中国工业大模型行业发展研究报告-工业大模型服务的平台化趋势,形成了以垂直行业大型、智能体、小模型和机理模型为主的平台化调用方案

随着大模型技术的兴起，工业大模型开始在工业L域崭露头角，尽管目前仍处于初J阶段。大模型本质上是一系列参数化数学函数构成的计算系统，以概率和统计为基础，而非基于理解或逻辑推理这使得它们存在不可解释性和难以消除的“幻觉”问题。

在工业L域，随着工业互联网只的发展，许多企业已经完成了数据采集、存储、处理、分析到数据资产沉淀和应用的全过程，为大模型提供了所需的“数据原料”。经过适当的处理和微调，大模型有望在特定细分L域解决实际问题，展现出落地的潜力。

工业大模型的发展预计将快于工业互联网，因为大部分数据准备工作已在工业互联网时期完成。然而，这一进程仍受大模型技术进步的限制。目前，工业大模型的参与者与工业互联网平台的重合度很G，市场产品、服务和落地场景都还在探索阶段。

在竞争中，大模型技术的基础能力、模型能力和模型应用是关键点，不同发展阶段的行业侧重点不同，短期内技术是关键，长期则看应用深度。大模型与小模型之间不是替代关系，而是协同和融合的关系。工业大模型服务的平台化趋势已经开始显现，形成了以垂直行业大型、智能体、小模型和机理模型为主的平台化调用方案。

当前，大模型在工业中的应用主要集中在运营方面，如知识问答和辅助设计等，这些场景具有一定的容错能力。而对于生产制造等核心场景，需要等待大模型技术的进一步发展。

面临的挑战包括模型、数据、应用和商业变现等方面，这些因素相互影响。在大模型落地工业的探索中，目前还处于非常早期的阶段，供需双方都在尝试和探索。未来，随着大模型技术的不断进步，其在工业L域的应用将更加广泛和深入。

附件：工业大模型行业发展研究报告-工业大模型服务的平台化趋势,形成了以垂直行业大型、智能体、小模型和机理模型为主的平台化调用方案