艾瑞咨询：2024年中国工业大模型行业发展研究报告_43页_2mb

工业大模型行业发展研究报告摘要

一、行业现状与核心竞争要素

1. 落地阶段：工业大模型仍处于早期探索阶段，供需双方都在尝试，市场产品和服务形态尚在摸索中。
2. 竞争要素：
   • 短期：技术为核心驱动力；
   • 长期：应用深度和行业knowhow积累更为关键。
3. 大小模型关系：大模型与小模型不存在替代关系，而是协同融合的补充关系，共同推动工业智能化发展。

二、服务平台化趋势

1. 工业大模型服务开始向平台化演进，形成以“垂直行业大模型+智能体+小模型+机理模型”为核心的调用方案。
2. 平台化趋势能够减少定制化开发，提升服务效率和盈利能力，并促进不同企业间的智能协同。

三、数据拉通与能力进化

1. 产业数据拉通有助于形成数据资产，推动大模型能力进化，扩大其在工业场景的广度与深度。
2. 数据共享机制尚未完全建立，数据分散、质量参差是主要瓶颈。未来需推动行业数据标准和数据交易所建设。

四、市场格局与商业模式

1. 参与者：包括互联网巨头、传统软件厂商、行业玩家等，不同玩家的优势基因不同，切入策略相似。
2. 盈利模式：目前主要为定制化综合解决方案收费，未来可能探索API调用、智能体订阅等多元化收费方式。
3. 成长路径：借鉴工业互联网平台的发展路径，逐步实现从产品到项目再到平台的过渡。

五、应用场景与落地挑战

1. 应用重点领域：研发设计、运营管理、生产排产、质量检测、安全运维等。
2. 当前限制：模型的幻觉、不可解释性与工业场景“零容错”特性存在矛盾，生产制造核心场景的商业化落地尚需模型能力进化。
3. 应对策略：
   • 技术方向注重模型性能优化与可控性提升；
   • 商业策略强调与行业经验的融合，共同构建行业知识库。

六、专家观点与建议

1. 坚持“技术+行业knowhow”结合，推动点状创新向系统化平台化发展；
2. 推动数据共享与标准建设，构建安全、高效的行业数据生态；
3. 加强大小模型协同，充分利用小模型处理小样本问题的能力，增强大模型实用性；
4. 关注模型可解释性与可靠性提升，促进行业信任机制的形成。

总结

尽管面临数据、模型可靠性和商业应用验证等多重挑战，工业大模型未来发展前景广阔。随着大模型技术、数据资源和平台化服务能力的不断增强，其在赋能制造业研发、生产、管理、运维全环节能力将持续提升，推动工业领域的数字化、智能化转型迈上新台阶。