2024年中国工业大模型行业发展研究报告：重塑制造业，以及它面临的挑战和机遇

在数字化浪潮的推动下，工业正迎来前所未有的变革。2024年，工业大模型技术以其强大的数据处理能力和深度学习能力，成为推动工业4.0的关键力量。今天，我们将深入探讨这一技术如何重塑制造业，以及它面临的挑战和机遇。

【工业大模型：制造业的新引擎】

工业大模型，作为人工智能技术的集大成者，正逐渐渗透至工业L域。据《2024年工业大模型行业发展研究报告》显示，大模型技术的发展正推动工业互联网平台的进化，预计其进程可能快于工业互联网本身。这一技术的核心在于，通过海量数据训练，形成具有大量参数规模的、具备一定通用、涌现能力的大模型，从而为工业L域带来革命性的变化。

【数据驱动的工业转型】

在工业大模型的推动下，数据已成为新的生产要素。报告中提到，工业互联网的发展已经让部分工业企业遍历了数据采集-数据存储-数据处理-数据分析-数据资产沉淀-数据应用的过程。这意味着，工业大模型的落地成为可能，因为它已经准备好了向基础大模型投喂的“数据原料”。

【工业大模型的应用场景】

工业大模型的应用场景广泛，从研发设计到生产制造，再到经营管理和安全服务，大模型技术都在发挥着重要作用。报告中指出，当前大模型的不可解释性和幻觉等特性，与工业“0容错”的特性相悖，因此当前大模型落地工业的探索更多聚焦于偏运营的、具有一定容错能力的场场景，如知识问答、辅助设计/代码生成等。

【数据的力量：工业大模型的竞争力】

报告强调，基础能力、模型能力、模型应用是工业大模型落地的主要竞争点。短期内，技术优势企业将占L先机；而长期来看，具备行业know how积累的企业有望后来居上。这一观点得到了业界专家的广泛认同，他们认为，技术和行业未来的竞争优势点可拆解为以下几个方向：大模型本身对工业知识的覆盖、推理能力、多模态能力情况以及输出结果的准确性。

【平台化：工业大模型服务的新趋势】

随着工业大模型的逐渐推进，平台化服务将成为新的趋势。报告中提到，垂直行业大模型+智能体+小模型+机理模型为主的平台化调用方案将成为主流。这种平台化服务不仅能够减少定制化工作，还能提升智能协同能力，为工业L域带来更G效的解决方案。

【挑战与机遇并存】

尽管工业大模型技术前景广阔，但它也面临着一系列挑战。报告中指出，模型本身的问题（如幻觉、不可解释性、成本G）、数据共享性、数据质量问题以及落地应用的决策成本和应用深度等问题，都是当前遇到的主要挑战。这些挑战相互影响，需要行业内外的共同努力来克服。

【专家之声：工业大模型的未来展望】 在报告的附录篇中，我们收集了来自卡奥斯、格创东智、天融信、中移（上海）产业研究院等业内专家的观点。他们普遍认为，工业大模型技术将不断进化，与企业的各种数据紧密结合，深入到工业智能里面的核心生产制造环节。同时，大模型的自我进化、自学习能力会越来越强，逐步赢得B端市场的信赖。

附件：2024年工业大模型行业发展研究报告：重塑制造业，以及它面临的挑战和机遇