究者探索大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。
國外工業(yè)大模型“玩家”大多為傳統(tǒng)自動化企業(yè)和傳統(tǒng)工業(yè)軟件公司，如Revamp in Action，它是艾默生公司運用人工智能技術(shù)研發(fā)出控制路徑優(yōu)化的大模型，基于云的先進軟件解決方案和改進工具，利用人工智能的力量提供完全集成的數(shù)字工作流程，提高資本效率并簡化工業(yè)企業(yè)達到最優(yōu)控制的路徑。再如，西門子工業(yè)助手是西門子公司與微軟合作推出了名為“西門子工業(yè)助手”的生成式AI助手。該模型結(jié)合了西門子數(shù)字業(yè)務(wù)平臺SiemensXcelerator的自動化和過程模擬信息，以及微軟Azure OpenAI服務(wù)中的大型語言模型，以增強工廠自動化軟件中代碼的創(chuàng)建和優(yōu)化。
2.國內(nèi)工業(yè)大模型進展
近年來，隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，自2023年國內(nèi)第一個工業(yè)大模型發(fā)布以來，國內(nèi)工業(yè)大模型的研究和應(yīng)用也取得了顯著進展。工業(yè)大模型作為新一代AI技術(shù)的重要組成部分，正在逐步改變傳統(tǒng)工業(yè)的生產(chǎn)方式和業(yè)務(wù)流程，為工業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入了新的動力。
在技術(shù)層面，國內(nèi)工業(yè)大模型的研究主要集中在模型的優(yōu)化、預(yù)訓練與微調(diào)、以及模型壓縮等方面。針對工業(yè)場景的特殊性，研究者們對通用基礎(chǔ)大模型進行了行業(yè)化和場景化的改造，通過引入行業(yè)知識和特征，提高了模型在工業(yè)場景下的準確性和可靠性。此外，隨著Transformer架構(gòu)的廣泛應(yīng)用，國內(nèi)工業(yè)大模型也普遍采用了這一架構(gòu)，以提升模型的性能和效率。
在應(yīng)用層面，國內(nèi)工業(yè)大模型的應(yīng)用場景不斷拓展，涵蓋了從智能制造、質(zhì)量控制、設(shè)備維護到供應(yīng)鏈管理等多個領(lǐng)域。在智能制造方面，工業(yè)大模型被用于生產(chǎn)線的智能化改造，提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
在質(zhì)量控制方面，工業(yè)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)對產(chǎn)品質(zhì)量的實時監(jiān)測和預(yù)測，降低了不良品率。
在設(shè)備維護方面，工業(yè)大模型能夠預(yù)測設(shè)備的故障情況，提前進行維護，避免了因設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷。
國內(nèi)知名的工業(yè)大模型來自傳統(tǒng)工業(yè)軟件公司、人工智能公司和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)公司。智工·工業(yè)大模型是中工互聯(lián)推出的一款工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)大模型產(chǎn)品，也是國內(nèi)第一個發(fā)布的工業(yè)大模型。智工·工業(yè)大模型通過深度學習和大數(shù)據(jù)分析，能夠理解和處理復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)和任務(wù)，為企業(yè)提供智能決策支持、提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。其核心產(chǎn)品是AI·SCADA、智工知語和智工工控具身智能體。
奇智孔明工業(yè)大模型是創(chuàng)新奇智面向工業(yè)領(lǐng)域推出的一款多模態(tài)工業(yè)大模型。該模型基于Transformer架構(gòu)，參數(shù)量超過750億，并具備多模態(tài)能力。通過深度學習和大數(shù)據(jù)分析，奇智孔明工業(yè)大模型能夠理解和處理復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)和任務(wù)，為企業(yè)提供智能決策支持。此外，該模型還支持私有化部署，確保了數(shù)據(jù)的安全性和隱私性。
Cosmo-GPT是卡奧斯專為工業(yè)領(lǐng)域定制的一款大型預(yù)訓練模型。該模型擁有700億參數(shù)，經(jīng)過百萬級工業(yè)數(shù)據(jù)的微調(diào)，具備了工業(yè)知識問答、工業(yè)代碼生成和工業(yè)理解計算等專業(yè)能力。Cosmo-GPT能夠?qū)崿F(xiàn)對工業(yè)數(shù)據(jù)的全面采集、分析和應(yīng)用，為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了有力支持。此外，該模型還支持多種應(yīng)用場景，如設(shè)備預(yù)測性維護、產(chǎn)品質(zhì)量控制等，為企業(yè)的智能化改造提供了有力支持。
羚羊工業(yè)大模型以訊飛星火認知大模型的通用能力為核心技術(shù)底座，結(jié)合工業(yè)場景的實際需求進行打造，具有強大的自然語言處理和知識推理能力，為羚羊工業(yè)大模型提供了堅實的技術(shù)支撐。羚羊工業(yè)大模型具備五大核心能力，包括工業(yè)內(nèi)容生成、工業(yè)知識問答、工業(yè)理解計算、工業(yè)任務(wù)規(guī)劃以及工業(yè)多模態(tài)。這些能力可以從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識中持續(xù)進化，實現(xiàn)從問題提出、規(guī)劃到解決問題的全流程閉環(huán)。
3.工業(yè)大模型特征的演變趨勢
在小型化趨勢層面，工業(yè)大模型大量運用模型壓縮技術(shù)（如剪枝、量化和蒸餾等），能夠有效減少模型的參數(shù)量，形成在特定行業(yè)內(nèi)具備深度任務(wù)能力的垂直大模型，能夠更快推進工業(yè)大模型在工業(yè)領(lǐng)域的落地。加之算力資源成本的原因，工業(yè)大模型呈現(xiàn)小型化的趨勢愈發(fā)明顯。
在場景化趨勢層面，與通用大模型不同，工業(yè)大模型更加關(guān)注成本、效率、質(zhì)量、安全、綠色等核心價值，因此在功能方面需要實現(xiàn)場景化適配，如生產(chǎn)監(jiān)測、能源節(jié)約、工藝優(yōu)化、設(shè)備運維等場景，更好地適應(yīng)和滿足工業(yè)領(lǐng)域多樣化和專業(yè)化的需求，實現(xiàn)技術(shù)與具體應(yīng)用場景的深度融合，推動工業(yè)智能化和效率提升。
在產(chǎn)品化趨勢層面，中國信通院發(fā)布的《2025中國信通院深度觀察報告》顯示，目前落地的大模型項目中，工程化類型的項目占比達到77%，說明當前工業(yè)大模型的落地形態(tài)仍以技術(shù)服務(wù)形式呈現(xiàn)。未來，工業(yè)大模型將逐步形成標準化的產(chǎn)品，降低大模型技術(shù)落地門檻，促進工業(yè)大模型技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用，推動工業(yè)大模型生態(tài)商業(yè)化發(fā)展。
在私有化趨勢層面，工業(yè)大模型的發(fā)展無法脫離行業(yè)Knowhow的加持，豐富工業(yè)數(shù)據(jù)是高質(zhì)量模型訓練的前提。同時，工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)大多具有保密性、私有化特征，因此工業(yè)大模型大多以私有化部署的方式落地。
二、主要瓶頸
1.高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集
高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)集是工業(yè)大模型訓練的必要元素，主要作用體現(xiàn)在兩方面：
一是為模型訓練提供基礎(chǔ)，工業(yè)大模型的建立和進化，需要足夠量且多元化的數(shù)據(jù)驅(qū)動。數(shù)據(jù)是工業(yè)大模型的“養(yǎng)料”，有了高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)，才能讓模型學習到更精確、更深層次的邏輯關(guān)系和模式。
二是提供衡量模型性能的標準，只有擁有了與應(yīng)用場景匹配、覆蓋多種情況的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能更好地評估工業(yè)大模型的性能，及時調(diào)整和優(yōu)化模型，保證其在實際應(yīng)用中的良好性能。
然而，由于大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)處理工具和數(shù)據(jù)治理能力的缺失導(dǎo)致了工業(yè)大模型在構(gòu)建時難以獲得全面、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行深度學習訓練。數(shù)據(jù)處理工具方面，企業(yè)缺乏對工業(yè)數(shù)據(jù)資源管理工具的整體規(guī)劃，導(dǎo)致工業(yè)數(shù)據(jù)在收集、清洗、分類、存儲等方面存在短板，造成累積的工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。在當前的企業(yè)大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境中，顯著的問題是眾多企業(yè)在構(gòu)建和應(yīng)用大數(shù)據(jù)平臺時，對數(shù)據(jù)質(zhì)量的重視程度不足。具體表現(xiàn)在數(shù)據(jù)治理能力的不足，其中，大部分工業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)管理體系缺乏專門的組織架構(gòu)支持，面臨著專業(yè)人才短缺的困境。
此外，數(shù)據(jù)管理工作往往僅限于基礎(chǔ)操作層面，未能拓展至更高層次的規(guī)劃和組織管理。這種結(jié)構(gòu)性滯后不僅阻礙了數(shù)據(jù)治理工作的有效實施，更是對數(shù)據(jù)質(zhì)量和其可用性造成了深層次的影響。
2.模型可用性
工業(yè)大模型在實際應(yīng)用中面臨著可用性方面的挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在兩個方面：
一是數(shù)據(jù)不確定性問題導(dǎo)致訓練偏差，由于工業(yè)數(shù)據(jù)的不完整性或不準確性，這可能會對因果關(guān)系的準確推斷造成影響。在實際應(yīng)用過程中，如何有效地識別和處理混雜因素、選擇偏差等問題成為一大難題。這些問題的存在使得模型訓練的結(jié)果可能偏離真實情況，從而影響模型的準確性和可靠性。
二是因果關(guān)系判斷問題可能導(dǎo)致結(jié)論偏差，在深入探討大型模型的關(guān)聯(lián)捕捉能力時，我們必須認識到，此類模型所揭示的關(guān)聯(lián)性并不總能確保其轉(zhuǎn)化為確切的因果關(guān)系。實際上，即便模型在某些場景下能夠辨識出因果鏈條，此類辨識的泛化能力仍然存在疑問。
由此可知，對于同質(zhì)化樣本集，模型的解釋能力可能會展現(xiàn)出顯著的差異性，進而限制了用戶從少量樣本的解釋中提煉出普適性因果規(guī)律的可能性。這種結(jié)論偏差會限制大模型在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用效果，因為用戶需要模型能夠提供穩(wěn)定且可靠的解釋，以支持決策過程。
3.工業(yè)專業(yè)知識
在探討如何提升大型通用模型在處理行業(yè)特定復(fù)雜任務(wù)時的效能，以下核心挑戰(zhàn)尤為突出：
一是行業(yè)專業(yè)知識的深入理解問題，當前工業(yè)界所使用的大模型往往未能針對特定行業(yè)進行精細化的優(yōu)化，這無疑削弱了它們在處理如工業(yè)制造等領(lǐng)域的復(fù)雜問題時的性能。在工業(yè)制造場景中，模型的效能直接受限于其對行業(yè)特有數(shù)據(jù)與流程的理解深度。
二是訓練語料的豐富性不足，特別是行業(yè)場景語料均衡性問題顯著，訓練語料庫的不充分性嚴重限制了工業(yè)大模型的專業(yè)任務(wù)能力。因此，為了提高大模型在行業(yè)應(yīng)用中的實用性，一些機構(gòu)正在努力構(gòu)建高質(zhì)量的語料庫，如上海人工智能實驗室發(fā)布的“萬卷CC”語料庫，覆蓋了過去十年互聯(lián)網(wǎng)上的公開內(nèi)容，包含1千億字。
此外，行業(yè)垂直模型的構(gòu)建對數(shù)據(jù)資源的規(guī)模與品質(zhì)提出了極為苛刻的要求。此類模型不僅要求數(shù)據(jù)集內(nèi)含有豐富的行業(yè)專業(yè)知識，而且依賴于海量的數(shù)據(jù)樣本以進行深度學習。一般來說，需要對參與模型訓練的數(shù)據(jù)進行包括數(shù)據(jù)的完整性、一致性、完備性等在內(nèi)的六個維度50個檢查項。因此，確保數(shù)據(jù)處理的精確性與安全性，同時兼顧數(shù)據(jù)量的擴充與質(zhì)的提升，成為推動行業(yè)大模型發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
4.模型訓練與算力部署成本
在當前人工智能領(lǐng)域，大規(guī)模模型的訓練初期，算力成本呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。這一現(xiàn)象在模型參數(shù)增多、規(guī)模擴大的背景下尤為突出。盡管模型泛化能力的提升令人欣喜，但其帶來的成本負擔亦不容忽視，尤其是對眾多企業(yè)而言，這無疑構(gòu)成了一項嚴峻的經(jīng)濟挑戰(zhàn)：
一是算力資源的高需求問題，具體來說，大型模型的訓練階段往往需要龐大的算力作為支撐，單就訓練階段而言，動輒數(shù)億級別的算力投入已成為常態(tài)。而在模型推理應(yīng)用階段，對算力的需求更是遠超訓練階段，成本有可能飆升至百億規(guī)模。然而，隨著新技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用，算力成本的下降趨勢已逐步顯現(xiàn)，為大規(guī)模模型訓練的普及帶來一線曙光。在此基礎(chǔ)上，深入研究算力成本優(yōu)化策略，以降低企業(yè)經(jīng)濟負擔，成為推動人工智能技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵所在。
二是高硬件成本投入帶來的財務(wù)負擔，以Megatron Turing-NLG（MT-NLG）模型為例，該模型憑借其5300億參數(shù)的規(guī)模，在訓練階段耗費了4480塊A100 GPU，單次訓練成本高達數(shù)百萬美元。此外，還需考慮除硬件購置外的其他運營成本，例如，OpenAI的ChatGPT模型在初始階段的算力投入成本約為7.59億美元，日常電費消耗高達591,864千瓦時。
三是我國在數(shù)據(jù)和算力資源的集中度方面存在明顯不足，當前的數(shù)據(jù)開放共享機制尚未完善，缺乏用于訓練大規(guī)模模型的高質(zhì)量工業(yè)數(shù)據(jù)語料庫。同時，各地區(qū)及高等教育機構(gòu)紛紛構(gòu)建自己的智能計算中心，導(dǎo)致算力資源分散。
三、落地應(yīng)用三個階段
1.工業(yè)大模型實現(xiàn)工業(yè)交互智
在漫長的工業(yè)數(shù)字化進程中，大部分企業(yè)按照信息化藍圖陸續(xù)部署實施了各類應(yīng)用，如企業(yè)ERP系統(tǒng)、MES系統(tǒng)、QMS系統(tǒng)、EMS系統(tǒng)、WMS系統(tǒng)等，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之前，各類信息化應(yīng)用大多數(shù)為獨立分散部署，即各應(yīng)用部署在不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和計算環(huán)境中，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，這種部署方式從一定程度上具備較好的靈活性，但是在集成、管理、維護等方面存在一定弊端。
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(yīng)用的整合，基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺底座，借助微服務(wù)組件和工業(yè)應(yīng)用開發(fā)工具，提供了設(shè)計、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等一系列創(chuàng)新性業(yè)務(wù)應(yīng)用，同時構(gòu)建了良好的工業(yè)APP創(chuàng)新環(huán)境，使開發(fā)者基于平臺數(shù)據(jù)及微服務(wù)功能實現(xiàn)應(yīng)用創(chuàng)新。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)框架下，實現(xiàn)了基于PaaS技術(shù)底座+SaaS應(yīng)用微服務(wù)的架構(gòu)模式，企業(yè)用戶通過統(tǒng)一門戶認證身份后，可以在多個工業(yè)應(yīng)用之間切換操作，實現(xiàn)了權(quán)限、身份、數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流的貫穿打通。但是，隨著工業(yè)數(shù)字化進程的加深，垂直領(lǐng)域的專業(yè)系統(tǒng)逐漸增多，特別是對于跨專業(yè)的交叉崗位，經(jīng)常需要在多個應(yīng)用之間頻繁切換，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用整合效果受到削弱；另一方面，工廠內(nèi)部的存在復(fù)雜繁多的數(shù)據(jù)簇，如配置數(shù)據(jù)簇、審批流程數(shù)據(jù)簇、生產(chǎn)監(jiān)控流程簇等，不同的數(shù)據(jù)簇存在于不同的工業(yè)應(yīng)用中，使得操作人員與信息系統(tǒng)的交互復(fù)雜度和時間成本加劇。
工業(yè)大模型的出現(xiàn)，標志著工業(yè)應(yīng)用交互方式的重大轉(zhuǎn)變。它不僅整合了工業(yè)系統(tǒng)、應(yīng)用和插件的交互能力，而且徹底重構(gòu)了工業(yè)應(yīng)用的交互架構(gòu)。這種整合的直接效果是，用戶可以通過一個簡潔的交互框，以PromptAnswer式的方式與工業(yè)應(yīng)用進行交流。無論是文字、語音還是圖像識別，用戶的需求都能被工業(yè)大模型準確捕捉并迅速響應(yīng)。這種交互式AI的實現(xiàn)，使得用戶無需深入了解每個應(yīng)用的具體操作，只需清晰描述所需功能或內(nèi)容，工業(yè)大模型便能自動生成相應(yīng)的輸出。例如，用戶需要監(jiān)控某個設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，只需簡單描述需求，工業(yè)大模型就能自動創(chuàng)建圖表；如果需要設(shè)備的3D可視化展示，工業(yè)大模型也能自動識別并調(diào)用相應(yīng)的3D模型。這種以用戶需求為中心的交互方式，極大地簡化了用戶的操作流程，減少了在多個應(yīng)用間切換的繁瑣步驟。用戶不再需要記住復(fù)雜的菜單路徑或按鈕功能，而是通過自然語言與系統(tǒng)進行交流，使得操作更加直觀和便捷。這種演變預(yù)示著工業(yè)應(yīng)用的未來發(fā)展方向，即從傳統(tǒng)的點擊式、菜單式交互，向更加智能和自然的交互方式轉(zhuǎn)變。
此外，工業(yè)大模型還實現(xiàn)了工業(yè)人工智能的整合，這包括底層數(shù)據(jù)的融合、治理以及支撐AI引擎的整合。在企業(yè)建立了堅實的數(shù)據(jù)治理和分析能力后，工業(yè)大模型能夠調(diào)用各類AI引擎，進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析，最終形成交互式的答案。這意味著，工業(yè)大模型不僅能夠處理簡單的查詢和控制任務(wù)，還能夠進行深入的數(shù)據(jù)分析和決策支持，為企業(yè)提供更深層次的洞察和價值。
2.工業(yè)大模型實現(xiàn)工業(yè)決策智能
產(chǎn)品的設(shè)計、制造、銷售和售后服務(wù)等環(huán)節(jié)之間存在著大量的知識交互。這些環(huán)節(jié)之間的知識交互需要統(tǒng)一的語義表示方式，以便于不同環(huán)節(jié)之間的知識共享和融合。而工業(yè)知識圖譜非常適合解決這一問題，隨著融入工業(yè)生產(chǎn)全環(huán)節(jié)，它可以將不同環(huán)節(jié)之間的知識進行抽象和建模，并形成一個具有語義表達能力的圖結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)對不同環(huán)節(jié)之間的知識的存儲、管理、交叉推理、協(xié)同應(yīng)用，為企業(yè)級的智能決策實現(xiàn)打下基礎(chǔ)。
工業(yè)大模型形成的工業(yè)知識引擎提供了面向跨行業(yè)、跨領(lǐng)域和跨崗位工業(yè)專用知識表示方法，它將實體、屬性和關(guān)系等元素進行抽象和建模，形成一個具有語義表達能力的圖結(jié)構(gòu)。在工業(yè)領(lǐng)域，將工業(yè)領(lǐng)域的知識進行建模，形成一個具有語義表達能力的圖結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)對工業(yè)領(lǐng)域知識的存儲、管理、推理和應(yīng)用。
基于工業(yè)大模型的工業(yè)知識引擎正在加速工業(yè)的知識圖譜構(gòu)建，包括獲取各種文獻、專利信息、技術(shù)標準等方面的專業(yè)知識，同時自動化處理各種設(shè)備信息、工藝參數(shù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等方面專業(yè)知識?；诠I(yè)大模型的工業(yè)知識引擎向工業(yè)生產(chǎn)鏈條的多環(huán)節(jié)快速滲透幫助企業(yè)整合和利用各種生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備數(shù)據(jù)、質(zhì)量數(shù)據(jù)等方面的專業(yè)知識，為企業(yè)提供生產(chǎn)優(yōu)化和質(zhì)量控制的決策支持。
基于工業(yè)大模型的工業(yè)知識引擎在具體的工業(yè)場景中提供決策支持能力的主要機理如下：
一是工業(yè)大模型具備數(shù)據(jù)驅(qū)動與深度學習能力，工業(yè)大模型依賴于大量的工業(yè)數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)通過深度學習等先進技術(shù)進行訓練和優(yōu)化，使模型能夠識別出潛在的模式和趨勢，為生產(chǎn)決策提供依據(jù)。例如，通過分析設(shè)備運行數(shù)據(jù)，工業(yè)大模型能夠預(yù)測設(shè)備的故障和維護需求，從而減少意外停機時間，提高設(shè)備的使用壽命。同時，它還能在生產(chǎn)過程中實時監(jiān)控產(chǎn)品質(zhì)量，通過圖像識別等技術(shù)檢測產(chǎn)品缺陷，確保產(chǎn)品質(zhì)量的一致性和可靠性。
二是工業(yè)大模型具備自我學習與優(yōu)化能力，與傳統(tǒng)的編程算法不同，工業(yè)大模型具備自我學習和自我優(yōu)化的能力。它們能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整和優(yōu)化自身的算法，以適應(yīng)不斷變化的生產(chǎn)環(huán)境。這種能力使得工業(yè)大模型能夠持續(xù)適應(yīng)新的工業(yè)場景和需求，提供更加精準和有效的決策支持。
三是工業(yè)大模型具備跨領(lǐng)域融合與知識推理能力，工業(yè)大模型能夠整合不同領(lǐng)域的知識和技術(shù)，如機械工程、電子工程、材料科學等，實現(xiàn)跨學科的創(chuàng)新和優(yōu)化。通過知識推理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從知識圖譜中提取有用信息，支持復(fù)雜問題的解決。這種跨領(lǐng)域融合的能力使得工業(yè)大模型能夠綜合考慮多個因素，提供更加全面和深入的決策支持。
3.工業(yè)大模型實現(xiàn)工業(yè)具身智能
從工業(yè)具身智能的概念層面分析，具身智能的概念最早可以追溯到1950年，當時圖靈在其著名論文ComputingMachinery and Intelligence（《計算機器與智能》）中首次提出了具身智能的設(shè)想，具身智能是一個強調(diào)智能體身體與環(huán)境互動的理論概念。結(jié)合工業(yè)領(lǐng)域特征，基于工業(yè)大模型的工業(yè)具身智能包括如下幾個特征：
在語言理解層面：語言理解能力使得智能體能夠理解和解析人類的語言指令，從而實現(xiàn)與人類的自然交互。這種能力使得智能體能夠接收并執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)指令，而無需人類進行繁瑣的編程或操作。
在狀態(tài)感知層面：智能體通過內(nèi)置的傳感器和感知設(shè)備，能夠?qū)崟r監(jiān)測和感知周圍環(huán)境的各種信息，如溫度、濕度、壓力、振動等，這些信息為智能體提供了豐富的數(shù)據(jù)源，使其能夠準確判斷當前的生產(chǎn)狀態(tài)和設(shè)備的運行情況。
在實時分析層面：實時分析是工業(yè)大模型具身智能的重要功能之一?；诠I(yè)大模型所集成任務(wù)算法和時序模型，能夠?qū)崟r處理和分析感知到的數(shù)據(jù)，從而快速做出決策或調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)。例如，在生產(chǎn)線優(yōu)化方面，智能體可以通過實時分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的瓶頸和問題，并自動調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)或調(diào)度方案，以提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
在科學決策層面：通過深度學習和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，能夠從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息和規(guī)律，從而為企業(yè)的決策提供依據(jù)。智能體可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和反饋結(jié)果，不斷調(diào)整和優(yōu)化自身的控制策略和決策規(guī)則。這種能力不僅提高了智能體的適應(yīng)性和靈活性，還為企業(yè)帶來了持續(xù)的創(chuàng)新和發(fā)展動力。
在學習提升層面：智能體通過不斷學習和積累經(jīng)驗，能夠不斷優(yōu)化自身的算法和模型，從而提高自身的性能和智能化水平。
綜上，基于工業(yè)大模型技術(shù)所形成的工業(yè)具身智能，通過整合感知、認知和決策能力，將設(shè)備從單一功能的執(zhí)行單元提升為具有自主學習和優(yōu)化能力的智能系統(tǒng)，這種轉(zhuǎn)變使得設(shè)備能夠更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的工業(yè)環(huán)境，顯著提高生產(chǎn)效率和柔性化水平。
從工業(yè)具身智能的特征層面分析，普適化知識引擎是工業(yè)具身智能的重要組成部分，它具備問答對話、知識庫建設(shè)和智能搜索等多種功能。該引擎通過整合和存儲大量的工業(yè)知識，為企業(yè)提供了便捷的信息獲取途徑。同時，其零幻覺可溯源、動態(tài)學習等特性，使得企業(yè)能夠基于準確的信息做出更為明智的決策。在工業(yè)大模型的背景下，普適化工業(yè)知識引擎能夠為企業(yè)提供更為全面和深入的工業(yè)知識支持，助力企業(yè)實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型和升級。
從全模態(tài)數(shù)據(jù)建模層面分析，全模態(tài)工業(yè)數(shù)據(jù)建模是工業(yè)具身智能實現(xiàn)感知和認知能力的關(guān)鍵。它利用數(shù)學、統(tǒng)計和機器學習等方法，對工業(yè)過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行建模和分析。通過對數(shù)據(jù)的處理和檢測，可以提取出數(shù)據(jù)背后的隱藏規(guī)律和趨勢，為企業(yè)的決策提供科學依據(jù)。全模態(tài)工業(yè)數(shù)據(jù)建模不僅能夠處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還能夠處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如傳感器數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等，從而為企業(yè)提供更為全面和準確的數(shù)據(jù)支持。
從多場景具身智能層面分析，多場景工業(yè)具身智能是工業(yè)大模型技術(shù)的重要應(yīng)用之一。它使得設(shè)備能夠具備自主學習和優(yōu)化能力，從而在不同的工業(yè)場景中發(fā)揮出最大的效用，包括全局監(jiān)控、設(shè)備啟停、故障診斷、節(jié)能管理和運維服務(wù)等方向。
從輕量級產(chǎn)品部署層面分析，輕量級大模型產(chǎn)品部署是工業(yè)具身智能實現(xiàn)廣泛應(yīng)用的關(guān)鍵。在工業(yè)環(huán)境中，由于設(shè)備種類繁多、性能各異，因此需要一種能夠靈活部署、易于集成的輕量級大模型產(chǎn)品。輕量級大模型產(chǎn)品不僅具備強大的計算能力和智能化水平，還具備較低的硬件要求和資源消耗，利于工業(yè)大模型在行業(yè)的快速推廣。
四、場景化應(yīng)用方向
1.全局監(jiān)控，實時聯(lián)動
基于工業(yè)大模型的工業(yè)技術(shù)底座組件構(gòu)建一個高度集成的監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r收集、分析和響應(yīng)工廠內(nèi)各個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)。首先，需要部署大量的傳感器和監(jiān)控設(shè)備，這些設(shè)備能夠?qū)崟r收集生產(chǎn)線上的溫度、壓力、流量、能耗等關(guān)鍵參數(shù)。其次，工業(yè)大模型平臺具備對異構(gòu)設(shè)備的協(xié)議解析能力，從而實現(xiàn)對生產(chǎn)過程的全面監(jiān)控。在此基礎(chǔ)上，使用云平臺和邊緣計算技術(shù)，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速處理和決策制定，通過與自動化控制系統(tǒng)的集成，使得監(jiān)控系統(tǒng)能夠直接控制生產(chǎn)線上的設(shè)備，打造管理與控制的實時聯(lián)動。
2.設(shè)備啟停，智能優(yōu)化
設(shè)備啟停的智能優(yōu)化依賴于工業(yè)大模型的時序預(yù)測組件實現(xiàn)。首先，通過安裝在設(shè)備上的傳感器收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，如振動、溫度、聲音等，這些數(shù)據(jù)能夠反映設(shè)備的健康狀況。然后，利用工業(yè)大模型的分析能力，對這些數(shù)據(jù)進行深入分析，以識別潛在的運行規(guī)律、故障特征和性能下降的征兆。通過機器學習算法，系統(tǒng)可以學習設(shè)備的最優(yōu)運行參數(shù)，并根據(jù)實時數(shù)據(jù)自動調(diào)整設(shè)備的運行狀態(tài)，實現(xiàn)節(jié)能和效率的最大化。例如，系統(tǒng)可以根據(jù)生產(chǎn)需求、能源成本的變化，智能地安排設(shè)備的啟停時間，以減少能源消耗和運營成本。
3.故障診斷，能效分析
故障診斷和能效分析通過工業(yè)大模型的工業(yè)知識引擎組件實現(xiàn)。智工工業(yè)智能專家系統(tǒng)中預(yù)置了工業(yè)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識和設(shè)備專有知識，與智工工業(yè)智能監(jiān)控系統(tǒng)相協(xié)同，通過模式識別和異常檢測技術(shù)，并在高度的數(shù)據(jù)處理能力和復(fù)雜的算法支持下，能夠及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常并預(yù)測潛在的故障。同時，設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)還用于評估和優(yōu)化生產(chǎn)過程中的能源使用效率。通過集成能源管理系統(tǒng)，可以對生產(chǎn)過程中的能源消耗進行實時監(jiān)測和分析。利用大模型的專業(yè)任務(wù)能力，可以識別能源浪費的環(huán)節(jié)，并提出改進措施。此外，通過模擬和優(yōu)化算法，可以預(yù)測不同生產(chǎn)策略下的能源消耗，從而為企業(yè)提供節(jié)能降耗的生成控制策略。
4.控制節(jié)能，管理節(jié)能
在工業(yè)大模型加持下，用先進的控制算法對生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵參數(shù)進行精確控制，使得傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)具備高度的智能化和自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)自動調(diào)整控制策略。管理節(jié)能則側(cè)重于從宏觀層面優(yōu)化能源使用，通過工業(yè)大模型制定能源管理策略，并與控制節(jié)能相結(jié)合，通過數(shù)據(jù)分析和決策支持系統(tǒng)，為管理層提供能源使用和節(jié)能措施的管理建議與模擬測算。
5.遠程運維，服務(wù)推送
在工業(yè)大模型加持下，傳統(tǒng)的工業(yè)知識組織效率和傳遞能力得到明顯加強，允許運維工程師通過交互式運維指導(dǎo)完成設(shè)備的現(xiàn)場維護的工作，提高了運維效率。同時，通過集成視頻監(jiān)控、遠程診斷和控制技術(shù)，實現(xiàn)設(shè)備運維專家團隊在任何地點對設(shè)備進行設(shè)備運維和故障排除指導(dǎo)。結(jié)合設(shè)備運行數(shù)據(jù)和機器學習技術(shù)，工業(yè)大模型能夠預(yù)測設(shè)備維護需求和潛在問題，然后主動向用戶推送維護和服務(wù)信息，不僅提高了服務(wù)的及時性和個性化，還有助于減少意外停機時間，提高生產(chǎn)效率。
來源: 新工業(yè)網(wǎng)
