大模型赋能工业智能化：技术解析与实战案例 | 程序员必学，建议收藏

最新推荐文章于 2025-09-27 16:41:40 发布

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大模型与工业小模型将长期共存，分别呈U型与倒U型分布。工业大模型有预训练、微调和检索增强生成三种构建模式，已覆盖研发、制造、管理和服务全链条。当前面临数据安全、可靠性和成本三大挑战。未来将形成"基础大模型+工业APP"模式，多模态与Agent技术将带来新应用，模型压缩技术将降低部署成本，推动大模型在工业领域普及。

大模型为工业智能化带来新机遇

自2022年11月ChatGPT发布以来，大模型技术迅速从自然语言处理扩展至多模态领域，成为推动人工智能迈向通用智能（AGI）的关键力量。报告中指出，大模型具备参数规模大、泛化能力强、支持多模态三大特征，使其能够适应多种工业场景需求。

与传统小模型相比，大模型不仅能处理文本、图像、声音等多种数据类型，还能在较少标注数据的情况下完成推理、生成、决策等复杂任务。例如，OpenAI 的 GPT-4 在多项人类考试中表现优异，超过80%的考生，展示出强大的跨领域能力。

在工业领域，人工智能虽早有应用，但整体普及率仍较低。据凯捷（Capgemini）统计，中国制造企业的AI应用普及率尚不足11%，远低于欧洲（30%以上）、日本（30%）和美国（28%）。大模型的出现，有望打破“一场景一模型”的传统局限，通过“基础模型+应用”的新范式，提升AI在研发、生产、管理、服务等环节的渗透率。

大、小模型将长期并存

呈现U型与倒U型分布

一个值得注意的结论是：大模型并不会在短期内取代小模型。相反，两者将在工业领域长期共存、相互融合。报告通过对507个小模型案例和99个大模型案例的统计分析，发现：

小模型（判别式AI）主要集中于生产制造环节（占比57%），在研发与经营管理中应用较少，呈“倒U型”分布；
大模型（生成式AI）则在研发设计、经营管理环节应用更多，生产制造相对较少，呈“U型”分布。

小模型擅长处理结构化、判别性任务，如在质检、预测性维护等场景中表现稳定、成本低、响应快。但由于其高度定制化、依赖人工标注、泛化能力弱，难以跨场景复用。

大模型则更擅长处理非结构化数据、多模态输入和生成类任务，如设计创新、文档生成、自然语言交互等，但在高精度、高实时性要求的制造环节中，其可靠性、成本和控制能力仍存在瓶颈。

未来，两者将走向融合。大模型可为小模型提供合成数据增强训练效果，也可通过Agent机制调度小模型执行具体任务，形成“大模型决策+小模型执行”的协作体系。

三种构建模式

预训练、微调与检索增强生成

报告总结了工业大模型的三种典型构建模式：

这三种模式常结合使用。例如英伟达开发的ChipNeMo模型，即采用预训练+微调+检索增强三种方式，支持芯片设计中的代码生成、Bug总结和脚本编写。

大模型已覆盖工业全链条应用场景

报告整理了99个工业大模型应用案例，覆盖研发设计、生产制造、经营管理、产品服务四大环节，体现出广泛的应用探索。

研发设计：提升创新效率

产品设计：CALA平台集成DALL·E，支持服装设计师快速生成设计稿；海尔联合Nolibox开发AIGC解决方案，用于产品外观、UI及材质设计。
软件辅助：Synopsys推出Synopsys.ai Copilot，帮助工程师完成芯片设计；Cadence发布Cadence.AI LLM，支持自然语言生成RTL代码和测试脚本。

生产制造：拓展智能化边界

代码生成：西门子Industrial Copilot可快速生成和优化自动化代码；SprutCAM推出Ency助手，支持CNC工程师通过自然语言生成加工代码。
设备管理：Sight Machine推出Factory CoPilot，实现设备监控与故障分析；ABB Ability™ Genix结合Azure OpenAI，提供预测性维护支持。
机器人控制：RoboDK推出Virtual Assistant，支持自然语言编程机器人；梅卡曼德与汉堡大学合作开发多模态机器人大模型，提升人机协作能力。

经营管理：知识管理与流程优化

管理软件辅助：Salesforce推出AI Cloud，涵盖销售、服务、营销等9类GPT应用；鼎捷软件发布METIS平台，提供智能助理、知识大脑等功能。
知识问答：Andonix推出制造聊天机器人Andi，帮助工人查询故障代码、政策文档；日立利用生成式AI培训新员工，传递隐性的维护经验。

产品服务：智能交互与售后支持

产品智能交互：国光电器推出搭载ChatGPT和文心一言的智能音箱；宝马、奔驰分别推出基于大模型的车载语音助手。
智能客服：Tana公司开发基于Azure OpenAI的智能助手，支持售后团队快速检索维修文档；腾讯为比亚迪开发AI语音助手，辅助维修工进行知识查询和工单处理。

三大挑战

数据、可靠性、成本

尽管应用广泛，工业大模型仍面临显著挑战：

1.数据质量与安全：工业数据结构复杂、质量参差，且涉及企业核心知识，数据共享与隐私保护之间存在矛盾。

2.可靠性要求高：工业场景对精度、实时性、稳定性要求极高，模型错误可能导致生产事故或质量缺陷。

3.成本投入巨大：大模型训练与推理成本高，私有化部署更增加硬件与维护开销。当前投入产出比尚不明确，企业决策存在顾虑。

未来展望

基础模型+工业APP将成为主流

报告提出三个核心预判：

1.未来工业智能将以“少量基础大模型 + 大量工业APP”模式发展，适应碎片化场景需求；

2.多模态、长上下文、Agent等技术进展将带来新应用场景（如数字孪生、具身智能）；

3.模型压缩、蒸馏、量化等技术将降低部署成本，推动大模型在工业领域普及。

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报告截图

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