在數(shù)字化浪潮的推動下，中國工業(yè)正迎來前所未有的變革。2024年，工業(yè)大模型技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)能力，成為推動工業(yè)4.0的關(guān)鍵力量。今天，我們將深入探討這一技術(shù)如何重塑制造業(yè)，以及它面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。
在工業(yè)領(lǐng)域，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)只的發(fā)展，許多企業(yè)已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析到數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀和應(yīng)用的全過程，為大模型提供了所需的“數(shù)據(jù)原料”。經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚砗臀⒄{(diào)，大模型有望在特定細(xì)分領(lǐng)域解決實(shí)際問題，展現(xiàn)出落地的潛力。
工業(yè)大模型的發(fā)展預(yù)計(jì)將快于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，因?yàn)榇蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)準(zhǔn)備工作已在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期完成。然而，這一進(jìn)程仍受大模型技術(shù)進(jìn)步的限制。目前，工業(yè)大模型的參與者與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的重合度很高，市場產(chǎn)品、服務(wù)和落地場景都還在探索階段。
在競爭中，大模型技術(shù)的基礎(chǔ)能力、模型能力和模型應(yīng)用是關(guān)鍵點(diǎn)，不同發(fā)展階段的行業(yè)側(cè)重點(diǎn)不同，短期內(nèi)技術(shù)是關(guān)鍵，長期則看應(yīng)用深度。大模型與小模型之間不是替代關(guān)系，而是協(xié)同和融合的關(guān)系。工業(yè)大模型服務(wù)的平臺化趨勢已經(jīng)開始顯現(xiàn)，形成了以垂直行業(yè)大型、智能體、小模型和機(jī)理模型為主的平臺化調(diào)用方案。
面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面，這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中，目前還處于非常早期的階段，供需雙方都在嘗試和探索。未來，隨著大模型技術(shù)的不斷進(jìn)步，其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。
附件：中國工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報(bào)告-大模型有望在特定細(xì)分領(lǐng)域解決實(shí)際問題，展現(xiàn)出落地的潛力
新一代智能終端擴(kuò)展了智能終端的功能和邊界，支持人類對物理世界更深刻的感知與理解;綜合的智能化應(yīng)用，促進(jìn)人、機(jī)、物、境的深度互聯(lián)融合，并成為推動數(shù)字化轉(zhuǎn) 型和智慧生活的新質(zhì)生產(chǎn)力工具
中國Al大模型市場發(fā)展取得了良好的成效,預(yù)計(jì)2026年將突破700億 ;中國Al大模型行業(yè)正處于爆發(fā)式發(fā)展階段;51.5%的用戶每周使用4至5次, 21.6%的用戶每天多次使用
部署了包含 65b 百億及 175b 千億級參數(shù)的星火通用大模型在內(nèi)的 10 種開源與閉源的大模型,并預(yù)置圖像、語音各類 140 個(gè)原子模型,滿足不同應(yīng)用場景的開發(fā)需求
大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化控制,為其他國產(chǎn) SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和優(yōu)化提供了新的解決方案
每小時(shí)對裂解爐自動執(zhí)行一次操作優(yōu)化計(jì)算，提高雙烯收率 0.14wt%，噸乙烯增效 17.74 元，折合裝置年增效 1551 萬元。單次優(yōu)化求解平均時(shí)間僅用 3 分 38 秒，單爐產(chǎn)品收率相對偏差控制在±5%以內(nèi)
按照“數(shù)據(jù)+平臺+應(yīng)用”的模式，地球物理甜點(diǎn)識別子系統(tǒng)，包含首頁界面、數(shù)據(jù)管理、模型管理、儲集體識別、界面顯示、成果輸出等 6 個(gè)功能服務(wù)，引用地震基本數(shù)據(jù)服務(wù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務(wù)等 2 個(gè)數(shù)據(jù)服務(wù)
自系統(tǒng)上線以來至今應(yīng)用效果顯著，基于系統(tǒng)智能報(bào)警和智能診斷模型已為 20 家企業(yè)有效診斷 50 余次,其中有 49 次為提前發(fā)現(xiàn)機(jī)組異常，及時(shí)告知企業(yè)，密切關(guān)注機(jī)組，避免造成嚴(yán)重故障
通過識別員工意圖自動解析并檢索公司內(nèi)部的規(guī)章制度、政策文件和業(yè)務(wù)流程等相關(guān)信息，自動高效提供最匹配的答案，從而提高人資制度知識查詢效率，并確保人資領(lǐng)域政策信息的準(zhǔn)確傳達(dá)
基于公司大瓦特生態(tài)技術(shù)體系，推動安全監(jiān)管模式再變革 1 大核心愿景，細(xì)化 2 大核心目標(biāo)，依托大瓦特 L0 電力基礎(chǔ)大模型、電網(wǎng)首個(gè)人工智能樣本標(biāo)注基地、“數(shù)字安全監(jiān)盤人”功能領(lǐng)先為 3 大核心基礎(chǔ),
部分場景和領(lǐng)域(金融、信息技術(shù)、醫(yī)療等行業(yè))已實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性的商業(yè)化進(jìn)展，而其他領(lǐng)域則仍處于探索階段,在數(shù)個(gè)行業(yè)與應(yīng)用場景的交叉領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的市場潛力
揭開了AI大模型在企業(yè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來趨勢,實(shí)時(shí)監(jiān)控生產(chǎn)線,AI大模型能夠預(yù)測設(shè)備故障,減少停機(jī)時(shí)間,確定AI大模型的應(yīng)用領(lǐng)域、投資預(yù)算、技術(shù)選型等
智能座艙的發(fā)展經(jīng)歷了從機(jī)械式座艙到電子式座艙，再到智能化座艙的演變;提供出行過程中的辦公、娛樂、社交、休息場景，并實(shí)現(xiàn)多場景轉(zhuǎn)變
