人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，具有“頭雁”效應
，溢出帶動性很強。通用人工智能大模型（以下簡稱“大模型”）作為人工智能從專用化邁向通用化的發展新階段
，是集智能感知、智能分析、智能決策
、智能執行等功能於一體的泛在智能技術
，通過數據、算力
、算法三要素深度融合，實現生產要素優化配置。

從生產結構來看，人工智能技術已成為現代工業生產的核心組成部分
，能夠大幅提高生產效率、優化資源配置
、降低生產成本
，為新型工業化發展提供強大的技術支持和動力。通用人工智能與製造業深度融合，可以進一步加速工業體係向高端化、智能化
、綠色化邁進。

01

大模型及其工業應用發展總體情況

一方麵，全球範圍掀起大模型發展浪潮。大模型的出現將人工智能推向新的發展階段，國內外龍頭企業成為大模型角力的技術高地。AI大模型是具有大規模參數和複雜結構的人工智能模型，隨著模型增大、訓練數據量增多，以及計算能力提升

，AI大模型在自然語言處理
、圖像識別
、語音識別和多模態識別領域取得了重要突破，自2020年以來，大模型在全球市場迅速增長，迎來爆發期。

國外方麵

，OpenAI作為業界領先機構已發布語言類大模型ChatGPT（2022）和GPT-4（2023）、語音大模型Whisper（2022）
、視覺大模型DALL-E（2021），微軟將GPT-4相關能力整合入Windows 11係統、Office365、Bing等重點產品形成Copilot係列應用；同時，穀歌推出多模態大模型Gemini（2023），Meta發布語言大模型LLaMA（2023）
，國外科技巨頭紛紛加入大模型競賽。

國內方麵，各科技企業亦積極跟進全球大模型發展趨勢
，百度發布語言大模型“文心一言”、阿裏巴巴發布語言大模型“通義千問”、科大訊飛發布語言大模型“星火認知”
、百川智能發布“百川大模型”、智譜AI發布ChatGLM係列語言大模型、中國科學院發布跨模態大模型“紫東太初”。

另一方麵，大模型向B端duan尤you其qi是shi工gong業ye領ling域yu應ying用yong已yi成cheng為wei行xing業ye共gong識shi。大da模mo型xing已yi呈cheng現xian出chu以yi基ji礎chu大da模mo型xing為wei技ji術shu底di座zuo，工gong業ye應ying用yong為wei切qie入ru點dian的de發fa展zhan趨qu勢shi，工gong業ye大da模mo型xing概gai念nian應ying運yun而er生sheng。基ji礎chu大da模mo型xing（Foundation Model）通過提升模型的參數量和結構通用性，融合和表達更多領域知識和模態知識，形成全知全能的通用模型。

而工業大模型依托基礎大模型的結構和知識，融合工業細分行業的數據和專家經驗
，形成垂直化、場景化、專業化的應用模型。工業大模型相對基礎大模型具有參數量少、專業度高、落地性強等優勢
，可以為工業垂直領域的技術突破、產品創新、生產變革等提供低成本解決方案。

02

大模型工業應用七大模式

工業產品從全生命周期來看可以劃分為研發、設計
、仿真、生產

、測試、運維、售(shou)後(hou)等(deng)環(huan)節(jie)，本(ben)報(bao)告(gao)針(zhen)對(dui)各(ge)環(huan)節(jie)的(de)特(te)點(dian)和(he)要(yao)素(su)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)，並(bing)結(jie)合(he)大(da)模(mo)型(xing)自(zi)身(shen)的(de)能(neng)力(li)特(te)征(zheng)，初(chu)步(bu)提(ti)出(chu)以(yi)下(xia)大(da)模(mo)型(xing)在(zai)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)的(de)潛(qian)在(zai)應(ying)用(yong)模(mo)式(shi)。

（1）原理化研發大模型

可以對產品的結構數據進行分析，從微觀層麵探究產品的構型和機理，並通過模型的湧現能力生成具有新結構
、xintexingdechanpin。yiyaowuyanfaweili
，rengongzhinengdamoxingkeyitongguofenxidaliangdeyizhiyaowufenzishuju，congzhongzhaochuzuiyoudeyaowuhouxuan，bingshengchengyigexindeyaowufenzishejifangan，congerdadasuoduanyaowuyanfadeshijianhechengben，tigaoyaowuyanfadechenggonglv。

badianfaxianheyaowujiegousheji。badianfaxianshiyaowuyanfaguochengzhongdehexinhuanjie
，badianshiyaowuzaitineidezuoyongjieheweidian，yaowuyubadianzhijiandeguanxikeyileibiyuyaochihepeitaodesuo。chuantongdebadianfaxianxuyaozuodaliangdekeyangongzuo，duibadianzuodaliangdeshengwuxuejiashe，bingshejiyixiliedeshiyanjinxingyanzheng，xuyaomanchangdezhouqi。erdamoxingtongguofenxiyizhideyaowufenzijiegoushuju、藥yao物wu分fen子zi與yu疾ji病bing相xiang關guan性xing的de知zhi識shi圖tu譜pu，從cong中zhong找zhao出chu與yu疾ji病bing靶ba點dian相xiang互hu作zuo用yong的de分fen子zi特te征zheng，然ran後hou利li用yong這zhe些xie分fen子zi特te征zheng，自zi動dong地di生sheng成cheng新xin的de藥yao物wu分fen子zi設she計ji方fang案an。藥yao物wu方fang案an評ping估gu和he優you化hua。在zai生sheng成cheng若ruo幹gan藥yao物wu分fen子zi設she計ji方fang案an後hou，模mo型xing可ke以yi在zai人ren工gong提ti示shi下xia，對dui生sheng成cheng的de設she計ji方fang案an進jin行xing評ping估gu
，篩shai選xuan出chu最zui有you前qian景jing的de藥yao物wu候hou選xuan。同tong時shi，可ke以yi通tong過guo藥yao物wu分fen子zi的de結jie構gou和he性xing質zhi，優you化hua其qi藥yao效xiao和he毒du性xing
，通tong過guo預yu測ce藥yao物wu的de代dai謝xie途tu徑jing和he藥yao物wu濃nong度du
，優you化hua藥yao物wu的de劑ji量liang和he用yong藥yao方fang案an。

fuzhulinchuangshiyansheji。shiyanyanzhengshiyaowuyanfazhongbibukeshaodehuanjie，danshishiyantongchangxuyaoxiaohaodaliangdeshijianheziyuan。rengongzhinengdamoxingkeyibangzhuyanjiurenyuanshejigengyouxiaodelinchuangshiyanfangan，liruyuceyaowudeanquanxingheyouxiaoxing
，youhualinchuangshiyandeyangbenguimoheshijiandeng。tongguoyuceheshaixuan
，jianshaoshiyandeshulianghefuzadu，congertigaoyaowuyanfadexiaolvhezhiliang。

（2）前瞻化設計大模型

可(ke)以(yi)生(sheng)成(cheng)創(chuang)新(xin)性(xing)的(de)產(chan)品(pin)設(she)計(ji)方(fang)案(an)，從(cong)而(er)更(geng)好(hao)地(di)輔(fu)助(zhu)技(ji)術(shu)人(ren)員(yuan)快(kuai)速(su)將(jiang)設(she)計(ji)構(gou)思(si)和(he)意(yi)圖(tu)轉(zhuan)化(hua)為(wei)具(ju)體(ti)實(shi)施(shi)方(fang)案(an)。以(yi)傳(chuan)統(tong)工(gong)業(ye)設(she)計(ji)為(wei)例(li)，大(da)模(mo)型(xing)可(ke)以(yi)實(shi)現(xian)工(gong)程(cheng)製(zhi)圖(tu)
、設計方案的快速生成，並輔助進行布局優化
、參數校核，大幅縮減工業設計耗時
，提升產品研發效率。

數shu學xue建jian模mo和he代dai碼ma編bian寫xie。在zai工gong業ye設she計ji過guo程cheng中zhong

，很hen多duo問wen題ti需xu要yao建jian立li特te定ding的de數shu學xue模mo型xing進jin行xing分fen析xi求qiu解jie
，例li如ru機ji械xie產chan品pin設she計ji中zhong常chang遇yu到dao諸zhu如ru力li學xue強qiang度du校xiao核he
、尺寸優化、標biao準zhun零ling件jian選xuan型xing等deng問wen題ti，邀yao請qing專zhuan家jia專zhuan門men分fen析xi和he建jian模mo成cheng本ben高gao。而er大da模mo型xing可ke以yi根gen據ju具ju體ti設she計ji需xu求qiu，在zai短duan時shi間jian內nei為wei這zhe些xie問wen題ti提ti供gong參can考kao方fang案an，並bing自zi動dong生sheng成cheng相xiang應ying的de程cheng序xu代dai碼ma
，指zhi導dao進jin行xing具ju體ti的de工gong業ye設she計ji實shi踐jian。多duo樣yang化hua設she計ji方fang案an生sheng成cheng。以yiCAD為例，現有的海量標準化素材庫提供了大量工程製圖
、bujuguihuadengshuju，damoxingkeyiliyongzhexieshuju
，jieheshejizhedechuangyisiluheteshuxuqiu，shengchengduoyanghuadeshejifangan
，gongshejizhejinxingcankao。haikeduishejifanganjinxingkuaisuyouhuatiaozheng，bangzhugongchengshiyigengkuaidesuduhegengshaodecuowulvchuangjianbuju。

（3）高效化仿真大模型

可以利用自身的生成能力提供符合設計需求的虛擬化仿真測試場景或環境，解決工業產品設計中測試數據量少、ceshihuanjingdanyidengwenti
，tishengchanpindekekaoxing。yiqichezhizaoweili
，tongguorengongzhinengdamoxinglaishengchengfangzhenceshihuanjing，jinxingqichepengzhuangmoniheanquanxingpinggu，keyidafutishengfangzhendejingduhexiaolv

，tuidongcheliangshejiheanquanxingnengdetisheng。

多元化仿真場景生成。汽車企業在車輛實際測試
、模擬實驗中積累了大量的真實數據，包括車輛結構、碰撞數據，以及材料特性等信息。大模型可以利用這些數據學習車輛結構、材料屬性與碰撞響應之間的非線性關係，理解不同參數（如碰撞速度、角度、車輛構造等）對於碰撞響應的影響，並通過自身的湧現能力生成新的
、多(duo)樣(yang)化(hua)的(de)碰(peng)撞(zhuang)場(chang)景(jing)。這(zhe)就(jiu)可(ke)以(yi)讓(rang)車(che)輛(liang)模(mo)型(xing)在(zai)不(bu)同(tong)情(qing)況(kuang)下(xia)進(jin)行(xing)仿(fang)真(zhen)預(yu)測(ce)，包(bao)括(kuo)之(zhi)前(qian)未(wei)經(jing)曆(li)過(guo)的(de)情(qing)形(xing)，並(bing)彌(mi)補(bu)特(te)殊(shu)場(chang)景(jing)中(zhong)的(de)數(shu)據(ju)缺(que)失(shi)，提(ti)升(sheng)汽(qi)車(che)仿(fang)真(zhen)測(ce)試(shi)的(de)全(quan)麵(mian)性(xing)和(he)準(zhun)確(que)性(xing)。

參can數shu優you化hua與yu快kuai速su預yu測ce。傳chuan統tong的de車che輛liang碰peng撞zhuang仿fang真zhen中zhong，需xu要yao采cai用yong不bu同tong的de參can數shu組zu合he進jin行xing多duo輪lun次ci測ce試shi，以yi獲huo得de最zui佳jia結jie果guo，而er每mei次ci測ce試shi需xu要yao花hua費fei大da量liang的de時shi間jian進jin行xing人ren工gong調tiao參can。而er大da模mo型xing可ke以yi憑ping借jie零ling樣yang本ben的de知zhi識shi分fen析xi能neng力li，通tong過guo問wen答da形xing式shi，對dui不bu同tong的de參can數shu組zu合he
，快kuai速su預yu測ce出chu碰peng撞zhuang響xiang應ying情qing況kuang。這zhe有you助zhu於yu在zai短duan時shi間jian內nei找zhao到dao最zui佳jia參can數shu組zu合he，以yi減jian少shao車che輛liang設she計ji和he測ce試shi的de周zhou期qi。同tong時shi，它ta可ke以yi在zai考kao慮lv曆li史shi碰peng撞zhuang案an例li的de基ji礎chu上shang，提ti供gong新xin穎ying的de設she計ji建jian議yi
，可ke能neng涉she及ji材cai料liao選xuan擇ze、構造調整等方麵的創新。

（4）精細化檢測

通過大模型的零樣本學習能力
，並結合AR/VR等虛擬現實技術，實現對產品質量缺陷、人員違規操作、lingbujianzhuangpeiwuchadengduozhonggongyechangjingdekuaisugaoxiaoshijiaojiance。yigongyeshengchanzhongdezhiliangjianceheanquanjiancedengchangjingweili
，tongguowaijieshijiaochuanganzhuangzhihejiandandezhilingfuzhu，damoxingkeyigenjuxuqiuduizhidingdequyu、人員進行檢測，快速發現異常信息，大幅降低人工查驗、樣本收集和模型訓練等成本。

高效率工業質量檢測。以PCB的瑕疵檢測為例，通用視覺大模型可以憑借強泛化能力，在不依賴工廠樣本數據和本地化微調訓練的情況下，直接對PCB原始圖像進行語義分割，再配合簡單設置的規則及方法實現缺焊、連焊、針孔等各類瑕疵的識別，從而解決PCB樣本數據獲取困難、標注困難的實際問題，規避訓練調參帶來的高額成本
，提升工業產品缺陷檢測的效率。

智能化安全生產監管。在煤礦生產行業中，借助大模型的機器視覺識別技術，結合設備運行狀態數據，識別危險區域人員進入、人員摔倒、截割部落地、敲幫問頂、鑽孔深度
、錨固劑使用數量


、攪拌時間、二次緊固、錨索張拉等場景，實現掘進作業人工監管向自動監控的轉變，提升掘進作業流程規範，提高煤礦生產的安全係數。

個ge性xing化hua檢jian測ce場chang景jing擴kuo展zhan。結jie合he語yu言yan大da模mo型xing和he視shi覺jiao大da模mo型xing，進jin行xing多duo模mo態tai感gan知zhi和he交jiao互hu，擴kuo展zhan大da模mo型xing在zai工gong業ye視shi覺jiao檢jian測ce中zhong的de應ying用yong範fan圍wei，提ti升sheng應ying用yong的de靈ling活huo性xing。例li如ru，在zai工gong業ye質zhi檢jian中zhong，可ke以yi通tong過guo語yu音yin指zhi令ling控kong製zhi大da模mo型xing實shi現xian對dui不bu同tong類lei型xing
、不同區域、不同等級的缺陷檢測
，滿足各類產品的檢測需求。

（5）智能化調控

在zai大da型xing現xian代dai化hua產chan線xian中zhong，需xu要yao對dui多duo個ge關guan鍵jian節jie點dian進jin行xing智zhi能neng化hua調tiao度du和he控kong製zhi
，以yi提ti升sheng產chan線xian運yun行xing效xiao率lv。人ren工gong智zhi能neng大da模mo型xing可ke以yi通tong過guo分fen析xi多duo樣yang化hua的de曆li史shi數shu據ju
，更geng好hao地di理li解jie諸zhu如ru生sheng產chan需xu求qiu、資源可用性

、任(ren)務(wu)優(you)先(xian)級(ji)等(deng)工(gong)業(ye)調(tiao)度(du)任(ren)務(wu)中(zhong)的(de)複(fu)雜(za)關(guan)係(xi)，從(cong)而(er)優(you)化(hua)各(ge)節(jie)點(dian)的(de)任(ren)務(wu)分(fen)配(pei)和(he)調(tiao)度(du)，提(ti)高(gao)生(sheng)產(chan)效(xiao)率(lv)和(he)靈(ling)活(huo)性(xing)。以(yi)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)為(wei)例(li)
，大(da)模(mo)型(xing)可(ke)以(yi)對(dui)各(ge)類(lei)生(sheng)產(chan)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)自(zi)動(dong)整(zheng)合(he)分(fen)析(xi)
，從(cong)而(er)對(dui)機(ji)器(qi)人(ren)進(jin)行(xing)快(kuai)速(su)的(de)任(ren)務(wu)分(fen)配(pei)和(he)動(dong)態(tai)任(ren)務(wu)調(tiao)整(zheng)，成(cheng)為(wei)大(da)型(xing)工(gong)業(ye)產(chan)線(xian)中(zhong)的(de)“神經中樞”。

複雜模式學習和任務快速分配。汽車製造等大規模的生產線上通常配置多台工業機器人，負責組裝、焊接、塗裝等子任務。人工智能大模型可以收集機器人的性能數據、工作站狀態、生產計劃等信息
，並基於這些數據，學習機器人的技能
、任務複雜性、工(gong)作(zuo)站(zhan)之(zhi)間(jian)的(de)轉(zhuan)移(yi)時(shi)間(jian)等(deng)複(fu)雜(za)信(xin)息(xi)，並(bing)預(yu)測(ce)不(bu)同(tong)機(ji)器(qi)人(ren)執(zhi)行(xing)不(bu)同(tong)任(ren)務(wu)的(de)效(xiao)率(lv)。當(dang)新(xin)的(de)任(ren)務(wu)到(dao)達(da)時(shi)
，模(mo)型(xing)可(ke)以(yi)快(kuai)速(su)決(jue)定(ding)分(fen)配(pei)給(gei)哪(na)個(ge)機(ji)器(qi)人(ren)，以(yi)最(zui)大(da)程(cheng)度(du)地(di)減(jian)少(shao)任(ren)務(wu)等(deng)待(dai)時(shi)間(jian)和(he)生(sheng)產(chan)周(zhou)期(qi)。

動dong態tai任ren務wu分fen配pei調tiao整zheng。大da模mo型xing可ke以yi從cong曆li史shi數shu據ju中zhong分fen析xi機ji器qi人ren的de性xing能neng和he效xiao率lv，並bing根gen據ju不bu同tong任ren務wu的de要yao求qiu，動dong態tai調tiao整zheng任ren務wu分fen配pei策ce略lve。這zhe有you助zhu於yu優you化hua機ji器qi人ren的de使shi用yong，確que保bao它ta們men在zai不bu同tong任ren務wu中zhong都dou能neng發fa揮hui最zui佳jia作zuo用yong。如ru果guo出chu現xian機ji器qi人ren故gu障zhang、工作站故障或生產計劃變更等情況，大模型可以快速響應並重新調整任務分配，以應對不可預見的情況。

運動控製代碼生成。從工業機器人單體運動的層麵來看
，生產人員可以通過文本、語yu音yin等deng交jiao互hu方fang式shi，根gen據ju不bu同tong的de任ren務wu需xu求qiu，通tong過guo大da模mo型xing快kuai速su生sheng成cheng定ding製zhi化hua的de運yun動dong控kong製zhi代dai碼ma，以yi控kong製zhi機ji器qi人ren執zhi行xing不bu同tong的de任ren務wu。例li如ru，對dui大da模mo型xing輸shu入ru指zhi令ling“請寫一段PLC程序
，控製機器人將零件從A點轉移到B點”。這種基於大模型的運動控製指令生成模式可以大幅提升工業機器人的靈活度，實現柔性化的產線控製。

（6）科學化運維大模型

可以通過自身強大的推理能力實現對生產過程中各類數據的分析、預測，從而提升智能化運維水平，完善生產管理機製。以倉儲管理為例

，可以利用大模型對供應鏈中各類別、各模態的數據進行管理和整合
，提升貨品信息流的運行效率

，打造更便捷、更快速的工業產品供應鏈體係。

智能倉儲管理。使用嵌入多模態大模型的機器人進行貨架管理、庫存管理和訂單揀貨等操作
，可以通過大模型的強視覺泛化能力進行自主貨架定位、kucunguanlihewupinyunshudengcaozuo
，tishengcangkudeyunyingxiaolv。tongshi
，shiyongdamoxingduikucunjinxingyuce，binggenjuxiaoshousuduhekucunzhouzhuanlvdengyinsuzhidingbuhuocelve
，youzhuyujishibuchongkucun，bimiankucunduanqueyingxiangxiaoshou，tongshibimianguodubuhuo
，yimianzaochengkucunjiyahezijinzhanyongdewenti。

高效數據管理。工業生產的供應鏈中會涉及大量的數據，如原材料數據、加工工藝數據、設備狀態信息、環境信息、人員信息、物流信息等。大模型可以對不同格式
、不同來源的數據進行快速整理


、分類和分析，降低數據整理成本。同時，這些分類整理後的數據可以用於大模型的進一步微調，實現數據和模型的良性互動。

（7）定製化售後大模型

可以憑借在自然語言對話方麵的巨大優勢，使售後服務不再拘泥於固定的問答庫，而與客戶形成更加自然
、liuchangheyouxiaodeduihua

，congerbangzhugongyeqiyeshixianmanzubutongyonghuxuqiudedingzhihuashouhoufuwu，jinyibutishengkehuzhongchengduheyonghuchengchang，tuozhanyewufanwei。yijixieshebeishouhouweili，damoxingkeyijieheduomotai、數字人等技術
，讓客戶通過自然語言描述設備故障或問題
，係統能夠準確理解並提供詳細

、個性化的解決方案。

duoweidujiaohushishouhoufuwu。jixieshebeidecaozuojiweihuxuyaofuzadecaozuo，chuantongjiyuzhishikudekefuxitongwufageiyuyonghujingquedezhidao。liyongdayuyanmoxingzuoweihouduanluojituilizhicheng、虛擬數字人作為前端交互形象
，係統可以準確理解客戶的需求
，結合自身的知識儲備和具體的問題，迅速給出詳細的、針zhen對dui性xing的de解jie決jue方fang案an。同tong時shi，還hai可ke以yi通tong過guo虛xu擬ni數shu字zi人ren的de手shou勢shi和he語yu音yin交jiao互hu，從cong更geng多duo維wei度du輔fu助zhu客ke戶hu進jin行xing設she備bei的de操cao作zuo
，不bu僅jin提ti高gao了le售shou後hou服fu務wu的de效xiao率lv，還hai為wei客ke戶hu提ti供gong了le更geng加jia直zhi觀guan和he個ge性xing化hua的de服fu務wu體ti驗yan。

03

工業大模型展望

現階段，受限於工業場景碎片化
、計算資源不足、工業領域訓練數據采集和整理困難、大模型安全性可靠性等問題，我國大模型與工業的融合應用還處於初級探索階段
，發展麵臨一定挑戰。

首(shou)先(xian)
，基(ji)礎(chu)大(da)模(mo)型(xing)仍(reng)占(zhan)據(ju)應(ying)用(yong)市(shi)場(chang)的(de)主(zhu)體(ti)地(di)位(wei)，還(hai)未(wei)能(neng)下(xia)沉(chen)到(dao)工(gong)業(ye)垂(chui)直(zhi)領(ling)域(yu)形(xing)成(cheng)專(zhuan)業(ye)化(hua)的(de)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)。其(qi)次(ci)
，當(dang)前(qian)大(da)模(mo)型(xing)在(zai)工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)中(zhong)的(de)應(ying)用(yong)分(fen)布(bu)較(jiao)為(wei)零(ling)散(san)
，尚(shang)未(wei)形(xing)成(cheng)標(biao)準(zhun)化(hua)、體係化的大模型工業應用範式。最後，從底層構建工業預訓練大模型具有較高門檻，僅有少數頭部企業有能力開展工業大模型的研發。

針對上述問題，建議如下。

麵向工業場景推進大模型技術攻關。梳理麵向工業場景應用的大模型共性技術問題，聚焦安全性、可靠性、實時性等方麵
，鼓勵專業領域的高校、企業、研究機構合作開展攻關
，通過大模型工業數據集擴充、典型工業場景規則集構建
、模型訓練算法優化等方式，加強國內大模型的技術研發，推進大模型工業應用能力的提升。

構gou建jian規gui模mo化hua的de大da模mo型xing工gong業ye數shu據ju資zi源yuan池chi。組zu織zhi大da模mo型xing供gong給gei側ce和he需xu求qiu側ce企qi業ye及ji研yan究jiu機ji構gou，研yan製zhi工gong業ye大da模mo型xing訓xun練lian數shu據ju規gui範fan和he測ce試shi標biao準zhun。依yi托tuo國guo家jia工gong業ye互hu聯lian網wang大da數shu據ju中zhong心xin等deng標biao準zhun化hua平ping台tai，建jian立li大da模mo型xing工gong業ye語yu料liao庫ku
，形xing成cheng工gong業ye數shu據ju的de管guan理li機ji製zhi。通tong過guo資zi金jin補bu貼tie、稅費減免、政(zheng)策(ce)傾(qing)斜(xie)等(deng)措(cuo)施(shi)，引(yin)導(dao)國(guo)內(nei)大(da)中(zhong)型(xing)製(zhi)造(zao)業(ye)企(qi)業(ye)進(jin)行(xing)工(gong)業(ye)生(sheng)產(chan)運(yun)行(xing)數(shu)據(ju)的(de)開(kai)源(yuan)共(gong)享(xiang)，形(xing)成(cheng)涵(han)蓋(gai)國(guo)內(nei)重(zhong)點(dian)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)的(de)數(shu)據(ju)資(zi)源(yuan)池(chi)，為(wei)工(gong)業(ye)大(da)模(mo)型(xing)的(de)訓(xun)練(lian)
、測試提供數據保障。

完(wan)善(shan)大(da)模(mo)型(xing)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)性(xing)能(neng)評(ping)測(ce)機(ji)製(zhi)。以(yi)國(guo)家(jia)權(quan)威(wei)機(ji)構(gou)為(wei)依(yi)托(tuo)，協(xie)同(tong)各(ge)行(xing)業(ye)需(xu)求(qiu)方(fang)，建(jian)立(li)標(biao)準(zhun)化(hua)的(de)大(da)模(mo)型(xing)工(gong)業(ye)知(zhi)識(shi)問(wen)答(da)測(ce)試(shi)集(ji)，保(bao)障(zhang)評(ping)測(ce)效(xiao)率(lv)和(he)結(jie)果(guo)的(de)可(ke)信(xin)度(du)。同(tong)時(shi)
，應(ying)建(jian)立(li)長(chang)效(xiao)的(de)大(da)模(mo)型(xing)工(gong)業(ye)領(ling)域(yu)性(xing)能(neng)評(ping)測(ce)機(ji)製(zhi)
，周(zhou)期(qi)性(xing)圍(wei)繞(rao)大(da)模(mo)型(xing)知(zhi)識(shi)能(neng)力(li)、穩定性、安全性等關鍵性能進行評估工作，並根據產業結構、數據要素分布的變化對評測指標進行動態調整，以促進大模型對新型工業化賦能的持續性。

推動大模型在工業領域典型應用的試點示範。整合碎片化的工業場景，提煉出以產品輔助設計
、精細化質量檢測、zhinenggongyinglianguanlidengweidaibiaodedamoxinggongyeyingyongdianxingyewuchangjing，mingquegechangjingduidamoxingdelianghuaxuqiuzhibiao，bingtuidongjianlixiangguandexingyebiaozhun。jianlidamoxinggonggeiceyuqiyeyingyongcezhijiandeshuangxiangjiaohujizhi
，cujinxingchengruogandamoxingyanfayuzhizaoyexietongfazhandetesechanyejiqun
，bingtuidongjiansheyipigongyedamoxingdebiaoganxing
、示範性應用。