AI大模型工业应用七大模式解锁应用密码智 造新未来

在新一轮科技与产业变革的浪潮中，人工智能成为推动各行业发展的关键力量。通用人工智能大模型作为人工智能发展的新阶段，正加速融入工业领域，为工业数字化、智能化转型带来新机遇。工业大模型是工业企业智能化发展的成果，应用模式多样，但我国 AI 大模型与工业的融合尚处于探索初期，机遇与挑战并存。深入研究其应用模式、挑战及应对策略，对我国工业智能化升级和新型工业化建设意义重大。

一、AI 大模型发展态势与工业应用背景

（一）全球大模型发展热潮

近年来，全球大模型发展迅猛，凭借大规模参数和复杂结构，在自然语言处理、图像识别等多个领域取得重大突破，2020 年后在全球市场爆发式增长。国外 OpenAI 发布了 ChatGPT、GPT - 4 等多种大模型；微软将 GPT - 4 能力整合到多种产品中；谷歌推出 Gemini，Meta 发布 LLaMA。国内科技企业也积极跟进，百度的 “文心一言”、阿里巴巴的 “通义千问” 等众多大模型相继问世，展现出我国在该领域的创新实力。

（二）大模型向工业领域拓展的趋势

随着技术成熟，大模型向 B 端尤其是工业领域拓展成为趋势。基础大模型通过提升参数量和结构通用性，融合多领域知识构建通用框架。工业大模型则依托基础大模型，融合工业细分行业数据与专家经验，形成垂直化、场景化、专业化应用模型。与基础大模型相比，工业大模型参数量少、专业度高、落地性强，能为工业垂直领域提供低成本解决方案，为工业智能化开辟新路径。

二、AI 大模型工业应用的七大模式

工业产品全生命周期包含多个环节，AI 大模型在各环节发挥独特价值，形成七种应用模式。

（一）原理化研发大模型

原理化研发大模型专注于产品结构数据深度剖析，从微观探索产品构型与机理，借助涌现能力创造新产品。以药物研发为例，传统靶点发现过程漫长、成本高，需大量科研工作和实验验证。大模型可分析药物分子数据和知识图谱，找出与疾病靶点相互作用的分子特征，自动生成设计方案。生成方案后，还能在人工引导下评估筛选，优化药效、毒性、剂量和用药方案，辅助设计更科学的临床试验方案，提高药物研发效率和质量。

（二）前瞻化设计大模型

前瞻化设计大模型能为技术人员提供创新设计方案，助力将设计构思转化为实施方案。工业设计常需建立数学模型解决复杂问题，以往邀请专家成本高、耗时长。大模型凭借强大运算和知识储备，可根据设计需求快速提供参考方案并生成程序代码。以 CAD 设计为例，大模型利用素材库和设计者思路，生成多样化方案并优化调整，缩短工业设计周期，提升产品研发效率。

（三）高效化仿真大模型

高效化仿真大模型可构建虚拟化仿真测试场景，解决工业产品设计中测试数据少、环境单一的问题，提升产品可靠性。以汽车制造为例，汽车企业积累的大量数据涵盖车辆多方面信息。大模型学习这些数据中车辆结构、材料属性与碰撞响应的关系，生成多样碰撞场景，弥补数据缺失，提升仿真测试全面性和准确性。大模型还具备零样本知识分析能力，能快速预测不同参数组合的碰撞响应，帮助找到最佳参数组合，缩短车辆设计和测试周期，并基于历史案例提供创新设计建议。

（四）精细化检测

大模型融合零样本学习和 AR/VR 等技术，实现工业场景快速高效视觉检测。在工业质量检测方面，以 PCB 瑕疵检测为例，传统方法面临样本获取和标注困难、训练调参复杂等问题。通用视觉大模型凭借强泛化能力，无需依赖工厂样本数据和本地化微调，直接对 PCB 原始图像语义分割，识别各类瑕疵，提升检测效率。在智能化安全生产监管领域，以煤矿生产为例，大模型借助机器视觉和设备运行数据，精准识别多种关键场景，实现掘进作业从人工到自动监控的转变，提高煤矿生产安全系数。此外，语言和视觉大模型结合可拓展检测场景，满足多样化检测需求。

（五）智能化调控

在大型现代化产线中，人工智能大模型通过分析历史数据，理解工业调度任务中的复杂关系，优化各节点任务分配和调度，提高生产效率和灵活性。以工业机器人在汽车制造生产线的应用为例，大模型收集机器人性能、工作站状态等信息，学习相关复杂信息并预测任务效率，快速合理分配新任务，减少等待时间和生产周期。大模型还能动态调整任务分配策略，应对机器人故障、工作站故障或生产计划变更等情况。生产人员通过文本或语音指令，可让大模型生成定制化运动控制代码，提升工业机器人灵活度，实现柔性化产线控制。

（六）科学化运维大模型

科学化运维大模型凭借强大推理能力，分析和预测生产数据，提升智能化运维水平。以仓储管理为例，供应链涉及大量数据，嵌入多模态大模型的机器人借助大模型视觉泛化能力，实现自主货架定位、精准库存管理和高效物品运输，提升仓库运营效率。大模型通过监测库存数据，结合销售速度和库存周转率制定补货策略，避免库存问题。同时，大模型还能整理、分类和分析供应链数据，实现数据和模型的良性互动，为仓储和供应链运作提供精准决策依据。

（七）定制化售后大模型

定制化售后大模型在自然语言对话方面优势明显，打破传统售后服务局限，助力企业实现定制化服务，提升客户忠诚度。以机械设备售后为例，传统客服系统难以提供精准指导。定制化售后大模型结合多模态和数字人技术，让客户用自然语言描述问题，系统准确理解并提供个性化解决方案。虚拟数字人通过手势和语音交互辅助客户操作，提高售后服务效率，带来更人性化的服务体验。

三、AI 大模型工业应用面临的挑战

尽管 AI 大模型在工业领域前景广阔，但实际应用中面临诸多难题。

（一）工业场景碎片化

工业领域包含众多细分行业和生产环节，各行业和环节在需求、数据特点和业务流程上差异巨大，导致工业场景高度碎片化。大模型难以形成通用解决方案，需针对不同场景定制开发和训练。如汽车制造和电子芯片制造行业，生产流程和质量检测重点不同，大模型应用时需分别适配优化，增加了应用成本和技术难度。

（二）计算资源不足

训练和运行大模型对计算能力要求极高，工业领域数据量大且复杂，对计算资源需求更突出。部分工业企业，尤其是中小企业，受资金和技术限制，难以配备足够的计算设备和资源。这不仅使大模型训练缓慢，延长研发周期，还影响训练效果，导致模型在实际生产中无法实时处理数据，无法充分发挥优势。

（三）工业领域训练数据采集和整理困难

工业数据涉及企业核心竞争力和商业机密，企业出于安全和保密考虑，不愿共享。工业数据来源广泛、格式多样且质量参差不齐，存在缺失、错误等问题，采集和整理难度大。缺乏高质量、大规模训练数据，大模型难以准确学习工业知识和规律，影响模型准确性和泛化能力，降低在实际应用中的可靠性。

（四）大模型安全性和可靠性问题

工业生产对安全性和可靠性要求极高，大模型在工业应用中的微小失误都可能引发严重后果。如智能化调控中错误的任务分配指令可能损坏设备、中断生产；精细化检测中的误判会影响产品质量和企业声誉。目前大模型安全性和可靠性评估体系不完善，缺乏统一标准和有效检测方法，确保其在复杂工业环境下稳定可靠运行是亟待解决的难题。

（五）应用范式尚未标准化、体系化

当前大模型在工业生产中的应用分散，不同企业和行业应用方式各异，未形成统一的标准化、体系化应用范式。这限制了大模型在工业领域的推广，企业引入大模型时缺乏规范和标准参考，难以评估效果和风险。缺乏统一范式还导致企业应用大模型成本和风险增加，不同企业间难以有效对接和协同，不利于工业整体智能化水平提升。

（六）工业预训练大模型研发门槛高

从底层构建工业预训练大模型需要巨额资金、先进技术和大量专业人才。这使得只有少数头部企业有能力开展研发，多数中小企业资源有限，只能依赖外部供应商，制约了工业大模型在中小企业中的普及和应用，不利于工业领域大模型技术的整体创新和发展，影响工业智能化转型步伐。

四、推动 AI 大模型工业应用的发展路径

面对挑战，推动 AI 大模型在工业领域的发展需要各方协同合作，采取针对性措施。

（一）加强技术攻关

鼓励高校、企业和研究机构合作，聚焦大模型在工业应用中的安全性、可靠性、实时性等共性技术问题进行攻关。通过扩充工业数据集、构建典型工业场景规则集、优化模型训练算法等，提升国内大模型技术研发水平，增强其对工业复杂场景的适应和处理能力，为广泛应用提供技术保障。

（二）构建数据资源池

组织大模型供给侧和需求侧相关方，共同研制工业大模型训练数据规范和测试标准，依托标准化平台建立大模型工业语料库，搭建完善的数据管理机制。政府通过补贴、减免税费和政策倾斜等措施，引导大中型制造业企业开源共享工业生产数据，构建涵盖重点工业领域的数据资源池，为大模型训练和测试提供数据支持，打破数据壁垒。

（三）完善性能评测机制

依托国家权威机构，联合各行业需求方，构建标准化的大模型工业知识问答测试集，确保评测高效、结果可靠。建立长效的性能评测体系，围绕大模型的知识能力、稳定性、安全性等核心指标定期评估，并根据产业结构和数据要素变化动态调整评测指标，保障大模型持续为新型工业化赋能。

（四）开展试点示范

整合碎片化的工业场景，提炼出产品辅助设计、精细化质量检测等典型业务场景，明确各场景对大模型的量化需求指标，推动行业标准制定。搭建大模型供给侧与企业应用侧的双向交互机制，促进大模型研发与制造业协同发展，形成特色产业集群，打造标杆性、示范性应用案例，为其他企业提供借鉴。

AI 大模型在工业领域潜力巨大，虽面临挑战，但通过各方共同努力，加强技术研发、完善数据管理、健全评测机制和开展试点示范，有望突破困境，推动大模型在工业领域广泛深入应用，助力我国工业实现数字化、智能化转型，迈向新型工业化道路。