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新型工業(yè)化是當(dāng)前中國(guó)夢(mèng)落實(shí)到工業(yè)戰(zhàn)線的生動(dòng)實(shí)踐，智能化是新型工業(yè)化的重要特征。隨著以大模型為代表的通用人工智能技術(shù)達(dá)到了規(guī)模爆發(fā)奇點(diǎn)，工業(yè)大模型將成為新型工業(yè)化新引擎和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)制高點(diǎn)，也是工業(yè)企業(yè)推進(jìn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，實(shí)現(xiàn)彎道超車(chē)的重要路徑。

一、對(duì)我國(guó)工業(yè)大模型發(fā)展的認(rèn)識(shí)

1. 工業(yè)大模型是我國(guó)大模型市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)略制高點(diǎn)

與其他行業(yè)大模型相比，工業(yè)大模型的戰(zhàn)略?xún)r(jià)值更為突出。從國(guó)家戰(zhàn)略來(lái)講，黨的二十大提出 “堅(jiān)持把發(fā)展經(jīng)濟(jì)的著力點(diǎn)放在實(shí)體經(jīng)濟(jì)上，推進(jìn)新型工業(yè)化”。當(dāng)前，新型工業(yè)化基礎(chǔ)設(shè)施正發(fā)生深刻變革，在工業(yè)領(lǐng)域加快大模型技術(shù)應(yīng)用與落地，將充分激活新連接與新算力底座能力，升級(jí)智能化全棧能力新平臺(tái)，為做強(qiáng)做優(yōu)做大新型工業(yè)化、建設(shè)現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系提供核心助力。從市場(chǎng)機(jī)會(huì)來(lái)講，2022年我國(guó)全部工業(yè)增加值突破 40萬(wàn)億元大關(guān)，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)量超過(guò)40萬(wàn)家，工業(yè)企業(yè)的智能化升級(jí)為工業(yè)大模型提供了巨大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，綜合我國(guó)工業(yè)IT支出以及全球大模型增長(zhǎng)水平，預(yù)計(jì)2026年我國(guó)工業(yè)大模型市場(chǎng)規(guī)模將超過(guò)5億美元，五年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)116%。從行業(yè)影響力來(lái)講，工業(yè)是AI大模型的重要戰(zhàn)場(chǎng)，阿里、百度、谷歌等國(guó)內(nèi)外巨頭加快大模型在工業(yè)領(lǐng)域的實(shí)踐，阿里更是將云、AI大模型與機(jī)器人的融合視為未來(lái)十年最大的機(jī)會(huì)。工業(yè)大模型需蘊(yùn)含各細(xì)分行業(yè)高度差異化的機(jī)理知識(shí)，在各種場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)廣泛通用智能，更能體現(xiàn)出企業(yè)在行業(yè)大模型研發(fā)和運(yùn)營(yíng)上的綜合實(shí)力，突破后也更容易規(guī)模遷移。

2. 工業(yè)大模型推動(dòng)工業(yè)AI加速落地

雖然工業(yè)AI發(fā)展已有較長(zhǎng)時(shí)間，但一直存在兩大痛點(diǎn)，一是工業(yè)領(lǐng)域內(nèi)各細(xì)分行業(yè)高度碎片化和差異化，工業(yè)AI難以規(guī)模復(fù)制和推廣，客觀上也提高了工業(yè)AI成本和落地門(mén)檻；二是工業(yè)數(shù)字化程度參差不齊，各場(chǎng)景、環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不統(tǒng)一，數(shù)據(jù)壁壘嚴(yán)重，數(shù)據(jù)共建共享、數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)界定等機(jī)制不完善，導(dǎo)致數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量無(wú)法有效支撐工業(yè)AI模型訓(xùn)練。因此，工業(yè)AI總體處于專(zhuān)用智能階段，限制了工業(yè)智能化進(jìn)程。

以ChatGPT為代表的大模型加快了通用人工智能進(jìn)程，目前正同工業(yè)加速融合，將帶動(dòng)工業(yè)AI躍遷式發(fā)展。在應(yīng)用端，工業(yè)大模型通用智能程度更高，可以在預(yù)訓(xùn)練后自主閉環(huán)優(yōu)化，突破傳統(tǒng)AI被動(dòng)式學(xué)習(xí)范式，主動(dòng)感知、理解多模態(tài)數(shù)據(jù)信息，形成概率最大、最優(yōu)結(jié)果，而且能實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨場(chǎng)景復(fù)用。在生產(chǎn)端，工業(yè)大模型改變了工業(yè)AI研發(fā)范式，通過(guò)“預(yù)訓(xùn)練+微調(diào)”實(shí)現(xiàn)上下游分工和流水線協(xié)同，工業(yè)AI模型可以在更統(tǒng)一、更簡(jiǎn)單的方式下規(guī)?；a(chǎn)，降低研發(fā)門(mén)檻，推動(dòng)形成工業(yè)MaaS服務(wù)生態(tài)，讓更多工業(yè)企業(yè)能夠低成本地獲得更高效的AI能力。

3. 工業(yè)大模型場(chǎng)景逐漸成熟，市場(chǎng)紅利分三階段釋放

隨著大模型技術(shù)的躍遷式發(fā)展，工業(yè)大模型將逐步應(yīng)用到工業(yè)各細(xì)分場(chǎng)景。首先是在經(jīng)營(yíng)管理環(huán)節(jié)嫁接基礎(chǔ)大模型，主要場(chǎng)景如智能客服、行業(yè)知識(shí)庫(kù)、工業(yè)軟件代碼自動(dòng)生成等。第二階段將針對(duì)工業(yè)的研發(fā)、設(shè)計(jì)等非實(shí)時(shí)環(huán)節(jié)，通過(guò)與工業(yè)機(jī)理深度融合實(shí)現(xiàn)初步應(yīng)用，如EDA、CAD等工業(yè)設(shè)計(jì)軟件將被工業(yè)大模型重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)生成式設(shè)計(jì)。第三階段是實(shí)時(shí)環(huán)節(jié)大模型，即在實(shí)時(shí)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，以具身智能機(jī)器人為主要手段，實(shí)現(xiàn)各場(chǎng)景下的自主通用智能，包括基于大模型的人機(jī)交互、生產(chǎn)智能調(diào)度、質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等。

二、數(shù)據(jù)、安全和商業(yè)模式是工業(yè)大模型落地關(guān)鍵

數(shù)據(jù)方面，工業(yè)大模型的訓(xùn)練需要高質(zhì)量的工業(yè)數(shù)據(jù)集，而我國(guó)目前工業(yè)數(shù)據(jù)的共建共享機(jī)制還沒(méi)有建立，工業(yè)數(shù)據(jù)極度碎片化，跨行業(yè)、跨場(chǎng)景數(shù)據(jù)壁壘嚴(yán)重，是工業(yè)大模型發(fā)展的最大制約。合作是解決數(shù)據(jù)問(wèn)題的主要辦法，一些行業(yè)的數(shù)據(jù)共建共享基礎(chǔ)較好，正在開(kāi)展實(shí)踐，如東北大學(xué)、阿里等單位構(gòu)建了15個(gè)以上的面向鋼鐵、紡織等產(chǎn)品表面缺陷公開(kāi)數(shù)據(jù)集。

安全方面，工業(yè)對(duì)安全極度敏感，工業(yè)企業(yè)核心數(shù)據(jù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)自主掌控、不出園區(qū)是剛需，因此工業(yè)大模型將優(yōu)先采用本地化部署。另外，大模型存在“幻覺(jué)”和無(wú)法解釋的問(wèn)題，這對(duì)極度強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)性和可解釋性的工業(yè)場(chǎng)景是致命缺陷，而一些傳統(tǒng)工業(yè)智能模型在細(xì)分場(chǎng)景下已顯現(xiàn)出強(qiáng)大能力，工業(yè)大模型將和傳統(tǒng)模型在相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)共存，相互協(xié)作確保工業(yè)安全生產(chǎn)。

商業(yè)模式方面，工業(yè)大模型的普適性商業(yè)模式尚需探索。一是工業(yè)大模型需與其他數(shù)字化產(chǎn)品進(jìn)一步整合，滿足工業(yè)企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)、算力以及數(shù)據(jù)管理的一體化要求，實(shí)現(xiàn)即買(mǎi)即用。二是工業(yè)企業(yè)使用門(mén)檻仍然較高，比如為了在不同客戶(hù)場(chǎng)景下形成更專(zhuān)業(yè)的輸出結(jié)果，需要基于提示詞進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)，把問(wèn)題解決的長(zhǎng)線邏輯和相關(guān)案例融入進(jìn)去，使大模型能按照預(yù)設(shè)步驟、思考鏈路和回答格式來(lái)產(chǎn)生答案，幫助工業(yè)企業(yè)進(jìn)行提示工程培訓(xùn)將是工業(yè)大模型服務(wù)商重要服務(wù)。三是工業(yè)各領(lǐng)域已存在大量工業(yè)軟件、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，如何利用大模型形成協(xié)同生態(tài)將深刻影響用戶(hù)感知及產(chǎn)品生命力，允許并鼓勵(lì)第三方開(kāi)發(fā)者基于工業(yè)大模型開(kāi)發(fā)插件是重要路徑，如OpenAI正基于ChatGPT+插件加快構(gòu)建自己的生態(tài)帝國(guó)。

三、運(yùn)營(yíng)商工業(yè)大模型發(fā)展策略建議

運(yùn)營(yíng)商在工業(yè)DICT領(lǐng)域深耕多年，具備豐富的工業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)、產(chǎn)品業(yè)務(wù)、客戶(hù)資源等工業(yè)大模型布局基礎(chǔ)。同時(shí)，發(fā)展工業(yè)大模型是運(yùn)營(yíng)商完善業(yè)務(wù)布局、助力新型工業(yè)化的重要契機(jī)和必然選擇，一方面，可以通過(guò)工業(yè)大模型，整合提升全業(yè)務(wù)能力，強(qiáng)化工業(yè)智能新平臺(tái)和新應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，助力運(yùn)營(yíng)商在新型工業(yè)化領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)差異化；另一方面，可以帶動(dòng)云、5G專(zhuān)網(wǎng)等業(yè)務(wù)快速發(fā)展。因此，運(yùn)營(yíng)商應(yīng)把工業(yè)大模型作為行業(yè)大模型的發(fā)展重點(diǎn)。

在模型實(shí)現(xiàn)上，前期從工業(yè)管理服務(wù)場(chǎng)景切入，優(yōu)先滿足工業(yè)企業(yè)的員工培訓(xùn)、營(yíng)銷(xiāo)、客服等細(xì)分場(chǎng)景，幫助企業(yè)打造專(zhuān)屬知識(shí)庫(kù)，并與工業(yè)軟件企業(yè)、工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化組織加強(qiáng)合作，向研發(fā)、設(shè)計(jì)等領(lǐng)域滲透，最終過(guò)渡到生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)。同時(shí)，基于大模型技術(shù)處于起步期、仍在快速迭代的現(xiàn)狀，以全面滿足客戶(hù)需求為目標(biāo)，采取“自研+開(kāi)源訓(xùn)練+第三方引入”的三管齊下布局策略，打造工業(yè)MaaS商店，為客戶(hù)提供一站式、多樣化服務(wù)。

在數(shù)據(jù)能力上，借助5G專(zhuān)網(wǎng)、工業(yè)PON、物聯(lián)網(wǎng)等提供工業(yè)全場(chǎng)景的數(shù)據(jù)接入能力，整合統(tǒng)一各類(lèi)型工業(yè)協(xié)議，同各行業(yè)工業(yè)企業(yè)強(qiáng)化合作，梳理、形成適合工業(yè)大模型訓(xùn)練的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。同時(shí)，全面提升大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能力，加強(qiáng)工業(yè)IT、OT數(shù)據(jù)的集成、治理和融合，解決工業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模不足、質(zhì)量不高、私有化壁壘等痛點(diǎn)。

在安全保障上，強(qiáng)化5G專(zhuān)網(wǎng)本地化部署優(yōu)勢(shì)，面向工業(yè)大模型訓(xùn)練需求，進(jìn)一步優(yōu)化5G專(zhuān)網(wǎng)、MEC、本地?cái)?shù)據(jù)中心等產(chǎn)品和服務(wù)，為工業(yè)企業(yè)提供高性?xún)r(jià)比的本地部署方案。采用工業(yè)大模型+傳統(tǒng)模型共存的策略，通過(guò)合作或采購(gòu)等方式引入市場(chǎng)上準(zhǔn)確率高的工業(yè)智能模型，以工業(yè)大模型作為各種傳統(tǒng)工業(yè)模型、產(chǎn)品的“中樞大腦”進(jìn)行智能調(diào)用，確保工業(yè)各場(chǎng)景安全生產(chǎn)。

在商業(yè)模式上，全面整合運(yùn)營(yíng)商云、網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI、安全等工業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品，形成一體化解決方案。一方面，以工業(yè)大模型重構(gòu)自主工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，以Prompt-Answer UI革新工業(yè)APP交互模式，打造ChatGPT類(lèi)引擎，對(duì)工業(yè)數(shù)字化產(chǎn)品進(jìn)行全面的優(yōu)化、升級(jí)，并鼓勵(lì)第三方開(kāi)發(fā)者基于運(yùn)營(yíng)商工業(yè)大模型開(kāi)發(fā)插件，提供開(kāi)發(fā)幫助和工具，壯大工業(yè)大模型生態(tài)。另一方面，強(qiáng)化運(yùn)營(yíng)商服務(wù)下沉優(yōu)勢(shì)，對(duì)營(yíng)銷(xiāo)、運(yùn)維、客服等一線員工進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化培訓(xùn)，設(shè)置提示工程團(tuán)隊(duì)，全面降低工業(yè)大模型落地門(mén)檻，實(shí)現(xiàn)工業(yè)客戶(hù)“開(kāi)箱即用”。