在制造業(yè)數字化轉型的浪潮中，工業(yè)大模型正成為推動智能制造的關鍵力量。這份由多方權威機構聯(lián)合發(fā)布的《面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告》，為我們揭開了工業(yè)大模型的神秘面紗，展現了其在智能制造領域的巨大潛力與廣闊前景。

一、智能制造與工業(yè)大模型的緊密聯(lián)系

智能制造是制造業(yè)發(fā)展的必然趨勢，它融合了先進制造技術與新一代信息技術，貫穿產品全生命周期，具備自感知、自決策、自執(zhí)行、自適應、自學習等智能特征。而工業(yè)大模型，正是這一智能制造體系中的核心使能技術。

工業(yè)大模型基于海量數據集和復雜機器學習算法構建，能夠處理和分析工業(yè)生產過程中的大量數據，實現生產流程優(yōu)化、產品質量提升、資源利用效率提G以及維護成本降低等目標。它不僅具備通用大模型的涌現能力、通用性和龐大參數規(guī)模，還針對制造業(yè)專業(yè)場景進行了優(yōu)化，具備強專業(yè)性、G準確性、G可靠性、可解釋性、G穩(wěn)定性、G實時性、可集成性和安全性等顯著特點。

智能制造為工業(yè)大模型的發(fā)展提供了堅實基礎。一方面，智能制造通過物聯(lián)網、傳感器等技術獲取海量實時數據，為工業(yè)大模型訓練和優(yōu)化提供了豐富的數據資源。另一方面，智能制造推動了工業(yè)知識的系統(tǒng)化收集與整理，形成了工業(yè)知識圖譜，為工業(yè)大模型提供了強大的知識支撐。此外，智能制造所構建的數字化、網絡化軟件與裝備環(huán)境，以及完善的智能制造標準體系，都為工業(yè)大模型的應用與推廣奠定了堅實基礎。

二、工業(yè)大模型的現狀與挑戰(zhàn)

當前，工業(yè)大模型在智能制造領域呈現出快速發(fā)展的態(tài)勢。從國際上看，德國的“工業(yè) 4.0”、美國的“先進制造伙伴計劃”和“制造創(chuàng)新網絡”、日本的“社會 5.0”戰(zhàn)略以及歐盟的“地平線 2020”計劃等，都在積J推動智能制造與工業(yè)大模型的發(fā)展。各國還制定了相關政策法規(guī)，如美國的《人工智能研發(fā)戰(zhàn)略計劃》、歐盟的《人工智能法案》和《生成式人工智能治理框架》、日本的《人工智能戰(zhàn)略 2022》等，以規(guī)范和促進工業(yè)大模型的應用。

在國內，發(fā)改委發(fā)布的《關于加快推進數字經濟發(fā)展的實施意見》、《十四五智能制造發(fā)展規(guī)劃》等政策文件，為智能制造與工業(yè)大模型的發(fā)展指明了方向。各地政府也紛紛出臺相關措施，如北京加快建設人工智能創(chuàng)新策源地實施方案、上海推動人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展若干措施、深圳羅湖區(qū)政府推出應用場景等，積J推動工業(yè)大模型在產業(yè)領域的應用。

然而，工業(yè)大模型的發(fā)展也面臨著諸多挑戰(zhàn)。技術層面，多模態(tài)數據融合難度G、行業(yè)知識與模型結合困難、模型遷移與擴展困難、模型輸出準確性差等問題亟待解決。行業(yè)應用方面，不同工業(yè)場景對模型的需求和性能要求差異較大，且工業(yè)現場設備種類繁多、協(xié)議難以兼容，導致設備數據采集困難。此外，工業(yè)數據質量參差不齊、數據多樣性復雜、數據集規(guī)模有限等問題，也制約了工業(yè)大模型的訓練效果和應用推廣。

三、工業(yè)大模型的應用場景

工業(yè)大模型在智能制造的各個環(huán)節(jié)都有著廣泛的應用。在研發(fā)設計階段，它能夠實現智能輔助設計、系統(tǒng)智能化仿真、材料選擇與優(yōu)化、智能化工業(yè)代碼生成以及智能工藝設計等功能。例如，海爾集團利用工業(yè)大模型技術加速家電產品設計創(chuàng)新，華天軟件開發(fā)的“華小關天”PLM 智能助手顯著提升了企業(yè)研發(fā)設計知識重用率和產品數據準確率。

在生產制造方面，工業(yè)大模型可用于柔性生產、文檔生成與內容創(chuàng)作、智能排程、智慧云制造和綠色制造等場景。如思謀科技開發(fā)的 IndustryGPT 工業(yè)大模型，為生產現場實時監(jiān)控、設備預測性維護等提供了有力支持。此外，工業(yè)大模型還能夠優(yōu)化生產作業(yè)中的資源分配和任務調度，提G生產效率和資源利用率。

質量管控是工業(yè)大模型的另一大重要應用領域。它能夠實現質量檢測、設備狀態(tài)監(jiān)控與智能運維、質量大數據處理和質量管理等功能。例如，凌云光開發(fā)的 F.Brain 工業(yè)質檢視覺大模型，有效提升了質量檢測的性能和效率。

除了上述場景，工業(yè)大模型還在物流配送、營銷、售后服務、供應鏈管理、企業(yè)管理和環(huán)保等領域發(fā)揮著重要作用。它能夠優(yōu)化配送路徑、提G裝載效率、實現運輸資源協(xié)同；構建準確客戶畫像、進行銷售預測與市場趨勢分析；提供智能故障診斷與遠程技術支持、數據分析與決策支持、知識庫構建與更新；優(yōu)化供應商評價與資源配置、需求預測與供應鏈協(xié)同、風險識別與延伸管控、庫存和庫位優(yōu)化；提升人力資源管理效率、優(yōu)化企業(yè)文檔管理、協(xié)助法律文件生成、推動公司黨建；以及加強環(huán)境監(jiān)測、助力污染治理等。

四、工業(yè)大模型的標準化進展與挑戰(zhàn)

為了推動工業(yè)大模型的健康發(fā)展，國內外眾多標準化組織紛紛開展了相關工作。國際上，ISO/IEC JTC1/SC42、ISO/IEC JTC1/SC7、ISO/IEC JTC1/SC27、ITU-T SG16、ITU-T SG20、IEEE 大模型標準工作組等組織在人工智能基礎、軟件與系統(tǒng)工程、信息安全、多媒體與數字技術等領域制定了多項標準。國內的全國信息技術標準化委員會人工智能分技術委員會、人工智能標準化總體組大模型專題組、全國智能技術社會應用與評估基礎標準化工作組、全國網絡安全標準化技術委員會等也在積J推進人工智能大模型的標準化工作。

然而，工業(yè)大模型的標準化仍面臨諸多挑戰(zhàn)。工業(yè)場景的復雜性使得不同場景的模型難以用統(tǒng)一標準進行規(guī)范。數據質量參差不齊、數據多樣性復雜、數據集規(guī)模有限等問題影響了模型的訓練效果和應用推廣。技術的快速演化導致工業(yè)大模型需要不斷適應新技術的發(fā)展，增加了標準化的難度。此外，模型的可解釋性、可信賴性、可控性、隱私保護以及測試評估等方面也存在諸多問題，亟待解決。

五、工業(yè)大模型的趨勢展望與建議

面向未來，工業(yè)大模型將呈現出細分領域的專用大模型興起、大模型與小模型的集成、大模型與裝備 / 應用的深度集成、開源與開放創(chuàng)新以及知識增強的大模型建設等發(fā)展趨勢。

為了推動工業(yè)大模型的持續(xù)發(fā)展，報告提出了一系列建議。在技術開發(fā)與應用方面，要增強研發(fā)基礎設施、推動產學研合作、建立創(chuàng)新技術監(jiān)測和評估體系。在標準制定與推廣方面，要加強標準制定與修訂、推動標準應用與推廣、加強國際合作與交流。政策支持與監(jiān)管方面，需要制定激勵政策與提供資金支持、構建監(jiān)管框架與合規(guī)指南、推動技術研發(fā)與創(chuàng)新合作。此外，還應注重人才教育與培養(yǎng)，建立專業(yè)化教育體系、加強在職人員繼續(xù)教育、強化國際人才交流與合作。

總之，工業(yè)大模型作為智能制造的核心引擎，正推動著制造業(yè)向數字化、智能化轉型。盡管面臨著諸多挑戰(zhàn)，但通過各方共同努力，加強技術研發(fā)、標準化建設、政策支持與人才培養(yǎng)，工業(yè)大模型必將在未來發(fā)揮更為重要的作用，助力制造業(yè)實現G質量發(fā)展。

附件：2025面向智能制造的工業(yè)大模型標準化研究報告-研發(fā)設計,生產制造,質量管控等場景,智能制造的核心引擎