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在新一輪科技革命與產業變革的浪潮中，人工智能成為推動各行業發展的關鍵力量。通用人工智能大模型作為人工智能發展的新階段，正加速融入工業領域，為工業數字化、智能化轉型帶來新機遇。工業大模型是工業企業智能化發展的成果，應用模式多樣，但我國 AI 大模型與工業的融合尚處于探索初期，機遇與挑戰并存。深入研究其應用模式、挑戰及應對策略，對我國工業智能化升級和新型工業化建設意義重大。
一、AI 大模型發展態勢與工業應用背景
（一）全球大模型發展熱潮
近年來，全球大模型發展迅猛，憑借大規模參數和復雜結構，在自然語言處理、圖像識別等多個領域取得重大突破，2020 年后在全球市場爆發式增長。國外 OpenAI 發布了 ChatGPT、GPT - 4 等多種大模型；微軟將 GPT - 4 能力整合到多種產品中；谷歌推出 Gemini，meta 發布 LLaMA。國內科技企業也積極跟進，百度的 “文心一言”、阿里巴巴的 “通義千問” 等眾多大模型相繼問世，展現出我國在該領域的創新實力。
（二）大模型向工業領域拓展的趨勢
隨著技術成熟，大模型向 B 端尤其是工業領域拓展成為趨勢。基礎大模型通過提升參數量和結構通用性，融合多領域知識構建通用框架。工業大模型則依托基礎大模型，融合工業細分行業數據與專家經驗，形成垂直化、場景化、專業化應用模型。與基礎大模型相比，工業大模型參數量少、專業度高、落地性強，能為工業垂直領域提供低成本解決方案，為工業智能化開辟新路徑。
二、AI 大模型工業應用的七大模式
工業產品全生命周期包含多個環節，AI 大模型在各環節發揮獨特價值，形成七種應用模式。
（一）原理化研發大模型
原理化研發大模型專注于產品結構數據深度剖析，從微觀探索產品構型與機理，借助涌現能力創造新產品。以藥物研發為例，傳統靶點發現過程漫長、成本高，需大量科研工作和實驗驗證。大模型可分析藥物分子數據和知識圖譜，找出與疾病靶點相互作用的分子特征，自動生成設計方案。生成方案后，還能在人工引導下評估篩選，優化藥效、毒性、劑量和用藥方案，輔助設計更科學的臨床試驗方案，提高藥物研發效率和質量。
（二）前瞻化設計大模型
前瞻化設計大模型能為技術人員提供創新設計方案，助力將設計構思轉化為實施方案。工業設計常需建立數學模型解決復雜問題，以往邀請專家成本高、耗時長。大模型憑借強大運算和知識儲備，可根據設計需求快速提供參考方案并生成程序代碼。以 CAD 設計為例，大模型利用素材庫和設計者思路，生成多樣化方案并優化調整，縮短工業設計周期，提升產品研發效率。
（三）高效化仿真大模型
高效化仿真大模型可構建虛擬化仿真測試場景，解決工業產品設計中測試數據少、環境單一的問題，提升產品可靠性。以汽車制造為例，汽車企業積累的大量數據涵蓋車輛多方面信息。大模型學習這些數據中車輛結構、材料屬性與碰撞響應的關系，生成多樣碰撞場景，彌補數據缺失，提升仿真測試全面性和準確性。大模型還具備零樣本知識分析能力，能快速預測不同參數組合的碰撞響應，幫助找到最佳參數組合，縮短車輛設計和測試周期，并基于歷史案例提供創新設計建議。
（四）精細化檢測
大模型融合零樣本學習和 AR/VR 等技術，實現工業場景快速高效視覺檢測。在工業質量檢測方面，以 PCB 瑕疵檢測為例，傳統方法面臨樣本獲取和標注困難、訓練調參復雜等問題。通用視覺大模型憑借強泛化能力，無需依賴工廠樣本數據和本地化微調，直接對 PCB 原始圖像語義分割，識別各類瑕疵，提升檢測效率。在智能化安全生產監管領域，以煤礦生產為例，大模型借助機器視覺和設備運行數據，精準識別多種關鍵場景，實現掘進作業從人工到自動監控的轉變，提高煤礦生產安全系數。此外，語言和視覺大模型結合可拓展檢測場景，滿足多樣化檢測需求。
（五）智能化調控
在大型現代化產線中，人工智能大模型通過分析歷史數據，理解工業調度任務中的復雜關系，優化各節點任務分配和調度，提高生產效率和靈活性。以工業機器人在汽車制造生產線的應用為例，大模型收集機器人性能、工作站狀態等信息，學習相關復雜信息并預測任務效率，快速合理分配新任務，減少等待時間和生產周期。大模型還能動態調整任務分配策略，應對機器人故障、工作站故障或生產計劃變更等情況。生產人員通過文本或語音指令，可讓大模型生成定制化運動控制代碼，提升工業機器人靈活度，實現柔性化產線控制。
（六）科學化運維大模型
科學化運維大模型憑借強大推理能力，分析和預測生產數據，提升智能化運維水平。以倉儲管理為例，供應鏈涉及大量數據，嵌入多模態大模型的機器人借助大模型視覺泛化能力，實現自主貨架定位、精準庫存管理和高效物品運輸，提升倉庫運營效率。大模型通過監測庫存數據，結合銷售速度和庫存周轉率制定補貨策略，避免庫存問題。同時，大模型還能整理、分類和分析供應鏈數據，實現數據和模型的良性互動，為倉儲和供應鏈運作提供精準決策依據。
（七）定制化售后大模型
定制化售后大模型在自然語言對話方面優勢明顯，打破傳統售后服務局限，助力企業實現定制化服務，提升客戶忠誠度。以機械設備售后為例，傳統客服系統難以提供精準指導。定制化售后大模型結合多模態和數字人技術，讓客戶用自然語言描述問題，系統準確理解并提供個性化解決方案。虛擬數字人通過手勢和語音交互輔助客戶操作，提高售后服務效率，帶來更人性化的服務體驗。
三、AI 大模型工業應用面臨的挑戰
盡管 AI 大模型在工業領域前景廣闊，但實際應用中面臨諸多難題。
（一）工業場景碎片化
工業領域包含眾多細分行業和生產環節，各行業和環節在需求、數據特點和業務流程上差異巨大，導致工業場景高度碎片化。大模型難以形成通用解決方案，需針對不同場景定制開發和訓練。如汽車制造和電子芯片制造行業，生產流程和質量檢測重點不同，大模型應用時需分別適配優化，增加了應用成本和技術難度。
（二）計算資源不足
訓練和運行大模型對計算能力要求極高，工業領域數據量大且復雜，對計算資源需求更突出。部分工業企業，尤其是中小企業，受資金和技術限制，難以配備足夠的計算設備和資源。這不僅使大模型訓練緩慢，延長研發周期，還影響訓練效果，導致模型在實際生產中無法實時處理數據，無法充分發揮優勢。
（三）工業領域訓練數據采集和整理困難
工業數據涉及企業核心競爭力和商業機密，企業出于安全和保密考慮，不愿共享。工業數據來源廣泛、格式多樣且質量參差不齊，存在缺失、錯誤等問題，采集和整理難度大。缺乏高質量、大規模訓練數據，大模型難以準確學習工業知識和規律，影響模型準確性和泛化能力，降低在實際應用中的可靠性。
（四）大模型安全性和可靠性問題
工業生產對安全性和可靠性要求極高，大模型在工業應用中的微小失誤都可能引發嚴重后果。如智能化調控中錯誤的任務分配指令可能損壞設備、中斷生產；精細化檢測中的誤判會影響產品質量和企業聲譽。目前大模型安全性和可靠性評估體系不完善，缺乏統一標準和有效檢測方法，確保其在復雜工業環境下穩定可靠運行是亟待解決的難題。
（五）應用范式尚未標準化、體系化
當前大模型在工業生產中的應用分散，不同企業和行業應用方式各異，未形成統一的標準化、體系化應用范式。這限制了大模型在工業領域的推廣，企業引入大模型時缺乏規范和標準參考，難以評估效果和風險。缺乏統一范式還導致企業應用大模型成本和風險增加，不同企業間難以有效對接和協同，不利于工業整體智能化水平提升。
（六）工業預訓練大模型研發門檻高
從底層構建工業預訓練大模型需要巨額資金、先進技術和大量專業人才。這使得只有少數頭部企業有能力開展研發，多數中小企業資源有限，只能依賴外部供應商，制約了工業大模型在中小企業中的普及和應用，不利于工業領域大模型技術的整體創新和發展，影響工業智能化轉型步伐。
四、推動 AI 大模型工業應用的發展路徑
面對挑戰，推動 AI 大模型在工業領域的發展需要各方協同合作，采取針對性措施。
（一）加強技術攻關
鼓勵高校、企業和研究機構合作，聚焦大模型在工業應用中的安全性、可靠性、實時性等共性技術問題進行攻關。通過擴充工業數據集、構建典型工業場景規則集、優化模型訓練算法等，提升國內大模型技術研發水平，增強其對工業復雜場景的適應和處理能力，為廣泛應用提供技術保障。
（二）構建數據資源池
組織大模型供給側和需求側相關方，共同研制工業大模型訓練數據規范和測試標準，依托標準化平臺建立大模型工業語料庫，搭建完善的數據管理機制。政府通過補貼、減免稅費和政策傾斜等措施，引導大中型制造業企業開源共享工業生產數據，構建涵蓋重點工業領域的數據資源池，為大模型訓練和測試提供數據支持，打破數據壁壘。
（三）完善性能評測機制
依托國家權威機構，聯合各行業需求方，構建標準化的大模型工業知識問答測試集，確保評測高效、結果可靠。建立長效的性能評測體系，圍繞大模型的知識能力、穩定性、安全性等核心指標定期評估，并根據產業結構和數據要素變化動態調整評測指標，保障大模型持續為新型工業化賦能。
（四）開展試點示范
整合碎片化的工業場景，提煉出產品輔助設計、精細化質量檢測等典型業務場景，明確各場景對大模型的量化需求指標，推動行業標準制定。搭建大模型供給側與企業應用側的雙向交互機制，促進大模型研發與制造業協同發展，形成特色產業集群，打造標桿性、示范性應用案例，為其他企業提供借鑒。
AI 大模型在工業領域潛力巨大，雖面臨挑戰，但通過各方共同努力，加強技術研發、完善數據管理、健全評測機制和開展試點示范，有望突破困境，推動大模型在工業領域廣泛深入應用，助力我國工業實現數字化、智能化轉型，邁向新型工業化道路。
