2024年中国工业大模型行业发展研究报告-艾瑞咨询

2024年工业大模型行业发展仍处于早期探索阶段，供需双方在技术应用和场景落地方面持续尝试。核心竞争要素包括基础能力、模型能力及应用深度，短期以技术优势为主，长期需依赖场景深度融合。大模型与小模型及机理模型并非替代关系，而是协同融合，逐步形成平台化调用方案，涵盖垂直行业大模型、智能体、小模型与工业知识库的集成。

当前工业大模型主要依赖基础模型厂商提供的预训练模型，通过微调、RAG（检索增强）等技术适配具体场景，但产品形态仍以依附于现有工业软件为主，独立产品较少。应用场景聚焦于容错性较高的运营环节，如知识问答、辅助设计及代码生成，核心生产场景的突破需等待模型进化及CV/多模态技术的成熟。

产业链条中，上游基础模型厂商集中且头部效应显著，中游服务商通过数据整合与模型优化提供定制化方案，下游需求广泛但尚未形成标准化解决方案。盈利模式以综合解决方案收费为主，功能订阅、API调用等模式仍在探索中。工业大模型的成长路径与工业互联网相似，需通过产品-项目-平台的闭环积累，但存在技术迭代快、生态尚未明确等不确定性。

数据资产的整合对工业大模型能力提升具有关键作用，但受制于数据孤岛、质量参差不齐及安全合规等问题。大模型的不可解释性与幻觉特性限制了其在高容错需求场景的应用，需结合行业knowhow与数据治理提升可靠性。未来趋势显示，工业大模型可能成为新的流量入口，但需解决算力成本、时序数据处理及多模态能力扩展等技术瓶颈。

专家观点指出，工业大模型需与业务场景深度绑定，注重数据安全与隐私保护。建议新进入者加强行业理解，探索模块化架构与私有化部署方案，同时关注与产业链上下游合作构建生态体系。整体来看，工业大模型的落地仍需技术与行业知识的双重积累，短期以提升效率和辅助决策为主，长期有望推动生产流程自动化及智能化升级。