工业大模型：重构工业软件，迈向智能制造新时代？
元描述: 深入探讨工业大模型的现状、应用场景、面临的挑战和未来发展趋势，解读其对工业软件的重构作用以及对智能制造的推动意义。
工业大模型正以前所未有的速度席卷工业界，这股浪潮将如何重塑工业软件，推动智能制造的飞跃？ 从ChatGPT的横空出世到如今百模大战，人工智能大模型已进入应用爆发元年。然而，工业领域的大模型应用却仍处于起步阶段，面对着技术瓶颈、商业模式难题以及数据基础薄弱等挑战。本文将深入探讨工业大模型的现状，分析其应用场景，揭示其在重构工业软件、推动智能制造方面的巨大潜力，并展望其未来的发展趋势。
工业大模型：现状与应用场景
经历了一年的发展，工业大模型正处于小规模商业应用落地的阶段。根据IDC 2024年工业企业用户调研，目前仅有9.6%的企业已将工业大模型应用于实际生产中，而13.3%的企业正在规划和探讨其应用方案，剩余75%的企业仍然处于观望和了解阶段。
应用较快的领域集中在电力、采矿、油气、半导体、汽车、消费品等行业头部企业，主要应用场景包括：
- 智能搜索/问答: 帮助企业快速查找、理解和获取相关信息，提高工作效率。
- 智能问数: 作为数据分析助手，帮助企业快速解读数据、发现趋势、做出明智决策。
- 视觉安全监测: 利用图像识别技术，帮助企业进行安全监控、故障诊断和质量检测。
- 各类文档内容生产: 自动生成各类技术文档、报告、合同等，减轻人工负担。
工业大模型：重构工业软件
工业大模型的应用正以前所未有的速度重塑工业软件，为其注入智能化的新动能。
- 生成式AI重构工业软件: 许多制造业企业开始探索自研工业模型，例如京东方推出了显示工业大模型，海尔研发了卡奥斯工业大模型COSMO-GPT，应用于工业指标优化、工业信息生成、工业问答等场景。
- 工业软件企业积极向AI转型: 德国工业软件巨头SAP宣布了面向人工智能时代的重组转型计划，预计投入22亿美元，包括对员工进行人工智能技能再培训，投资人工智能驱动的技术初创公司。
- 国内工业软件上市企业积极探索AI应用: 鼎捷软件基于制造业Knowhow，开发了近20款支持数智化场景的AI新应用，并成功将企业级知识机器人ChatFile导入既有方案，提升客户决策效率，带动AI应用营收增长。
- 未来将实现智能系统模式: 未来将有望实现智能系统模式，多数工作将由AI完成，人只需负责设定目标和结果控制，AI负责组织完成其他流程，这将大幅度提高生产效率，使数据真正成为生产要素。
工业大模型：面临的挑战
虽然工业大模型拥有巨大潜力，但其应用落地也面临诸多挑战，包括：
- 认知层面: 行业用户不懂技术，大模型技术供应商不懂行业，导致难以找到合适的应用场景和解决方案。
- 技术层面: 大模型推理能力不足，在智能问答、问数等场景中仍然存在幻觉问题、非文本数据读取识别、多表联查等问题。
- 用户基础层面: 很多工业企业的数据基础不足，开展数据收集、治理和整理成本很高，限制大模型应用成效。
- 商业模式层面: 大模型的应用场景相比传统AI更加碎片化，供应商难以做出标准化产品，同时研发投入高，实现商业正循环不易。用户难以清晰测量大模型项目的投入产出，ROI不清晰，推动立项难度大。
FAQ
1. 工业大模型与传统AI的区别是什么？
工业大模型是基于大规模数据训练的深度学习模型，具有更强大的学习能力和泛化能力，能够处理更复杂的任务，例如自然语言理解、图像识别、数据分析等。传统AI则通常针对特定任务进行训练，应用范围相对有限。
2. 工业大模型如何助力智能制造？
工业大模型可以帮助企业实现智能化生产、智能化管理和智能化决策，例如优化生产流程、预测设备故障、提升产品质量、提高生产效率等。
3. 工业大模型的应用前景如何？
工业大模型拥有巨大的应用前景，未来将逐步融入企业的很多业务流程，化身业务系统，并逐步像人一样自动化完成很多业务流程的处理。同时，底层大模型的技术还在持续进步，如果有新的技术突破将带动新的场景应用机会。
4. 工业大模型是否会取代人类工作？
工业大模型并不会完全取代人类工作，而是会帮助人类完成更复杂、更高效的工作，例如数据分析、决策制定、问题诊断等。人类将更加专注于创造性工作和战略思考。
5. 工业大模型的安全性和可靠性如何？
工业大模型的安全性和可靠性取决于其训练数据、算法和应用场景。需要加强对训练数据质量的控制，提高算法的鲁棒性和安全性，并针对不同应用场景进行测试和验证。
6. 如何推动工业大模型的应用落地？
需要政府、企业、科研机构等多方共同努力，例如制定行业标准、加大研发投入、培养人才、搭建数据平台、推动应用场景落地等。
结论
工业大模型是推动智能制造发展的重要引擎，其应用将重构工业软件，为企业带来巨大的效益。然而，工业大模型的应用落地也面临着挑战，需要多方共同努力，才能更好地发挥其潜力，推动智能制造时代的到来。
未来，随着技术进步、数据积累和应用场景的拓展，工业大模型将不断发展和完善，为实现更高效、更安全、更可持续的智能制造提供强力支持。
