AI工业大模型报告：体系架构、关键技术与典型应用
研究意义
随着新一代人工智能的发展, 大模型（如 GPT-4o 等）凭借大规模训练数据、网络参数和算 力涌现出强大的生成能力、泛化能力和自然交互能力, 展现出改变工业世界的巨大潜力. 尽管大模型 已在自然语言等多个领域取得突破性进展, 但其在工业应用中的探索仍处于初级阶段, 当前工业大模 型的系统性研究仍属空白. 工业应用中特有的异质数据模态、复杂多样的专业化场景、长流程的关 联性决策、以及对于可信性实时性的高要求, 使得通用大模型无法直接用于解决复杂的工业问题, 亟 需开展全新的工业大模型基础理论和关键技术研究. 本文系统地探讨了工业大模型的挑战问题、概 念内涵、体系架构、构建方法、关键技术与典型应用. 从五个挑战问题的分析出发, 提出了工业大模 型的全新定义和体系架构；同时, 提出了工业大模型的四阶段构建方法, 阐述了工业大模型核心关键 技术；然后, 基于所提出的工业大模型六种核心应用能力, 探讨了面向产品全生命周期的工业大模型 典型应用场景, 并给出了”基石“工业大模型原型系统在生成式人工智能方面的应用实例；最后, 探 讨和展望了工业大模型未来的研究方向和开放性问题. 本文将为工业大模型这一全新研究方向的开 辟与发展, 提供基础理论、关键技术和行业应用的全面指导。
本文工作
近年来, 大模型（如 GPT-4o 等）凭借大规模训练数据、大规模参数、大规模算力涌现出传统 AI 模型所不具备的强大的生成能力 [1]、泛化能力和交互能力, 在语言的理解和生成、图像的识别和 生成等任务中展现了令人惊叹的能力. 在自然语言处理领域 [2] , 大模型能够生成高质量的文本并完。成复杂的对话任务；在计算机视觉领域 [3] , 大模型能够实现精准的图像识别并生成高保真的图像或 视频. 此外, 大模型还在医学 [4]、教育 [5] 等专业领域展现出巨大的应用潜力, 通过对领域数据的学 习, 提供准确的问答、诊断、预测和决策支持. 大模型已成为迈向通用人工智能的里程碑技术 [4,6] . 工业制造业是立国之本和强国之基, 建设制造强国是我国的重大战略决策. 在新一代信息通信 技术的推动下, 制造业正从数字化网络化迈向智能化的全新发展阶段 [7] . 如何推进人工智能赋能新 型工业化, 培育面向工业领域的大模型, 推动人工智能与实体经济深度融合, 成为当前重要的国家创 新战略. 欧美发达国家已开始探索大模型在工业领域的应用. 例如, 西门子采用 ChatGPT 来自动生 成可编程逻辑控制器（PLC）代码 [8] , OpenAI 采用多模态大模型操控机器人并尝试在宝马制造车间 从事简单的抓取工作 [9] , 英伟达正在基于大模型打造通用人形机器人平台 [10] . 当前国内外的研究主 要是利用已有的通用大模型尤其是大语言模型, 尝试来解决工业制造业的具体问题. 学术界和产业 界对于工业大模型的巨大发展潜力抱有极高的期待. 然而, 工业制造业的复杂性, 使得工业大模型的 发展面临以下严峻挑战.
挑战一：工业跨模态协同难. 通用大模型擅长处理文本、图像、视频等常见数据模态, 来源于互 联网等公开数据获取渠道, 然而通用大模型对于工业制造业难以获取的特有数据模态如 CAX 模型、 传感信号、工艺文件、机器指令等知之甚少. 工业场景中多模态数据融合处理时存在异质性和同步 性问题, 例如不同类型的传感数据有不同的采样率和数据格式, 存在信息冗余和语义不一致性, 大模 型难以对复杂异质的工业数据模态进行有效对齐和协同. 导致这一问题的原因是大模型缺乏对工业 复杂模态数据特性的深刻理解, 导致其在跨模态数据协同处理上能力有限.
挑战二：工业高可信输出难. 通用大模型对于输出的精准性可靠性没有统一的严格要求, 能够容 忍一定程度的幻觉现象. 而工业应用要求极高的准确性和可靠性, 如机械臂协作装配的精确控制等. 现有大模型建立在概率预测的基础上, 输出结果不确定性高, 难以满足工业任务的高精度要求. 导致 这一问题的原因是大模型的概率特性和非目标驱动特性, 导致其难以学习到任务背后的工业机理和 规律. 此外, 多任务优化与单任务的冲突使得模型在处理高精度任务时可能出现信息冲突和遗忘, 降 低了单任务的性能.
挑战三：工业多场景泛化难. 通用大模型当前常见的文本或图像内容生成、知识问答等应用场 景具有较为统一的底层逻辑, 并且大多可基于对话界面完成场景任务. 而工业领域产品全生命周期 涵盖多类不同的应用场景, 例如研发设计、生产制造、试验测试、运维服务等, 不同行业不同场景任 务需求各异, 且生产任务需要机器设备执行才能完成, 大模型难以适应复杂多变的工业场景. 导致这 一问题的原因是大模型对于工业多学科跨领域专业知识的泛化能力不足, 并且工业场景中存在大量 硬件设备交互任务, 导致当前大模型主流应用范式无法适应复杂的工业场景.
挑战四：工业多流程关联难. 通用大模型应用场景涉及的多流程关联逻辑性任务较少. 而工业 制造业应用则离不开具有内在关联的多流程业务, 各个流程任务之间的关联和依赖关系往往非常复 杂, 例如跨企业多工序多因素耦合的质量问题追溯与根因分析, 如何实现多个流程任务的有效关联和 协同是一个重要挑战. 对于复杂的工业流程语境和任务间的动态关系, 大模型难以全面理解和认知. 导致这一问题的原因是大模型缺乏对复杂流程的深层次任务关联和长期记忆能力, 导致其难以有效 处理多流程任务.
挑战五：工业高实时推理难. 通用大模型对于应用的实时性没有统一的高要求. 而工业现场应 用如设备控制等具有严格的实时性要求（例如毫秒级）, 同时又受到算力设施的限制, 因此大模型在工业边缘实时应用中面临资源受限的挑战. 现有轻量化方法如模型剪枝、量化等, 虽然在压缩率和加 速效果方面取得了一定进展, 但仍然无法满足工业边缘轻量实时应用的高要求. 导致这一问题的原 因大模型具有庞大的参数规模并且需要激活大部分的计算单元来执行工业任务, 难以在工业边缘有 限的计算资源下实时运行.
从上述挑战分析可见, 当前通用大模型无法直接用于解决复杂的工业问题, 因此工业大模型并不 是通用大模型在工业领域的一套垂直应用解决方案, 而亟需开展全新的工业大模型基础理论和关键 技术研究, 当前国内外关于工业大模型的系统性研究仍属空白. 本文提出了工业大模型的全新定义, 提出了工业大模型体系架构, 包括基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层；同时, 提出了工 业大模型的四阶段构建方法, 阐述了工业大模型核心关键技术；基于所提出的工业大模型六种核心 应用能力, 探讨了面向工业制造业全生命周期的大模型典型应用场景, 并给出了”基石“工业大模型 原型系统在生成式人工智能方面的应用实例；最后, 探讨和展望了工业大模型未来的研究方向和开 放性问题.
构建方法
工业大模型是面向工业产品全生命周期应用的、具有大规模参数的深度学习模型体系, 包 括工业基座大模型、工业任务导向大模型、工业行业领域大模型等不同层次和类别的模型系统, 具有 工业数据和机理知识融合驱动、工业专业化内容生成、高可信高可靠输出、工业多场景跨域任务学 习与自适应、工业多模态融合交互、人-智能体-工业系统协同、算力与效率灵活适配等主要特征, 具 备智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成、科学发现等核心任务能力, 能够适配离散 行业和流程行业不同行业领域、不同工业任务, 为产品研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、 运维服务等全业务域智能化升级提供基于大模型的新应用范式和新方法技术.
工业大模型的构建主要包括以下4个阶段：工业数据制备，工业基座模型训练，工业任务/行业模型适配，工业场景交互应用，如图2所示。
应用场景
与通用大模型不同，工业大模型面向工业应用的需求，在其独特的架构和训练方法的支持下，形成6种核心应用能力，包括智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成和科学发现。工业大模型贯穿产品全生命周期、围绕六项核心应用能力的典型应用场景。工业大模型在实际工业生产流程中可以将工业智能体作为载体之一，与工业场景中所涉及的人员与工业赛博物理系统进行交互完成特定任务。
