2024年中国工业大模型行业发展研究报告｜附43页PDF文件下载

主要观点总结

文章介绍了工业大模型的发展状况，包括其本质特征、在工业的应用情况、发展进度以及面临的挑战。

关键观点总结

关键观点1: 工业大模型的本质及特性

工业大模型是由参数化数学函数组成的计算系统，是概率模型。具有不可解释性和幻觉不可消除等主要特征。

关键观点2: 工业大模型的应用情况

工业大模型正在逐步应用于工业领域，部分场景已经具备向基础大模型投喂数据原料的可行性。目前主要聚焦在偏运营的、具有一定容错能力的场景，如知识问答、辅助设计/代码生成等。

关键观点3: 工业大模型的发展进度与预期

工业大模型的进程可能快于工业互联网，受限于大模型本身能力的进化。工业大模型的玩家与工业互联网平台玩家重合度高，市场产品、服务、落地场景都处于探索阶段。

关键观点4: 工业大模型面临的挑战

工业大模型面临诸多挑战，如模型、数据、应用和商业变现等。具体竞争要素包括基础能力、模型能力和模型应用。大小模型间不存在替代关系，而是并存且协同融合赋能的关系。

关键观点5: 工业大模型的未来发展趋势

未来随着大模型流量入口特性明朗，工业大模型有望独立成产品。服务平台化特征显现，采用垂直行业大模型+智能体+小模型+机理模型为主的平台化调用方案。

文章预览

工业大模型伴随着大模型技术的发展，逐渐渗透至工业，处于萌芽阶段。 就大模型的本质而言，是由一系列参数化的数学函数组成的计算系统，且是一个概率模型，其工作机制是基于概率和统计推动进行的，而非真正的理解和逻辑推理，因此，当前大模型具有不可解释性和幻觉不可消除等主要特征。就大模型落地工业的情况而言，工业互联网、等工作已经让部分工业企业遍历了数据采集-数据存储-数据处理-数据分析-数据资产沉淀-数据应用的过程，部分场景已经准备好了向基础大模型投喂的“数据原料”，当经过简单数据处理、微调、适配后，可以解决部分垂直细分场景问题，具有落地可行性。就工业大模型的发展进度而言，工业大模型与工业互联网一样，都是要挖掘数据资产的价值，而数据准备的阶段性工作在工业互联网时期大部分已经准备好 ………………………………