隨著大模型技術(shù)的興起，工業(yè)大模型開始在工業(yè)L域嶄露頭角，盡管目前仍處于初級階段。大模型本質(zhì)上是一系列參數(shù)化數(shù)學函數(shù)構(gòu)成的計算系統(tǒng)，以概率和統(tǒng)計為基礎(chǔ)，而非基于理解或邏輯推理這使得它們存在不可解釋性和難以消除的“幻覺”問題。
在工業(yè)L域，隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)只的發(fā)展，許多企業(yè)已經(jīng)完成了數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析到數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀和應(yīng)用的全過程，為大模型提供了所需的“數(shù)據(jù)原料”。經(jīng)過適當?shù)奶幚砗臀⒄{(diào)，大模型有望在特定細分L域解決實際問題，展現(xiàn)出落地的潛力。
工業(yè)大模型的發(fā)展預(yù)計將快于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，因為大部分數(shù)據(jù)準備工作已在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時期完成。然而，這一進程仍受大模型技術(shù)進步的限制。目前，工業(yè)大模型的參與者與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的重合度很G，市場產(chǎn)品、服務(wù)和落地場景都還在探索階段。
在競爭中，大模型技術(shù)的基礎(chǔ)能力、模型能力和模型應(yīng)用是關(guān)鍵點，不同發(fā)展階段的行業(yè)側(cè)重點不同，短期內(nèi)技術(shù)是關(guān)鍵，長期則看應(yīng)用深度。大模型與小模型之間不是替代關(guān)系，而是協(xié)同和融合的關(guān)系。工業(yè)大模型服務(wù)的平臺化趨勢已經(jīng)開始顯現(xiàn)，形成了以垂直行業(yè)大型、智能體、小模型和機理模型為主的平臺化調(diào)用方案。
當前，大模型在工業(yè)中的應(yīng)用主要集中在運營方面，如知識問答和輔助設(shè)計等，這些場景具有一定的容錯能力。而對于生產(chǎn)制造等核心場景，需要等待大模型技術(shù)的進一步發(fā)展。
面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面，這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中，目前還處于非常早期的階段，供需雙方都在嘗試和探索。未來，隨著大模型技術(shù)的不斷進步，其在工業(yè)L域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。
附件：中國工業(yè)大模型行業(yè)發(fā)展研究報告-工業(yè)大模型服務(wù)的平臺化趨勢,形成了以垂直行業(yè)大型、智能體、小模型和機理模型為主的平臺化調(diào)用方案
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探討了2025年人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。重點圍繞AGI道阻且長，技術(shù)能力持續(xù)提升，加速產(chǎn)業(yè)落地、應(yīng)用場景多元化探索，初現(xiàn)雛形、企業(yè)擁抱AI持續(xù)加速，理性思考投入產(chǎn)出比 3大維度的10個重要趨勢進行了深度分析
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生成式AI正以其獨特的方式重塑著千行百業(yè)，從醫(yī)療、金融到自動駕駛，它的影響無處不在;生成式AI將會持續(xù)落地，引L產(chǎn)業(yè)多面邁向數(shù)字化時代
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智能客服市場的蓬勃發(fā)展，是AI技術(shù)在客戶服務(wù)L域深度應(yīng)用的縮影,不僅改變了我們的服務(wù)體驗，更為企業(yè)帶來了降本增效的可能,為客戶帶來更加便捷、G效、個性化的服務(wù)體驗
在B端則有望幫助AI加速落地行業(yè)場景,在代碼輔助、營銷與客戶管理、企業(yè)檢索、辦公軟件等多場景落地較好;C端軟件應(yīng)用方面,web端流量較年初增長138%
面臨的挑戰(zhàn)包括模型、數(shù)據(jù)、應(yīng)用和商業(yè)變現(xiàn)等方面，這些因素相互影響。在大模型落地工業(yè)的探索中，目前還處于非常早期的階段，供需雙方都在嘗試和探索
新一代智能終端擴展了智能終端的功能和邊界，支持人類對物理世界更深刻的感知與理解;綜合的智能化應(yīng)用，促進人、機、物、境的深度互聯(lián)融合，并成為推動數(shù)字化轉(zhuǎn) 型和智慧生活的新質(zhì)生產(chǎn)力工具
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大幅提升 SGPE 和 STPP 裝置產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測的準確性，實現(xiàn)實時監(jiān)控和優(yōu)化控制,為其他國產(chǎn) SGPE 和 STPP 聚烯烴工藝的產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)測和優(yōu)化提供了新的解決方案
