本文介绍了工业大模型的概念、体系架构和构建方法分析了工业大模型在制造业中的应用潜力。文章指出工业大模型并非通用大模型在工业领域的简单应用而是一套全新的理论与技术体系。工业大模型通过融合工业数据和机理知识具备智能问答、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。文章还探讨了工业大模型的未来研究方向和开放性问题。1 引言近年来大模型如 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生成能力、泛化能力和交互能力。在自然语言处理领域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、教育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、预测和决策支持已成为迈向通用人工智能的里程碑技术。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。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英伟达正在基于大模型打造通用人形机器人平台。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诸多严峻挑战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其数据多来源于互联网等公开渠道。但对于工业制造业中难以获取的特有数据模态如 CAX 模型、传感信号、工艺文件、机器指令等了解甚少。工业场景中多模态数据融合时存在异质性和同步性问题不同类型传感数据采样率和数据格式不同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。这是因为大模型缺乏对工业复杂模态数据特性的深刻理解导致其跨模态数据协同处理能力有限。工业高可信输出难通用大模型对输出的精准性和可靠性没有统一的严格要求能容忍一定程度的幻觉现象。而工业应用对准确性和可靠性要求极高如机械臂协作装配的精确控制。现有大模型基于概率预测输出结果不确定性高难以满足工业任务的高精度要求。这是由于大模型的概率特性和非目标驱动特性使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单任务性能。工业多场景泛化难通用大模型常见的文本或图像内容生成、知识问答等应用场景底层逻辑较为统一大多可基于对话界面完成任务。而工业领域产品全生命周期涵盖研发设计、生产制造、试验测试、运维服务等多种不同应用场景不同行业不同场景任务需求各异且生产任务需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。这是因为大模型对工业多学科跨领域专业知识的泛化能力不足且工业场景中存在大量硬件设备交互任务使当前大模型主流应用范式无法适应。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。而工业制造业应用离不开具有内在关联的多流程业务各流程任务之间的关联和依赖关系复杂如跨企业多工序多因素耦合的质量问题追溯与根因分析实现多个流程任务的有效关联和协同是一个重要挑战。大模型难以全面理解和认知复杂的工业流程语境和任务间的动态关系缺乏对复杂流程的深层次任务关联和长期记忆能力使其难以有效处理多流程任务。工业高实时推理难通用大模型对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毫秒级同时还受到算力设施的限制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、量化等虽在压缩率和加速效果方面取得一定进展但仍无法满足工业边缘轻量实时应用的高要求。这是因为大模型参数规模庞大执行工业任务时需要激活大部分计算单元难以在工业边缘有限的计算资源下实时运行。从上述挑战可知当前通用大模型无法直接用于解决复杂的工业问题工业大模型不是通用大模型在工业领域的简单垂直应用亟需开展全新的工业大模型基础理论和关键技术研究。目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和体系架构包括基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层提出了工业大模型的四阶段构建方法阐述了核心关键技术基于工业大模型 6 种核心应用能力探讨了面向工业制造业全生命周期的典型应用场景并给出 “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。2 工业大模型定义与体系架构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。它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。图 1 工业大模型体系架构图工业大模型体系架构包含基础设施层、基座层、模型层、交互层、应用层 5 个层次具体如下基础设施层是构建工业大模型所需的基础资源包括工业数据、算力、知识等。工业数据涵盖 CAX 文件、工业时序数据、机器指令、工业文档以及图像、视频和音频等多模态数据是模型训练和操作的基础。计算资源包括用于大模型训练和推理的云边端算力、存储以及专为 AI 运算设计的芯片。工业知识包括工业通用知识和企业私有知识涵盖行业规范、操作文档、机器运作原理和维护经验等工业知识文件和专用的领域知识图谱为模型提供决策分析的深层次知识逻辑基础。基座层是工业大模型的核心支撑主要包括基于工业多模态预训练技术、工业机理内嵌微调技术、工业智能体交互推理技术 3 类核心技术的工业基座大模型。预训练通过与下游任务无关的工业多模态数据的初始训练使工业大模型具备理解和处理工业场景中多模态数据的通用能力。微调是在较小、特定数据集上进一步训练预训练模型以提高模型在特定任务上的性能和泛化未见过任务的性能。工业推理使模型在复杂的工业环境中能够迅速、准确地处理数据并作出决策包括模型压缩、硬件加速、工业检索增强生成等方法。工业基座大模型具备工业任务的通用解决能力为更精细的模型适配及场景应用提供基础。模型层是工业大模型的主干部分面向不同的工业任务和行业领域进行适配形成任务导向大模型和行业领域大模型。工业任务适配是以工业基座大模型为基础经过多任务指令微调在保留通用任务能力的基础上使其在特定任务上表现更优包括智能问答模型、场景认知模型、过程决策模型、终端控制模型、内容生成模型、科学发现模型。行业领域大模型则是在其基础上通过行业领域知识嵌入和适配器微调得到的涵盖航空航天、汽车、机械等离散制造领域以及石化、冶金、电力等流程工业领域。交互层由人、大模型智能体、工业赛博物理系统三部分组成形成有机整体对工业生产过程进行交互协作。用户包含研发人员、工程人员、生产操作人员和经营管理人员等各类专项人员在制造过程中承担不同任务目标。智能体集成工业大模型的几项基本能力并增强记忆、规划、行动、感知来与外界交互具有主动感知和控制工业环境的能力能够自发记忆、观测和影响外界环境。赛博物理系统包含物理系统如机器人、机床、自动导引车等和赛博系统数据库、工业软件、工业网络等是智能体感知、调用和控制的对象。应用层是工业大模型在服务端的表现形式。工业大模型涵盖智能问答、场景认知、过程决策、终端控制、内容生成和科学发现等 6 大能力这些能力使其能完成复杂专业的问答理解和分析复杂的工业环境作出科学的过程决策直接控制工业设备以及自动生成技术文档和仿真设计。基于这些能力面向工业制造业全生命周期对研发设计、生产制造、试验测试、经营管理、运维服务 5 个工业环节进行支撑应用。图 2 工业大模型构建方法3 工业大模型构建方法工业大模型的构建主要包括工业数据制备、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 4 个阶段工业数据制备工业数据具有多种模态如传感器的时序数据、工业视频和图像数据、CAD 数据、工业代码等其制备方式更加多样化主要包括数据收集、预处理、仿真及生成三个流程。可以通过使用公开或企业自有数据集、数据爬取和联邦学习等多种方式获取数据。为确保模型训练的效度和可靠性需要进行数据清洗和预处理包括质量过滤、敏感内容过滤、数据去重以及针对不同模态数据的标准化等操作。为满足大模型对大量数据的需求可以通过仿真系统生成和生成式模型两种方法增加数据量生成的数据需经过工业仿真系统筛选与过滤剔除不可信样本后用于后续模型训练。工业基座模型训练主要包含工业自监督预训练、跨模态注意力对齐以及工业机理内嵌微调 3 个任务。自监督预训练旨在使大模型获取对工业领域复杂数据集进行特征提取与编码的能力对于常见模态数据可直接采用预训练网络对于工业特殊模态数据则需要重新设计并训练对应的编解码器。模型需要进行多模态对齐调整不同模态数据的向量表征确保它们在同一语义空间内的一致性针对工业特殊模态数据的特点在冻结原有参数的同时重点训练对应的输入和输出映射器。完成注意力对齐后大模型具备感知工业多模态数据的能力但仍需进行工业机理内嵌微调收集相关工业知识并转换为可用于训练的嵌入向量特征通过并入训练目标、并入大模型的输入、进行知识图的指令微调等方法完成工业机理内嵌微调对于工业机理方程可将其信息表征为神经网络可识别的特征信息嵌入模型中或者添加符合物理规律的后处理模块实现工业机理内嵌提高模型输出的合理性。工业任务 / 行业模型适配完成工业大模型的训练后基于工业基座大模型通过模型适配获得适用于具体工业任务的模型和行业领域模型。模型适配过程包括针对任务模型的任务适配微调以及针对领域模型的行业知识内化。在任务适配微调过程中对不同的任务准备不同的任务指令集在任务指令集上对模型进行指令微调提高模型在专精任务上的表现。完成任务模型微调后为使模型应用于各个行业时具有更强的适配性需要进行适配器微调通过添加小规模适配层而不改变预训练模型参数减少训练成本的同时保留预训练模型的泛化能力提高在行业特定数据集上的性能。工业场景交互应用主要分为 “人 - 智能体 - 工业赛博物理系统” 交互和高效实时推理增强两项任务。人、智能体、工业赛博物理系统作为相互交互的主体形成有机整体。智能体以工业大模型的能力为内核并增加与应用环境的交互功能如主动感知、情景记忆、行动规划、执行控制等根据多变的工业任务目标在工业环境中实现主动化的观测、行动与协作。在模型推理过程中可以使用检索增强生成RAG技术进行推理效果增强预先将工业赛博物理系统中的领域或者环境信息编码为知识图谱动态地从外部知识库中检索相关信息并将其与模型当前处理的内容结合起来增强模型的知识理解和回答能力该技术特别适用于存在大量动态变化因素的工业环境场景。对于端侧算力不足的情况可以使用工业轻量端侧部署加速推理技术实现高效实时推理通过模型剪枝、模型量化、知识蒸馏等方法对模型进行压缩与量化减少使用过程中需要的算力。4 工业大模型关键技术4.1 工业多模态预训练技术工业生产中存在大量多模态数据如图像数据、设备运行声音数据、操作日志中的文本数据、各类传感器数据等。各模态数据来源和表现形式不同模型难以直接处理并用于任务决策。因此需要首先训练工业模态编码器和生成器然后对不同模态的数据在统一语义空间内进行协同对齐编码和跨模态融合完成预训练。图 3 工业大模型多模态预训练工业自监督预训练旨在对模态编码器、模态生成器和骨干网络进行预训练赋予它们对各自模态数据的语义理解及特征提取能力涉及对工业领域复杂数据的特征提取与编码。对于常见模态的数据文档、图像、视频等可直接采用预训练的网络预训练方法包括预测下一个 token 或句子和去噪自编码任务等。针对时序数据可通过在特定时间点添加掩码并预测还原来实现预训练对于工业 CAX 数据可以采取序列化处理并输入到专门设计的拓扑、几何等编码器中学习各种变化。工业多模态协同编码为解决工业场景下不同数据的模态间未对齐问题可通过多模态协同编码方式统一表征缩小或消除模态间的语义间隔为后续多模态预训练奠定基础。针对不同模态数据的特点进行预处理及特征编码文本数据根据工业词表使用分词器分词得到词元序列并编码视觉数据进行标准化预处理后划分为图像块或点簇通过 2D 或 3D 编码器转换为编码向量音频数据采样并转换为音频频谱再通过频谱编码器输出音频向量表征传感器数据间隔采样提取时序点数据进行数值标准化采用时序编码模型得到时序编码向量。工业跨模态对齐结合多模态数据的编码通过注意力对齐调整不同模态数据的向量表征确保它们在同一语义空间内的一致性。具体可通过训练输入和输出映射器优化预定义的目标函数实现多模态对齐。多模态预训练对齐阶段通常涉及大规模的文本配对数据利用自监督学习损失函数优化各模态的编码器使各模态在联合嵌入空间中更为接近。由于工业场景数据模态更丰富还需设计针对性的工业模态数据对齐方法如 CAX - 文本匹配、传感时序数据 - 文本匹配等并在保持预训练模块冻结的同时重点训练输入和输出映射器. 可采用基于联合优化的投影转换跨模态融 合, 或基于交叉注意力的感知增强跨模态融合等方法. 当配对数据较为充足时, 可采用端到端的方式 在混合模态数据进行训练对齐 [26] , 优化跨模态训练的稳定性.4.2 工业机理内嵌微调技术预训练完成后大模型具备了一定的普适性通用化能力能应对部分任务。然而在工业多场景任务中由于缺乏工业领域的专业知识和机理大模型难以准确理解和处理工业问题输出结果的可信性也较差。所以结合工业知识和机理对大模型进行微调十分必要具体过程如图 4工业机理内嵌微调所示。图 4 工业机理内嵌微调通用知识融合与工业机理内嵌大模型常用指令微调的方式即在由人类指令和期望输出组成的配对集合上对预训练后的模型进行微调。为将工业知识融入大模型首先要从多种渠道收集工业知识如工艺流程、技术规范等经验知识。其次把这些知识转化为大模型能够理解和处理的形式比如创建知识图谱中的三元组数据头实体、关系、尾实体并利用知识图嵌入技术将知识转为嵌入向量特征用于后续训练。最后使大模型融合工业知识可通过将知识图谱整合进训练目标以及进行知识图的指令微调来实现。在将工业机理方程嵌入模型方面可把机理信息表征为神经网络能识别的特征信息嵌入网络架构中。在模型输出阶段引导模型输出符合工业物理规律的结果例如在损失函数中添加机理方程对违反物理规律的输出结果进行惩罚。此外还能依据机理知识库中的规则检查约束模型输出使其符合工业机理也可以使用仿真工具或专家系统验证模型输出的可信性和准确性。行业知识适配器微调完成不同工业任务的模型微调后为增强模型在各个行业的适配性还需进行行业知识嵌入微调让大模型精通特定行业的专业知识从而在不同行业发挥更出色的作用。在行业模型微调时使用适配器微调既能最大限度保留任务模型的能力又能显著增强模型对不同行业的适应能力。之后准备详细的行业数据集在这些数据集上微调模型性能提升模型在行业专业问题上的表现。场景知识内化强化自训练场景知识内化强化自训练技术主要用于解决工业行业知识中细分场景标注数据有限的问题。该技术先对小规模标注数据进行初步训练然后利用模型生成伪标签标注大规模未标注数据并引入强化学习设定奖励机制优化伪标签质量进而提升模型性能。在标注数据有限的情况下这种技术有助于解决工业细分场景问题的场景大模型微调提高模型训练效率和精度。4.3 工业智能体交互推理技术“人 - 智能体 - 工业赛博物理系统” 交互技术在工业生产过程中人、智能体、工业赛博物理系统是三个主要组成部分具体关系如图 5人 - 智能体 - 工业赛博物理系统交互所示。其中人包括研发设计师、生产操作工、经营管理人员、运维服务人员等。智能体相较于大模型具有更强的主动感知和控制工业赛博物理系统的能力。工业赛博物理系统涵盖了实际生产中的工业设备、控制系统、工业软件、工业互联网等是智能体感知和控制的对象。图 5 人 - 智能体 - 工业赛博物理系统交互在人和智能体的交互过程中人可根据具体任务需求为工业智能体设定决策目标。智能体依据目标设定主动规划任务流程、优化目标并分解任务设计不同的解决方案同时协调各子流程任务关系。此外人还能向智能体提供奖惩反馈机制促使智能体迭代优化自身策略不断进化发展。在智能体和工业赛博物理系统的交互过程中主要任务包括工业环境监控及资源的动态调配等。智能体利用感知能力观察生产要素条件和生产环境再通过优化决策能力设计生成相应的控制逻辑最终控制工业软件和工业设备在工业赛博物理系统中完成生产任务。工业高效实时推理技术工业大模型采用多种推理加速技术如模型压缩、剪枝、量化等以减少模型的计算量和存储需求提高推理速度。同时它还支持 GPU、TPU 等高性能硬件进一步加速推理过程满足工业应用场景对实时性的高要求。此外推理加速还有助于降低模型的能耗和成本提高模型的可用性和普及度。除满足实时推理需求外在使用工业大模型进行推理时还可借助以下技术提升模型表现。工业知识库检索增强生成RAG结合了检索和生成的方法适用于工业场景中的知识密集型任务。首先构建包含产品设计、工艺流程和设备维护等工业知识的数据库然后利用 BM25 和 Dense Retrieval 等高效检索算法从知识库中检索相关信息最后基于检索到的信息通过大模型生成更准确、更具针对性的回答。在工业制造中RAG 系统能快速提供技术支持、生成维护手册和优化生产流程。Prompt 工程是通过设计合适的提示Prompt引导大模型生成符合用户需求和期望的文本或响应是对 Prompt 的结构、内容等维度进行优化的 AI 技术。用户既可以选择预制模板也能创建自定义 Prompt。低秩微调LoRA fine-tuning是一种低秩适应方法通过引入少量可训练参数实现对大模型的高效微调。由于编码器经过大量数据预训练具有较强且通用的模态先验采用低秩微调可避免灾难性遗忘问题同时减少训练参数量提升模型训练速度。5 工业大模型应用能力与典型场景基于上述工业大模型构建方法得到的模型可适用于具体工业场景。本章节将阐述工业大模型的核心应用能力及典型应用场景。工业大模型核心应用能力与通用大模型不同工业大模型面向工业应用需求在独特的架构和训练方法支持下具备以下 6 种核心应用能力。图 6 工业大模型典型应用场景智能问答能力工业大模型不仅要有通用大模型的文本理解和生成能力还应能深入理解并回答工业领域的复杂专业问题提供即时专业知识支持。例如通过工业多学科多领域专业知识推理为全流程制造任务提供问答服务像创新设计案例知识、制造工艺知识等大幅提高工业用户获取专业知识的效率。场景认知能力工业大模型的场景认知能力不局限于视觉图像识别还应能理解工业环境中各种动态场景和工况的内在含义为后续分析和决策奠定基础。比如通过分析设备多维传感信号模式识别潜在故障趋势通过生产多工序多任务进度分析识别瓶颈实现对工业场景语义层面的认知和更精准的生产控制。过程决策能力工业产品全生命周期涉及各类决策如设计方案决策、生产工艺决策、排产调度决策、突发异常应对决策、管理决策等。工业大模型应基于知识和推理给出建议辅助人们做出决策。例如学习历史生产过程中的调度优化方案后针对柔性制造产线突发插单情况通过逻辑推理和演算给出优化调度方案的决策建议。终端控制能力工业大模型要具备控制各类工业机器和设备等辅助生产工具的能力。与通用大模型局限于数字空间交互不同工业生产需在物理世界执行工业大模型借助具身智能体操控物理世界的机器设备。例如机械手面对陌生产线零部件抓取任务时工业大模型可根据机器人具身智能体学习的知识和机械手力反馈等实时传感信号控制机械手完成抓取和分拣。内容生成能力工业大模型不仅能生成工业特定领域的技术知识文档和报表报告还能生成 CAX 模型、传感信号样本、工艺文件、机器指令等专业化内容。以北京航空航天大学的 “基石” 工业大模型为例它能生成复杂产品多学科仿真系统代码、产线数字孪生场景、机器人操控指令、非标零部件切削类生产工艺、工业时序数据样本、设备健康指标预测模型等服务于研发设计、生产制造和运维服务等场景。科学发现能力工业制造业基于物理化学原理但仍有许多机理尚未明确。工业大模型具备发现科学机理和高阶关联关系的能力可服务于新材料、新工艺、新产品、新模式的研发应用。例如通过大规模多学科跨领域知识关联学习识别复杂产品机、电、液、热、气、磁多学科耦合机理揭示新产品设计的物理和化学机理辅助提出创新的产品工艺设计方案。制造业产品全生命周期典型应用场景如图 6工业大模型典型应用场景所示工业大模型贯穿产品全生命周期围绕 6 项核心应用能力形成了典型应用场景。在实际工业生产流程中工业大模型以工业智能体为载体与工业场景中的人员和工业赛博物理系统交互完成特定任务。以下介绍典型业务域应用场景并以北京航空航天大学的 “基石” 工业大模型原型系统为例给出应用案例。研发设计研发设计涵盖新产品的概念形成、原理设计、原型制作、仿真设计等环节以确定最终产品规格。传统研发设计过程设计人员需查阅大量资料、进行大量演算再编制复杂的设计文件工作繁琐且效率低。工业大模型学习了大量工业知识和设计理论可根据需求辅助设计文件编制。在工艺知识问答和零件尺寸设计场景中工业大模型基于工业知识和设计文档以对话问答形式提供设计指导同时运用决策能力自动推演零件参数设计方案给出合理尺寸设计方案并生成相应设计文件。此外在新工艺研发过程中工业大模型能识别化学反应动力学机理揭示反应机制和影响因素优化材料合成过程辅助提出创新的产品工艺设计方案。生产制造生产制造是将产品设计方案转化为实际物品的过程包括原材料采购、计划排产、产线优化、加工组装、质量检测等环节。在生产制造阶段工业大模型主要在加工工艺生成、生产设备控制、生产计划安排、产品质量控制等方面提供流程辅助。例如基于内容生成能力工业大模型可生成零部件打磨指令轨迹并转化为机器人加工指令控制机器人进行实际加工。同时利用视觉感知能力实时监控加工状态动态调整加工过程。北京航空航天大学 “基石” 工业大模型能根据工业机器控制需求生成机器操作指令实现机器人自动抓取等复杂任务。针对非标准零件加工需求工业大模型基于决策和生成能力辅助工程师制定精确加工方案提高生产制造环节的效率。试验测试试验测试用于检测评估制造出的产品或半成品的性能、可靠性、安全性等确保其符合设计要求和行业标准满足用户使用需求。在试验测试阶段大模型主要辅助试验方案设计、试验设备控制、测试结果分析、测试报告生成等流程。例如工业大模型可生成多模态感知的计量检测报告替代人工记录归档并智能解析试验数据给出试验分析结果辅助测试人员评估被测件质量。同时工业大模型跟踪试验测试过程记忆流程操作和测试事件实现质量追溯问答精准定位问题部件及问题根因。经营管理经营管理是制造业企业为实现经营目标对生产流程、市场营销、财务状况、人力资源等方面进行计划、组织、协调、控制和优化的过程。在经营管理阶段工业大模型主要对计划排产、财务报表、产线运行状态等进行辅助分析并优化质量、成本、效率条件下的多目标生产模式。例如工业大模型监测生产经营过程中的各类报表数据以问答形式向管理人员汇报企业经营状况生成企业运营报告并发出潜在风险预警。它还具备基于决策支持的动态优化能力能根据订单插单情况实时调整生产过程中的资源分配优化供应链和排产计划。此外工业大模型能发现多目标优化生产模式综合考量成本控制、生产周期、产品质量等因素基于过往运营大数据关联分析改善生产运营模式。图 7 具身智能机器人控制指令生成图 8 工业零部件工艺自动生成运维服务运维服务为制造设备和工业产品提供调试、维修、保养、升级等技术支持和售后服务确保设备和产品正常稳定运行。例如工业大模型凭借认知能力实时感知设备运行状态发现潜在故障并通过智能问答为维护人员提供预防性维修建议。此外工业大模型还能生成运行样本和健康状态预测模型辅助运维服务。北京航空航天大学 “基石” 工业大模型可生成工业时序数据样本用户上传需求后模型生成带标签少样本的工业时序数据辅助预防性维护预测。同时结合历史退化数据、实时监测数据和生成的大规模数据以及用户预测需求生成工业时序预测模型预测设备健康状态辅助维护决策。图 9 工业时序数据样本生成图 10 工业时序预测模型生成6 工业大模型展望工业大模型已展现出巨大的应用潜力作为学术界和产业界关注的焦点虽已在部分领域开展初步应用探索但距离广泛应用仍有较大差距。未来工业界制造业企业需深入挖掘实际应用需求提炼典型应用场景通过实践和需求推动工业大模型能力的提升。从技术发展角度看工业领域的应用目标对工业大模型提出了特殊要求如工业多模态对齐、高可信度和安全性等。工业大模型正朝着机理内嵌、统一模态表征、高可信生成与输出、具身智能交互、大小模型协同、轻量化、高安全等方向发展。以下对工业大模型未来重点技术发展方向进行展望。融入工业世界模型和机理知识的新型神经网络底层架构当前以 Transformer 为代表的大模型底层神经网络架构基于概率输出在理解客观物理世界方面存在不足。而无论是离散制造业还是流程制造业其物质转化过程都基于物理化学原理和客观规律。工业大模型的智能问答、场景认知、过程决策等核心能力的应用都离不开工业机理的支撑。虽然通用大模型常用的 RAG 技术可检索外部知识源但对于复杂的工业机理难以检索到精确答案。因此需对 Transformer 等主流神经网络架构进行底层改造探索融入工业世界模型和机理知识的新型架构。工业多模态数据统一表征工业大模型需要处理传感信号时间序列、CAX 模型、工业图像、工艺文件、机器指令等多模态数据的对齐问题。现有的多模态对齐方法主要针对文本、图像、视频等常见模态无法处理工业应用中的专业化数据模式跨模式整合语义信息的能力也较弱。未来的工业多模态对齐方法应研究如何对工业多模态数据进行编码将不同模态数据表示为统一的语义空间并开发端到端的工业多模态表示方法实现不同工业模态的无缝连接和推理。高可信工业内容生成工业大模型的生成任务涉及工艺策略、机器控制指令等专业化内容这些生成结果必须高度准确不能出现幻觉现象。目前提高模型可信度的方法如后处理、验证机制、人工反馈和监督等虽能减少幻觉出现但无法根本避免不符合预期的结果。因此在工业大模型的构建和训练过程中应加强知识嵌入使模型的表征空间更接近真实物理世界还可考虑构建完整的世界模型指导工业大模型的训练和部署。基于工业具身智能体的新型交互范式在工业大模型的使用场景中其不仅以软件形式存在还大量依托机器设备等硬件载体。通用大模型主要通过人机交互不直接作用于物理世界而工业大模型需借助机器人、加工设备等具身智能体影响和改造物理世界。人 - 工业具身智能体 - 工业赛博物理系统构成的交互协作空间将是工业大模型的运行环境需要建立新的交互范式和运行机制。工业大小模型协同近年来工业界企业应用中积累了大量针对具体场景的 AI 小模型如特定工况下旋转类设备的故障诊断模型。这些小模型在细分场景解决单一问题时应用效果可能优于工业大模型。企业引入工业大模型后需要考虑大小模型的协同问题明确不同场景下大模型和小模型的适用范围发挥各自优势获得最佳效果。工业任务实时推理控制工业现场任务对实时性要求极高如机械臂控制任务需达到毫秒级响应。工业大模型参数量大、计算复杂度高现有的模型压缩和加速方法无法满足工业边缘推理和实时控制的需求且过高的压缩比可能降低模型性能。因此工业大模型需要在计算成本和模型精度之间寻求平衡研究新的高效操作符替代资源密集型计算创建新的分布式计算模型利用集群智能提高计算效率。工业场景异构算力适配不同行业的工业生产场景配备的算力资源不同如 GPU、CPU、FPGA 等这些异构计算设备的计算和推理模式差异较大导致工业大模型难以在这些异构算力下部署。所以需要研究面向工业大模型的异构算力适配框架使工业大模型能够自适应不同生产环境下的异构算力资源计算模式。工业大模型安全工业界企业数据包含大量商业秘密如产品设计方案、工艺文件、订单任务、经营报表等。工业大模型处理敏感数据时必须采取有效数据保护措施防止信息被未经授权的人员或系统访问、泄露或滥用。未来需研究工业大模型的安全防护方法和技术既能保护企业隐私数据又能支持工业大模型的训练和使用。7 总结工业大模型已成为国内外学术界和产业界关注的新焦点。然而通用大模型在工业领域应用时面临诸多挑战如工业跨模态协同难、高可信输出难、多场景泛化难、多流程关联难、高实时推理难等。因此工业大模型并非通用大模型在工业领域的简单应用而是一套全新的理论与技术体系。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2026 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。⑥ 大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。以上资料如何领取为什么大家都在学大模型最近科技巨头英特尔宣布裁员2万人传统岗位不断缩减但AI相关技术岗疯狂扩招有3-5年经验大厂薪资就能给到50K*20薪不出1年“有AI项目经验”将成为投递简历的门槛。风口之下与其像“温水煮青蛙”一样坐等被行业淘汰不如先人一步掌握AI大模型原理应用技术项目实操经验“顺风”翻盘这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。以上全套大模型资料如何领取