免费下载 | 2025年工业大模型白皮书

主要探讨了工业大模型的技术体系、应用领域、产业生态以及未来发展趋势。白皮书强调了工业大模型在推动工业智能化转型中的关键作用，并提出了相关技术标准和实施路径，旨在为工业领域的数字化转型提供指导和参考。

一、工业大模型概述 工业大模型是面向工业领域深度优化的人工智能系统，通过整合多模态数据与行业知识实现智能化决策。它分为通用型、行业型和场景型，覆盖从跨行业共性需求到特定行业和具体场景的任务适配。其构建过程包括工业数据制备、基座模型训练和工业场景交互应用三个阶段。

二、工业大模型的特点 工业大模型具有多模态数据融合、小样本学习、数据物理约束等特性，能够处理复杂的工业数据，并在小样本情况下实现高效学习。它还具备混合架构、实时推理架构和可解释性架构等特点，以满足工业场景对模型性能和透明度的要求。

三、工业大模型的技术体系 工业大模型的技术体系包括基础设施层、基座层、模型层、交互层和应用层。其中，基础设施层提供算力支持和数据存储管理；基座层负责构建通用能力和整合工业知识；模型层实现任务导向和行业领域模型的适配；交互层支持多模态交互和工业智能体的协同工作；应用层则提供智能问答、场景认知、过程决策等功能。

四、工业大模型的开发关键技术 开发工业大模型涉及数据采集与处理、大规模预训练技术、模型微调与优化、模型部署与运维、模型安全和模型评估等关键技术。这些技术共同构成了工业大模型开发的坚实技术体系。

五、工业大模型的应用领域 工业大模型在高端装备、智能制造、新能源汽车、航空航天和高端新材料等领域有广泛应用。例如，在高端装备领域，它可用于智能数控机床的加工参数优化、刀具寿命预测和故障诊断；在智能制造领域，它支持数字孪生、智能工厂和工业互联网等技术的实现。

六、工业大模型的产业生态 白皮书分析了工业大模型产业的发展概况、市场机遇与挑战，以及全球产业布局与预测。中国产业布局特点也得到了详细阐述。产业链包括上游的硬件和数据供应商、中游的开发商和下游的应用商。

七、工业大模型的实施路径 企业专属工业大模型的实施包括需求分析、数据采集与处理、模型开发与训练、工具选型与应用、系统集成与测试、持续优化与迭代等关键步骤。此外，还涉及产品部署规划、使用培训、效果监测与评估以及技术服务等内容。

八、工业大模型的人才需求 白皮书指出，随着工业大模型的发展，相关人才需求日益增长。提出了加快学历教育、加强职业培训和建立激励机制等人才培养策略。

九、总结与思考 白皮书总结了主要结论和不足，并对未来的研究和应用方向提出了思考。同时，针对政策建议，提出了推动工业大模型发展的相关措施。

整体而言，这份白皮书为工业大模型的发展提供了全面的分析和展望，对于相关领域的研究者、开发者和决策者具有重要的参考价值。

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