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大模型時(shí)代的到來，為人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

近日，騰訊研究院發(fā)布了《工業(yè)大模型應(yīng)用報(bào)告》（簡稱“報(bào)告”），報(bào)告指出，工業(yè)正處于從數(shù)字化向智能化邁進(jìn)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(dòng)工業(yè)智能化的關(guān)鍵力量，有望拓展人工智能和工業(yè)融合的新空間。

該報(bào)告在中國通信工業(yè)協(xié)會(huì)的指導(dǎo)和支持下，由騰訊研究院與中國通信工業(yè)協(xié)會(huì)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用分會(huì)、畢馬威企業(yè)咨詢（中國）有限公司以及騰訊云智慧行業(yè)五部共同撰寫。報(bào)告深入剖析了工業(yè)大模型的三種構(gòu)建模式和應(yīng)用場景，并分析了工業(yè)大模型在促進(jìn)工業(yè)智能化發(fā)展方面的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

大模型為工業(yè)智能化帶來新機(jī)遇

報(bào)告指出，大模型的崛起有望在工業(yè)領(lǐng)域帶來“基礎(chǔ)模型+各類應(yīng)用”的新范式。大模型憑借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，能夠深度洞察工業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜問題，不僅可以理解并處理海量的數(shù)據(jù)，還能從中挖掘出隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。

大模型為工業(yè)智能化拓展新空間。大模型有望挖掘工業(yè)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的新場景，提升人工智能應(yīng)用的普及率。例如在研發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，大模型能夠深度挖掘和分析海量數(shù)據(jù)，為產(chǎn)品設(shè)計(jì)提供更為精準(zhǔn)和創(chuàng)新的思路。在經(jīng)營管理領(lǐng)域，大模型能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)生產(chǎn)流程、供應(yīng)鏈管理等各個(gè)環(huán)節(jié)的監(jiān)控和智能優(yōu)化，從而提升企業(yè)的運(yùn)營效率和市場競爭力。

大模型應(yīng)用落地需要深度適配工業(yè)場景。大模型的優(yōu)勢在于其強(qiáng)大的泛化能力，可以在不同的領(lǐng)域和任務(wù)上進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，而無需重新訓(xùn)練。但無法充分捕捉到某個(gè)行業(yè)或領(lǐng)域的特征和規(guī)律，也無法滿足某些特定的應(yīng)用場景和需求，在真正融入行業(yè)的過程中，需要適配不同的工業(yè)場景，其核心就是要解決不懂行業(yè)、不熟企業(yè)、存在幻覺這三大問題。

大模型和小模型

在工業(yè)領(lǐng)域?qū)㈤L期并存

報(bào)告基于當(dāng)前市場上507個(gè)工業(yè)小模型和99個(gè)工業(yè)大模型應(yīng)用案例進(jìn)行分析，得出目前大模型和小模型在工業(yè)領(lǐng)域分別呈現(xiàn)U型和倒U型分布態(tài)勢。

以判別式AI為主的小模型在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用呈現(xiàn)倒U型分布，這些應(yīng)用主要集中在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，占比高達(dá)57%，而在研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營管理領(lǐng)域的應(yīng)用則相對(duì)較少。這種分布呈現(xiàn)出明顯的倒U型。小模型的能力更適合工業(yè)生產(chǎn)制造領(lǐng)域，但“一場景一訓(xùn)練一模型”的定制化需求制約了其進(jìn)一步滲透。

以生成式AI為主的大模型目前在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用呈現(xiàn)U型分布，大模型在研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營管理領(lǐng)域的應(yīng)用相對(duì)更多，當(dāng)前的能力更適配于偏向綜合類、生成型的研發(fā)設(shè)計(jì)和經(jīng)營管理環(huán)節(jié)，在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的能力和性能還需進(jìn)一步提升。

報(bào)告認(rèn)為，目前大模型在工業(yè)領(lǐng)域還未實(shí)現(xiàn)對(duì)小模型的替代，大小模型將長期并存。小模型在工業(yè)領(lǐng)域具有深厚的應(yīng)用基礎(chǔ)和經(jīng)驗(yàn)積累，同時(shí)工業(yè)場景對(duì)于成本收益比、穩(wěn)定性和可靠性的高要求也制約了大模型的應(yīng)用滲透，兩者將長期并存且相互融合，共同推動(dòng)工業(yè)智能化發(fā)展。

工業(yè)大模型應(yīng)用的三種構(gòu)建模式

目前工業(yè)大模型應(yīng)用存在三種主要構(gòu)建模式，分別是預(yù)訓(xùn)練工業(yè)大模型、微調(diào)、檢索增強(qiáng)生成。這三種模式并不獨(dú)立存在，工業(yè)大模型的應(yīng)用往往會(huì)采用多種模式共同發(fā)力。

大模型應(yīng)用探索覆蓋工業(yè)全鏈條

報(bào)告深入分析了大模型在工業(yè)全鏈條應(yīng)用的探索。在研發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，大模型通過優(yōu)化設(shè)計(jì)過程提高研發(fā)效率；在生產(chǎn)制造領(lǐng)域，大模型拓展生產(chǎn)制造智能化應(yīng)用的邊界；在經(jīng)營管理領(lǐng)域，大模型基于助手模式提升經(jīng)營管理水平；在產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域，大模型基于交互能力推動(dòng)產(chǎn)品和服務(wù)智能化。

報(bào)告詳細(xì)介紹了各個(gè)領(lǐng)域的具體應(yīng)用案例。如在研發(fā)設(shè)計(jì)領(lǐng)域，時(shí)裝設(shè)計(jì)平臺(tái)CALA提供了基于Open AI的生成式設(shè)計(jì)工具，可以將設(shè)計(jì)師的創(chuàng)意快速轉(zhuǎn)化為設(shè)計(jì)草圖、原型和產(chǎn)品；英偉達(dá)推出了 430億參數(shù)的大模型ChipNeMo，可以有效地幫助芯片設(shè)計(jì)人員完成相關(guān)的芯片設(shè)計(jì)任務(wù)。在產(chǎn)品服務(wù)領(lǐng)域，騰訊新一代智能座艙解決方案 TAI4.0 從場景和用戶體驗(yàn)出發(fā)，深度利用汽車的感知能力和大模型的學(xué)習(xí)理解能力，構(gòu)建從多模交互到個(gè)性化服務(wù)的完整智能化閉環(huán)體驗(yàn)。

工業(yè)大模型的挑戰(zhàn)與展望

報(bào)告指出，工業(yè)大模型應(yīng)用面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全、可靠性、成本三大挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)質(zhì)量和安全是工業(yè)大模型構(gòu)建的首要問題。工業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。工業(yè)領(lǐng)域涵蓋廣泛，包括41個(gè)工業(yè)大類、207個(gè)工業(yè)中類、666個(gè)工業(yè)小類，導(dǎo)致數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。工業(yè)數(shù)據(jù)安全要求較高。其次，工業(yè)大模型需滿足高可靠性和實(shí)時(shí)性要求。工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境往往涉及復(fù)雜的工藝流程、高精度的操作控制以及嚴(yán)苛的安全標(biāo)準(zhǔn)。任何模型預(yù)測或決策的失誤都可能導(dǎo)致生產(chǎn)事故、質(zhì)量問題或經(jīng)濟(jì)損失。最后，高額成本限制了工業(yè)大模型應(yīng)用的投入產(chǎn)出比。大模型通常需要龐大的數(shù)據(jù)集與高性能的計(jì)算集群進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)一步推高了訓(xùn)練和推理成本，且長期運(yùn)營成本較高。

工業(yè)大模型應(yīng)用將伴隨技術(shù)演進(jìn)持續(xù)加速和深化。首先，基于少量工業(yè)基礎(chǔ)大模型快速構(gòu)建大量工業(yè)APP滿足工業(yè)碎片化應(yīng)用需求。由于工業(yè)場景復(fù)雜并呈現(xiàn)碎片化的模式，通過工業(yè)基礎(chǔ)大模型的和工業(yè)APP的結(jié)合，能夠廣泛且快速地應(yīng)對(duì)工業(yè)領(lǐng)域的挑戰(zhàn)，推動(dòng)各類工業(yè)場景的智能化升級(jí)。其次，大模型的新突破帶來工業(yè)應(yīng)用的新場景。隨著Agent、具身智能等新技術(shù)的發(fā)展，大模型將在工業(yè)領(lǐng)域開辟更多應(yīng)用場景，使設(shè)備和機(jī)器更加智能化，提高生產(chǎn)效率和安全性。最后，大模型成本的降低將加速工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用。大模型壓縮相關(guān)的技術(shù)如剪枝、量化和蒸餾等，將有效減少模型的參數(shù)量和計(jì)算需求，從而降低訓(xùn)練和部署的成本。這將使大模型更加適用于資源受限的環(huán)境，并加速其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用推廣。