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隨著全球制造業(yè)向智能化轉型加速，工業(yè)大模型作為人工智能技術的集大成者，正逐步成為推動智能制造發(fā)展的核心驅動力。中國電子技術標準化研究院聯(lián)合多家企業(yè)編制了《面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告》，系統(tǒng)梳理了工業(yè)大模型的技術框架、應用場景及標準化挑戰(zhàn)，揭示了這一技術如何重塑智能制造的未來。本文基于報告內容，總結出工業(yè)大模型的發(fā)展現狀、核心挑戰(zhàn)及未來趨勢，并提出觀點性建議。

國際競爭格局加劇了標準制定緊迫性。美國NIST通過《關鍵和新興技術國家標準戰(zhàn)略》搶占話語權，歐盟《人工智能法案》則強調倫理合規(guī)。若中國不能主導工業(yè)大模型標準體系，可能在未來全球產業(yè)鏈分工中陷入被動。

工業(yè)大模型的標準化挑戰(zhàn)集中體現在三方面。一是場景碎片化。制造業(yè)涵蓋41個工業(yè)大類、666個小類，不同行業(yè)的數據格式、設備協(xié)議差異顯著。例如，鋼鐵行業(yè)需處理高溫傳感器數據，而生物醫(yī)藥依賴基因序列分析，單一標準難以適配。二是技術黑箱化。大模型的復雜架構導致可解釋性不足。例如，某汽車工廠曾因模型誤判生產線異常而停機，事后發(fā)現源于訓練數據噪聲未被有效過濾。三是數據治理難題。工業(yè)數據質量參差不齊，約30%的企業(yè)因數據標注成本過高放棄模型優(yōu)化。此外，隱私泄露風險（如工藝參數被逆向破解）阻礙跨企業(yè)數據共享。

構建面向智能制造的工業(yè)大模型的標準體系。一是基礎設施層。主要規(guī)范算力、傳感、網絡、裝備、基礎設施/資源管理與調度等技術要求，為工業(yè)大模型產業(yè)發(fā)展構建基礎設施底座。二是技術支撐層。主要規(guī)范工業(yè)數據處理、工業(yè)知識獲取、混合專家模型（MoE）訓練、工業(yè)大模型微調、工業(yè)大模型模型部署與更新、工業(yè)大模型驗證等技術要求。三是集成與服務層。主要規(guī)范知識檢索與增強、基于工業(yè)大模型的智能裝備、工業(yè)智能體編排、專家模型集成、裝備/應用集成、平臺與接口、模型服務等相關技術要求。四是應用場景層。圍繞工業(yè)大模型的生命周期，主要規(guī)范研發(fā)設計、生產制造、質量管控、供應鏈、營銷、售后服務、企業(yè)管理等相關技術要求。

工業(yè)大模型不僅是技術革命，更是制造業(yè)范式的重構，其標準化進程將決定各國在智能制造賽道上的競合位勢。隨著工業(yè)大模型與數字孿生、量子計算的深度融合，制造業(yè)將迎來“超智能生產”時代，模型自主迭代周期縮短至小時級，生產線可實時重構拓撲結構，產品良率逼近理論極限。要實現這一愿景，需以標準為錨點，構建“技術研發(fā)-場景驗證-標準輸出-產業(yè)推廣”的閉環(huán)體系，讓工業(yè)大模型真正成為智能制造躍遷升級的引擎。