大模型時代的到來
，為人工智能在工業領域的應用提供了堅實基礎。

近日，騰訊研究院發布了《工業大模型應用報告》（簡稱“報告”），報告指出，工業正處於從數字化向智能化邁進的階段，而大模型憑借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力

，成為推動工業智能化的關鍵力量

，有望拓展人工智能和工業融合的新空間。

該報告在中國通信工業協會的指導和支持下

，由騰訊研究院與中國通信工業協會物聯網應用分會、畢馬威企業谘詢（中國）有(you)限(xian)公(gong)司(si)以(yi)及(ji)騰(teng)訊(xun)雲(yun)智(zhi)慧(hui)行(xing)業(ye)五(wu)部(bu)共(gong)同(tong)撰(zhuan)寫(xie)。報(bao)告(gao)深(shen)入(ru)剖(pou)析(xi)了(le)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)的(de)三(san)種(zhong)構(gou)建(jian)模(mo)式(shi)和(he)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)，並(bing)分(fen)析(xi)了(le)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)在(zai)促(cu)進(jin)工(gong)業(ye)智(zhi)能(neng)化(hua)發(fa)展(zhan)方(fang)麵(mian)的(de)機(ji)遇(yu)與(yu)挑(tiao)戰(zhan)。

大模型為工業智能化帶來新機遇

報告指出，大模型的崛起有望在工業領域帶來“基礎模型+各類應用”的新範式。大模型憑借其卓越的理解能力、shengchengnenglihefanhuanengli，nenggoushendudongchagongyelingyudefuzawenti，bujinkeyilijiebingchulihailiangdeshuju，hainengcongzhongwajuechuyinzangzaishujubeihoudeguilvhequshi。

damoxingweigongyezhinenghuatuozhanxinkongjian。damoxingyouwangwajuegongyelingyurengongzhinengyingyongdexinchangjing，tishengrengongzhinengyingyongdepujilv。liruzaiyanfashejilingyu，damoxingnenggoushenduwajuehefenxihailiangshuju，weichanpinshejitigonggengweijingzhunhechuangxindesilu。zaijingyingguanlilingyu，damoxingnenggoushixianduishengchanliucheng

、供應鏈管理等各個環節的監控和智能優化，從而提升企業的運營效率和市場競爭力。

damoxingyingyongluodixuyaoshendushipeigongyechangjing。damoxingdeyoushizaiyuqiqiangdadefanhuanengli
，keyizaibutongdelingyuherenwushangjinxingqianyixuexi，erwuxuzhongxinxunlian。danwufachongfenbuzhuodaomougexingyehuolingyudetezhengheguilv
，yewufamanzumouxietedingdeyingyongchangjinghexuqiu
，zaizhenzhengrongruxingyedeguochengzhong，xuyaoshipeibutongdegongyechangjing，qihexinjiushiyaojiejuebudongxingye
、不熟企業、存在幻覺這三大問題。

大模型和小模型

在工業領域將長期並存

報告基於當前市場上507個工業小模型和99個工業大模型應用案例進行分析，得出目前大模型和小模型在工業領域分別呈現U型和倒U型分布態勢。

以判別式AI為主的小模型在工業領域應用呈現倒U型分布
，這些應用主要集中在生產製造領域
，占比高達57%，而在研發設計和經營管理領域的應用則相對較少。這種分布呈現出明顯的倒U型。小模型的能力更適合工業生產製造領域，但“一場景一訓練一模型”的定製化需求製約了其進一步滲透。

以生成式AI為主的大模型目前在工業領域應用呈現U型分布，大模型在研發設計和經營管理領域的應用相對更多，當前的能力更適配於偏向綜合類、生成型的研發設計和經營管理環節
，在生產製造環節的能力和性能還需進一步提升。

報bao告gao認ren為wei，目mu前qian大da模mo型xing在zai工gong業ye領ling域yu還hai未wei實shi現xian對dui小xiao模mo型xing的de替ti代dai
，大da小xiao模mo型xing將jiang長chang期qi並bing存cun。小xiao模mo型xing在zai工gong業ye領ling域yu具ju有you深shen厚hou的de應ying用yong基ji礎chu和he經jing驗yan積ji累lei

，同tong時shi工gong業ye場chang景jing對dui於yu成cheng本ben收shou益yi比bi、穩定性和可靠性的高要求也製約了大模型的應用滲透，兩者將長期並存且相互融合，共同推動工業智能化發展。

工業大模型應用的三種構建模式

目前工業大模型應用存在三種主要構建模式，分別是預訓練工業大模型、微調、檢索增強生成。這三種模式並不獨立存在，工業大模型的應用往往會采用多種模式共同發力。

大模型應用探索覆蓋工業全鏈條

報告深入分析了大模型在工業全鏈條應用的探索。在研發設計領域
，大模型通過優化設計過程提高研發效率；在生產製造領域，大模型拓展生產製造智能化應用的邊界
；在經營管理領域
，大模型基於助手模式提升經營管理水平；在產品服務領域，大模型基於交互能力推動產品和服務智能化。

報告詳細介紹了各個領域的具體應用案例。如在研發設計領域，時裝設計平台CALA提供了基於Open AI的生成式設計工具

，可以將設計師的創意快速轉化為設計草圖、原型和產品
；英偉達推出了 430億參數的大模型ChipNeMo，可以有效地幫助芯片設計人員完成相關的芯片設計任務。在產品服務領域
，騰訊新一代智能座艙解決方案 TAI4.0 從場景和用戶體驗出發，深度利用汽車的感知能力和大模型的學習理解能力
，構建從多模交互到個性化服務的完整智能化閉環體驗。

工業大模型的挑戰與展望

報告指出，工業大模型應用麵臨數據質量和安全、可靠性
、成本三大挑戰。首先

，數據質量和安全是工業大模型構建的首要問題。工業數據質量參差不齊。工業領域涵蓋廣泛，包括41個工業大類、207個工業中類、666個(ge)工(gong)業(ye)小(xiao)類(lei)，導(dao)致(zhi)數(shu)據(ju)結(jie)構(gou)多(duo)樣(yang)
，數(shu)據(ju)質(zhi)量(liang)參(can)差(cha)不(bu)齊(qi)。工(gong)業(ye)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)要(yao)求(qiu)較(jiao)高(gao)。其(qi)次(ci)

，工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)需(xu)滿(man)足(zu)高(gao)可(ke)靠(kao)性(xing)和(he)實(shi)時(shi)性(xing)要(yao)求(qiu)。工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)環(huan)境(jing)往(wang)往(wang)涉(she)及(ji)複(fu)雜(za)的(de)工(gong)藝(yi)流(liu)程(cheng)、高精度的操作控製以及嚴苛的安全標準。任何模型預測或決策的失誤都可能導致生產事故
、質(zhi)量(liang)問(wen)題(ti)或(huo)經(jing)濟(ji)損(sun)失(shi)。最(zui)後(hou)，高(gao)額(e)成(cheng)本(ben)限(xian)製(zhi)了(le)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)應(ying)用(yong)的(de)投(tou)入(ru)產(chan)出(chu)比(bi)。大(da)模(mo)型(xing)通(tong)常(chang)需(xu)要(yao)龐(pang)大(da)的(de)數(shu)據(ju)集(ji)與(yu)高(gao)性(xing)能(neng)的(de)計(ji)算(suan)集(ji)群(qun)進(jin)行(xing)訓(xun)練(lian)
，進(jin)一(yi)步(bu)推(tui)高(gao)了(le)訓(xun)練(lian)和(he)推(tui)理(li)成(cheng)本(ben)，且(qie)長(chang)期(qi)運(yun)營(ying)成(cheng)本(ben)較(jiao)高(gao)。

工業大模型應用將伴隨技術演進持續加速和深化。首先
，基於少量工業基礎大模型快速構建大量工業APP滿足工業碎片化應用需求。由於工業場景複雜並呈現碎片化的模式，通過工業基礎大模型的和工業APP的(de)結(jie)合(he)，能(neng)夠(gou)廣(guang)泛(fan)且(qie)快(kuai)速(su)地(di)應(ying)對(dui)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)的(de)挑(tiao)戰(zhan)，推(tui)動(dong)各(ge)類(lei)工(gong)業(ye)場(chang)景(jing)的(de)智(zhi)能(neng)化(hua)升(sheng)級(ji)。其(qi)次(ci)，大(da)模(mo)型(xing)的(de)新(xin)突(tu)破(po)帶(dai)來(lai)工(gong)業(ye)應(ying)用(yong)的(de)新(xin)場(chang)景(jing)。隨(sui)著(zhe)Agent、具(ju)身(shen)智(zhi)能(neng)等(deng)新(xin)技(ji)術(shu)的(de)發(fa)展(zhan)，大(da)模(mo)型(xing)將(jiang)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)開(kai)辟(pi)更(geng)多(duo)應(ying)用(yong)場(chang)景(jing)
，使(shi)設(she)備(bei)和(he)機(ji)器(qi)更(geng)加(jia)智(zhi)能(neng)化(hua)，提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)和(he)安(an)全(quan)性(xing)。最(zui)後(hou)，大(da)模(mo)型(xing)成(cheng)本(ben)的(de)降(jiang)低(di)將(jiang)加(jia)速(su)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)應(ying)用(yong)。大(da)模(mo)型(xing)壓(ya)縮(suo)相(xiang)關(guan)的(de)技(ji)術(shu)如(ru)剪(jian)枝(zhi)、量(liang)化(hua)和(he)蒸(zheng)餾(liu)等(deng)，將(jiang)有(you)效(xiao)減(jian)少(shao)模(mo)型(xing)的(de)參(can)數(shu)量(liang)和(he)計(ji)算(suan)需(xu)求(qiu)，從(cong)而(er)降(jiang)低(di)訓(xun)練(lian)和(he)部(bu)署(shu)的(de)成(cheng)本(ben)。這(zhe)將(jiang)使(shi)大(da)模(mo)型(xing)更(geng)加(jia)適(shi)用(yong)於(yu)資(zi)源(yuan)受(shou)限(xian)的(de)環(huan)境(jing)

，並(bing)加(jia)速(su)其(qi)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)的(de)應(ying)用(yong)推(tui)廣(guang)。