2025面向智能制造的工业大模型标准化研究报告-研发设计,生产制造,质量管控等场景,智能制造的核心引擎

在制造业数字化转型的浪潮中，工业大模型正成为推动智能制造的关键力量。这份由多方权威机构联合发布的《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，为我们揭开了工业大模型的神秘面纱，展现了其在智能制造领域的巨大潜力与广阔前景。

一、智能制造与工业大模型的紧密联系

智能制造是制造业发展的必然趋势，它融合了先进制造技术与新一代信息技术，贯穿产品全生命周期，具备自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等智能特征。而工业大模型，正是这一智能制造体系中的核心使能技术。

工业大模型基于海量数据集和复杂机器学习算法构建，能够处理和分析工业生产过程中的大量数据，实现生产流程优化、产品质量提升、资源利用效率提G以及维护成本降低等目标。它不仅具备通用大模型的涌现能力、通用性和庞大参数规模，还针对制造业专业场景进行了优化，具备强专业性、G准确性、G可靠性、可解释性、G稳定性、G实时性、可集成性和安全性等显著特点。

智能制造为工业大模型的发展提供了坚实基础。一方面，智能制造通过物联网、传感器等技术获取海量实时数据，为工业大模型训练和优化提供了丰富的数据资源。另一方面，智能制造推动了工业知识的系统化收集与整理，形成了工业知识图谱，为工业大模型提供了强大的知识支撑。此外，智能制造所构建的数字化、网络化软件与装备环境，以及完善的智能制造标准体系，都为工业大模型的应用与推广奠定了坚实基础。

二、工业大模型的现状与挑战

当前，工业大模型在智能制造领域呈现出快速发展的态势。从国际上看，德国的“工业 4.0”、美国的“先进制造伙伴计划”和“制造创新网络”、日本的“社会 5.0”战略以及欧盟的“地平线 2020”计划等，都在积J推动智能制造与工业大模型的发展。各国还制定了相关政策法规，如美国的《人工智能研发战略计划》、欧盟的《人工智能法案》和《生成式人工智能治理框架》、日本的《人工智能战略 2022》等，以规范和促进工业大模型的应用。

在国内，发改委发布的《关于加快推进数字经济发展的实施意见》、《十四五智能制造发展规划》等政策文件，为智能制造与工业大模型的发展指明了方向。各地政府也纷纷出台相关措施，如北京加快建设人工智能创新策源地实施方案、上海推动人工智能大模型创新发展若干措施、深圳罗湖区政府推出应用场景等，积J推动工业大模型在产业领域的应用。

然而，工业大模型的发展也面临着诸多挑战。技术层面，多模态数据融合难度G、行业知识与模型结合困难、模型迁移与扩展困难、模型输出准确性差等问题亟待解决。行业应用方面，不同工业场景对模型的需求和性能要求差异较大，且工业现场设备种类繁多、协议难以兼容，导致设备数据采集困难。此外，工业数据质量参差不齐、数据多样性复杂、数据集规模有限等问题，也制约了工业大模型的训练效果和应用推广。

三、工业大模型的应用场景

工业大模型在智能制造的各个环节都有着广泛的应用。在研发设计阶段，它能够实现智能辅助设计、系统智能化仿真、材料选择与优化、智能化工业代码生成以及智能工艺设计等功能。例如，海尔集团利用工业大模型技术加速家电产品设计创新，华天软件开发的“华小关天”PLM 智能助手显著提升了企业研发设计知识重用率和产品数据准确率。

在生产制造方面，工业大模型可用于柔性生产、文档生成与内容创作、智能排程、智慧云制造和绿色制造等场景。如思谋科技开发的 IndustryGPT 工业大模型，为生产现场实时监控、设备预测性维护等提供了有力支持。此外，工业大模型还能够优化生产作业中的资源分配和任务调度，提G生产效率和资源利用率。

质量管控是工业大模型的另一大重要应用领域。它能够实现质量检测、设备状态监控与智能运维、质量大数据处理和质量管理等功能。例如，凌云光开发的 F.Brain 工业质检视觉大模型，有效提升了质量检测的性能和效率。

除了上述场景，工业大模型还在物流配送、营销、售后服务、供应链管理、企业管理和环保等领域发挥着重要作用。它能够优化配送路径、提G装载效率、实现运输资源协同；构建准确客户画像、进行销售预测与市场趋势分析；提供智能故障诊断与远程技术支持、数据分析与决策支持、知识库构建与更新；优化供应商评价与资源配置、需求预测与供应链协同、风险识别与延伸管控、库存和库位优化；提升人力资源管理效率、优化企业文档管理、协助法律文件生成、推动公司党建；以及加强环境监测、助力污染治理等。

四、工业大模型的标准化进展与挑战

为了推动工业大模型的健康发展，国内外众多标准化组织纷纷开展了相关工作。国际上，ISO/IEC JTC1/SC42、ISO/IEC JTC1/SC7、ISO/IEC JTC1/SC27、ITU-T SG16、ITU-T SG20、IEEE 大模型标准工作组等组织在人工智能基础、软件与系统工程、信息安全、多媒体与数字技术等领域制定了多项标准。国内的全国信息技术标准化委员会人工智能分技术委员会、人工智能标准化总体组大模型专题组、全国智能技术社会应用与评估基础标准化工作组、全国网络安全标准化技术委员会等也在积J推进人工智能大模型的标准化工作。

然而，工业大模型的标准化仍面临诸多挑战。工业场景的复杂性使得不同场景的模型难以用统一标准进行规范。数据质量参差不齐、数据多样性复杂、数据集规模有限等问题影响了模型的训练效果和应用推广。技术的快速演化导致工业大模型需要不断适应新技术的发展，增加了标准化的难度。此外，模型的可解释性、可信赖性、可控性、隐私保护以及测试评估等方面也存在诸多问题，亟待解决。

五、工业大模型的趋势展望与建议

面向未来，工业大模型将呈现出细分领域的专用大模型兴起、大模型与小模型的集成、大模型与装备 / 应用的深度集成、开源与开放创新以及知识增强的大模型建设等发展趋势。

为了推动工业大模型的持续发展，报告提出了一系列建议。在技术开发与应用方面，要增强研发基础设施、推动产学研合作、建立创新技术监测和评估体系。在标准制定与推广方面，要加强标准制定与修订、推动标准应用与推广、加强国际合作与交流。政策支持与监管方面，需要制定激励政策与提供资金支持、构建监管框架与合规指南、推动技术研发与创新合作。此外，还应注重人才教育与培养，建立专业化教育体系、加强在职人员继续教育、强化国际人才交流与合作。

总之，工业大模型作为智能制造的核心引擎，正推动着制造业向数字化、智能化转型。尽管面临着诸多挑战，但通过各方共同努力，加强技术研发、标准化建设、政策支持与人才培养，工业大模型必将在未来发挥更为重要的作用，助力制造业实现G质量发展。

附件：2025面向智能制造的工业大模型标准化研究报告-研发设计,生产制造,质量管控等场景,智能制造的核心引擎